✨︎ Resumen (TL;DR):
- Mistral abrió el 6 de octubre la versión preliminar de Large 4 mediante su API y planea publicar sus pesos el 27 de octubre.
- El modelo tiene 1.05 billones de parámetros totales y 49,000 millones activos mediante una arquitectura de mezcla de expertos.
- La copia local puede reducir la dependencia de una API externa, aunque cada organización necesitará equipo y software para ejecutarlo.
Mistral abrió el 6 de octubre la versión preliminar de Large 4, apodada le Chonk, a través de su API y planea publicar sus pesos el 27 de octubre. Esa apertura permitiría a las organizaciones conservar una copia y ejecutar el modelo en servidores propios, con menor dependencia del acceso a un servicio externo. Large 4 suma 1.05 billones de parámetros totales, aunque solo 49,000 millones están activos al procesar información.
De la API a los servidores propios
Mistral prevé publicar los pesos a finales de octubre y Reuters precisa que la fecha contemplada es el 27 de octubre. Mientras la empresa no libere esos archivos, el acceso público depende de su API.
La publicación de pesos es una forma de distribuir un modelo que permite conservar una copia y decidir dónde ejecutarla. Recibir esos archivos no completa el despliegue. Cada organización todavía necesita el equipo y el software para ejecutar Large 4.
Mistral vincula esa autonomía con la ciberdefensa. Una interrupción del servicio puede afectar la respuesta a un incidente, por lo que mantener una copia en servidores propios reduciría la dependencia de la continuidad de una API externa.
El entrenamiento también forma parte del planteamiento de la empresa. Según su comunicado, Mistral entrenó Large 4 desde cero con 3,800 GPU Nvidia Grace Blackwell en centros de datos propios en Europa. La versión preliminar funciona sobre esa misma infraestructura.
Para finales de octubre, Mistral también prevé dar más detalles sobre la arquitectura y el entrenamiento del modelo.
Más parámetros, pero activación parcial
La mezcla de expertos (MoE) es una arquitectura que activa solo una parte del modelo al procesar información. La ficha técnica de Large 4 reporta 1.05 billones de parámetros totales y 49,000 millones activos.
Los parámetros son valores numéricos ajustados durante el entrenamiento. Mistral presentó Large 3 el 2 de diciembre de 2025. Esa versión tenía 675,000 millones de parámetros totales y 41,000 millones activos.
Con esas cifras, el total de parámetros creció aproximadamente 55.6%, mientras que la parte activa aumentó 19.5%. El salto se concentra en el tamaño completo de la red, no en la cantidad que participa en cada procesamiento.
Estos porcentajes describen la escala del modelo, pero no anticipan por sí mismos una mejora en cada tarea. Para medir ese desempeño hacen falta evaluaciones específicas.
Large 4 admite texto e imágenes y genera respuestas en texto. Su documentación incluye uso de herramientas y salidas estructuradas, funciones que permiten integrarlo en agentes. Un agente de IA es un sistema que encadena acciones para completar una tarea. Mistral dirige el modelo a trabajos de programación, análisis y procesamiento de documentos.
Las pruebas generales no sustituyen las especializadas
En su anuncio, Mistral afirma que Large 4 supera a los modelos de pesos abiertos desarrollados en Estados Unidos y Europa. La empresa también destaca sus resultados en ciberseguridad y finanzas.
Al 6 de octubre, Artificial Analysis asigna 38 puntos a Large 4 Preview en su índice de inteligencia, frente a una mediana de 26 entre modelos de razonamiento de un rango de precio similar. El índice combina pruebas de razonamiento, conocimientos, matemáticas y programación.
La mediana de Artificial Analysis sirve para una comparación general por precio. La afirmación de Mistral sobre ciberseguridad y finanzas apunta a tareas especializadas. Una organización tendrá que probar el trabajo concreto que quiere automatizar para saber qué medición resulta pertinente.
Durante esta fase, Mistral prueba el modelo con especialistas en ciberseguridad, socios autorizados y autoridades estatales. El entrenamiento por refuerzo sigue en curso, así que la versión evaluada al 6 de octubre todavía puede cambiar antes de la entrega final.
La publicación de los pesos prevista para el 27 de octubre no resolverá por sí sola el despliegue. Las organizaciones que reciban los archivos tendrán que aportar el equipo y el software necesarios para ejecutar Large 4 y medirlo en sus propios casos de uso. Hasta entonces, el modelo sigue disponible para pruebas mediante la API de Mistral y continúa en una fase de ajuste.
