La empresa francesa Mistral AI presentó el 6 de octubre de 2026 una vista previa de Mistral Large 4, un modelo de un billón de parámetros que, según la compañía con sede en París, es el sistema de inteligencia artificial de pesos abiertos más potente fuera de China. Desde ese mismo día los desarrolladores pueden usarlo a través de la API de Mistral, y los pesos, que permiten descargarlo y ejecutarlo en servidores propios, estarán disponibles el 27 de octubre.
Según The Next Web, Mistral dedicará las próximas tres semanas a probar el modelo en condiciones reales. Durante ese periodo, desarrolladores, empresas de ciberseguridad y agencias gubernamentales recibirán una versión con menos restricciones y más funciones de ciberseguridad que la disponible en la API pública. Internamente, el modelo recibe el apodo de «Le Chonk» y procesa tanto texto como imágenes.
En cuanto a su arquitectura, Large 4 utiliza solo 49.000 millones de sus parámetros para cada tarea. Fue entrenado desde cero durante dos meses con unas 4.000 GPU NVIDIA Grace Blackwell en los centros de datos europeos de Mistral, que ahora también sirven la vista previa. La empresa estima que el entrenamiento consumió en torno a 10 megavatios de potencia. La fase de aprendizaje por refuerzo continúa abierta, y Mistral asegura que las mejoras todavía no se han frenado.
Los resultados publicados son preliminares y la compañía advierte que pueden cambiar antes de la liberación de los pesos. En DeepSWE, una prueba de programación agéntica con tareas reales de ingeniería de software, Large 4 obtuvo un 62%, ligeramente por encima de GLM-5.3 de Zhipu (61%) y de DeepSeek-V4-Pro (57%), y claramente por delante de Qwen 3.8 Max (51%) y de Beam, de Reflection AI (44%).
En finanzas, el modelo alcanzó un 67% en FinWorkBench, empatado con DeepSeek-V4-Pro y por delante de GLM-5.3 (65%), y casi el doble que el 37% de Mistral Medium 3.5. En la prueba de agentes legales de Harvey obtuvo un 15%, frente al 13% de Kimi K3 y el 5% de GPT-6 Astra de OpenAI, aunque las puntuaciones bajas de todos los modelos muestran lo lejos que sigue estando la IA de resolver trabajo jurídico de forma autónoma.
La visión artificial es donde Mistral más destaca. En localización de objetos en imágenes de teledetección, Large 4 consiguió un 73% en DIOR-RSVG, frente al 68% de GPT-6 Astra, y ambos modelos empataron con un 42% en Dense200. Mistral afirma además que supera a Fable 5.1 de Anthropic en estas tareas, pero no ha publicado las cifras de esa comparación. La empresa imagina usos como evaluar daños de tormentas en fotografías aéreas, inspeccionar líneas eléctricas o vigilar cultivos.
El modelo también puede convertir dibujos técnicos en modelos CAD y, según Mistral, rinde muy bien en pruebas relacionadas con semiconductores, lo que apunta a clientes industriales. Sin embargo, la ciberseguridad está en el centro del lanzamiento. Los modelos más potentes de los laboratorios estadounidenses son cerrados: solo se alquilan a través de los servidores del proveedor, que decide qué hará y qué no hará el sistema.
Con los pesos de Large 4 publicados, un banco o un gobierno podrá descargarlo, ejecutarlo en sus propias máquinas y usarlo para proteger sus redes sin pedir permiso a nadie. Para los equipos de seguridad, que necesitan revisar sus sistemas a diario en busca de nuevas vulnerabilidades, los modelos cerrados suelen ser demasiado caros, demasiado restringidos o rechazan directamente la petición. Mistral asegura que Large 4 supera en tareas de ciberseguridad a los mejores modelos abiertos de Kimi, DeepSeek y Meta, aunque no ha compartido cifras que lo respalden.
Guillaume Lample, cofundador y director científico de Mistral, lo resumió así: «Las capacidades de ciberdefensa permitirán a empresas y gobiernos defenderse de actores maliciosos que están forzando modelos cerrados para lanzar ciberataques». La empresa añade un argumento político: compañías y gobiernos no deberían depender de un proveedor que pueda apagar sus herramientas en cualquier momento.
Esa idea de soberanía condiciona cómo se venderá el modelo. Los clientes podrán ejecutarlo en sus servidores o usarlo a través de la API de Mistral en la región que elijan, incluida una región europea con datos protegidos por la legislación de la UE. Large 4 fue entrenado en más de 160 idiomas, entre ellos todas las lenguas oficiales de la Unión Europea y otras como el coreano.
La financiación procede de la ronda de 3.000 millones de euros que Mistral cerró en septiembre; Large 4 es el primer modelo que sale de esa inversión, que también pagará más capacidad de cómputo prevista para el primer semestre de 2027. Mistral trabaja con más de 125 grandes empresas, entre ellas Airbus, ASML y HSBC, y algunas ayudaron a entrenar Large 4 con las mismas herramientas que la compañía vende a través de su plataforma Forge.
Antes del 27 de octubre, Mistral promete publicar más detalles sobre la construcción del modelo, más resultados de pruebas, cómo se refinó tras el entrenamiento principal y cómo se evaluó su seguridad. Después, la empresa usará Large 4 como base para una nueva familia de modelos especializados. Su cofundador y consejero delegado, Arthur Mensch, defendió en una conferencia en Abu Dabi que «la narrativa de que Europa no puede competir no es cierta».
En definitiva, Large 4 es la apuesta más ambiciosa de Mistral hasta la fecha y llega en plena competencia con Reflection, que un día antes presentó Beam, y con los laboratorios chinos. Si los pesos llegan en plazo y las cifras se confirman, Europa contará con un modelo abierto de primer nivel orientado a la ciberdefensa, la industria y la soberanía tecnológica.
