Mistral rilascia i pesi di Mistral Large 4, un modello da 1.000 miliardi di parametri, a circa metà del prezzo dell’anteprima

Mistral ha pubblicato i pesi di una versione migliorata di Mistral Large 4 ("Le Chonk"), il suo modello multimodale nativo di punta da 1.000 miliardi di parametri, entrato in anteprima pubblica all’inizio del mese. I pesi sono disponibili su Hugging Face come Mistral-Large-4-1T-A52B e in una versione NVFP4. Mistral lo definisce addestrato in Europa e il miglior modello a pesi aperti per la programmazione. Un commentatore afferma che la licenza è una MIT modificata, non approvata dall’OSI.

Modifiche che Mistral dichiara rispetto all’anteprima: tre settimane di ulteriore apprendimento per rinforzo, tre modalità di ragionamento (Low, Medium e High come impostazione predefinita; Low sostituisce "None") e meno token in output. Un commentatore di Hacker News interpreta la documentazione come indicante un prezzo di $0.70 per milione di token in input e $2.10 per milione di token in output, rispetto a $1.36 e $4.18 per l’anteprima.

Dichiarazioni di Mistral (nel suo post, non verificate in modo indipendente salvo ove indicato):

• Programmazione: 19.7% sul benchmark privato FrontierCode 2.0 di Cognition, dove, secondo Mistral, è al primo posto; 41% su Terminal-Bench 4.0, 13 punti in più rispetto all’anteprima con il 30% di token in output in meno; 48% sul Coding Agent Index di Artificial Analysis, sostanzialmente alla pari con GLM-5.3 e con il 47% di token in meno per attività. Nei confronti alla cieca di Surge Code è stato preferito a GLM-5.3, Kimi K3 e DeepSeek V4.1 Flash, risultando inferiore solo a Claude Opus 5.5.
• Sicurezza: 51% sul Cyber Index di Artificial Analysis e un tasso medio di rifiuto del 96.6% per richieste informatiche malevole, che Mistral dichiara essere il più alto tra i modelli aperti. Sta rafforzando le misure di sicurezza dopo aver osservato il traffico reale e offre ad alcuni partner di progettazione un accesso in anteprima verificato a una variante per la cybersecurity.
• Lavoro: 73.3% su Finch (attività finanziarie), 84.5% su BrowseComp e una resistenza agli attacchi del 97.1% sul benchmark di sicurezza degli agenti B3 (93.3% nell’anteprima).

Il post include dichiarazioni di aziende tra cui Booz Allen, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, NVIDIA e Hugging Face.

Artificial Analysis (un sito di benchmark, basato sulle proprie misurazioni) afferma che il rilascio, con 1.05T di parametri totali e 52B attivi, porta Mistral Large 4 per un soffio al primo posto tra i modelli a pesi aperti sviluppati fuori dalla Cina. Con ragionamento High ottiene 51 sul suo Cyber Index, al terzo posto tra i modelli a pesi aperti attuali, dietro DeepSeek V4.1 Flash 1017 (57) e MiMo-V2.6-Pro (56); inoltre, si classifica secondo tra i modelli a pesi aperti nel suo Coding Agent Index quando viene eseguito in Mistral Vibe.

Esecuzione: vLLM e SGLang hanno entrambi annunciato il supporto dal primo giorno. SGLang afferma di essere il primo a eseguire il modello su NVIDIA Vera Rubin; vLLM elenca checkpoint FP8 e NVFP4 con un drafter DSpark integrato.