Mistral allibera el bilió

Els pesos, a Hugging Face des del 29 d'octubre

Mistral AI, l'empresa francesa d'intel·ligència artificial amb seu a París, va publicar el 29 d'octubre de 2026 els pesos de Mistral Large 4 a Hugging Face, la plataforma on es publiquen i es descarreguen models i conjunts de dades d'IA. ASML i Samsung Electronics van encapçalar les dues últimes rondes de finançament de Mistral. El model, batejat «Le Chonk», és el més gran de l'empresa, d'un bilió de paràmetres. L'havia presentat el 6 d'octubre en vista prèvia, només per API.

El que es descarrega no és exactament aquell model. Segons Mistral, és la versió millorada després de tres setmanes més d'entrenament, amb tres nivells de raonament que es trien a cada petició: baix, mitjà i alt, que és el predeterminat.

Qui no el vulgui instal·lar el pot fer servir a Mistral Studio o a l'API de Mistral, que cobra 0,70 dòlars per milió de tokens d'entrada, 0,07 si aquesta entrada ja és a la memòria cau i 2,10 per milió de tokens de sortida. Segons Microsoft, la seva plataforma Microsoft Foundry, pensada perquè les empreses avaluïn, despleguin i gestionin models, és el primer proveïdor al núvol que l'ofereix. Nvidia també el serveix a la seva infraestructura i com a contenidor NIM, el seu format per servir models.

Lliure per a gairebé tot, excepte per llogar-lo

La nota del 6 d'octubre no deia amb quina llicència sortirien els pesos. Ara se sap: es diu Mistral Ecosystem Open-Weight License i, segons el seu propi text, és una versió modificada de la llicència MIT. Permet fer servir, copiar, modificar, publicar, distribuir i vendre còpies del model, i executar-lo, continuar entrenant-lo i crear-ne models derivats, sense pagar.

La condició de fons és a la clàusula 2. Si qui fa servir el model, o una empresa del seu grup, té un negoci de model com a servei, necessita una llicència comercial a banda amb Mistral abans d'utilitzar el model o els seus derivats amb qualsevol finalitat comercial. En queden fora l'ús intern, que la llicència defineix com qualsevol ús que no posi el model a disposició de tercers, i l'ús a través dels productes oficials de Mistral.

A la pràctica, una empresa el pot executar per a la seva plantilla, integrar-lo com a funció de la seva aplicació o ajustar-lo i publicar-ne la seva versió. El que no pot fer, sense passar per Mistral, és llogar-lo com a API a tercers que el controlin.

Un bilió de paràmetres que no cap en un portàtil

Segons la fitxa de Mistral, Mistral Large 4 és un model de mescla d'experts amb un bilió de paràmetres en total, dels quals activa 49.000 milions per cada token. Són 52.000 milions si es compten les capes d'embeddings i de sortida, i d'aquí ve l'«A52B» del nom del repositori. Té 128 experts, dels quals quatre treballen a cada token, més un de compartit, i es va entrenar des de zero en 3.800 GPU Nvidia Grace Blackwell dels centres de dades de Mistral a Europa.

Que es pugui descarregar no vol dir que es pugui executar a casa. Segons Hugging Face, les versions més comprimides, de 2 bits, que publica el projecte llama.cpp funcionen en un únic ordinador Apple Silicon Ultra amb 512 GB de memòria unificada; la resta necessiten repartir la feina entre diverses màquines. La recepta a punt per desplegar al seu servei Inference Endpoints fa servir vuit GPU Nvidia H200.

Un 26 en un índex més exigent

Artificial Analysis atorga a Mistral Large 4, en el nivell de raonament alt, un 26 en el seu índex general, per sobre de la mediana de 23 dels models comparables. És la versió 5.0 de l'índex, que l'empresa va estrenar el 27 d'octubre de 2026 i que canvia les proves i el pes de cadascuna: n'hi entren de noves de programació i de ciència, i en surten d'altres.

Aquest 26 no es pot comparar amb el 38 que va treure la vista prèvia a l'octubre. Aquell va sortir de la versió 4.3 de l'índex i d'una altra versió del model: són dues escales diferents i restar-les no diu res. Segons Artificial Analysis, la versió 5.0 exigeix força més feina als models, i en estrenar-la, el 27 d'octubre, la distància entre el millor model de pesos oberts i el primer de la classificació passava de 3 a 12 punts, comptant-ne un que encara no ha publicat els pesos.

Segons Mistral, el seu 26 és la millor nota entre els models de pesos oberts occidentals, i l'empresa reconeix que els millors models oberts xinesos puntuen més alt en aquest índex. Un d'ells és GLM-5.3, de l'empresa xinesa Z.ai.

Tres setmanes més d'entrenament

Segons Mistral, la diferència entre la vista prèvia i el model publicat són tres setmanes més d'aprenentatge per reforç, i on més es nota és en programació. A Terminal-Bench 4.0, una prova de tasques de programació al terminal, diu que ha pujat 13 punts generant un 30 % menys de tokens de sortida. El B3 Agent Security Benchmark mesura una altra cosa: quant resisteix un agent atacs com el robatori de les seves instruccions de sistema o la injecció de codi maliciós.

Mistral cita també l'índex d'agents de programació d'Artificial Analysis (Coding Agent Index). Segons l'empresa, hi treu un 48 %, pràcticament empatat amb GLM-5.3, i gasta de mitjana un 47 % menys de tokens per tasca.

Mistral veu risc d'atacs reals

Segons Mistral, el model treu un 51 % a l'índex de ciberseguretat d'Artificial Analysis (Cyber Index), que mesura si un model troba vulnerabilitats en un codi, les reprodueix i les corregeix sense trencar res. L'empresa afegeix que rebutja de mitjana el 96,6 % de les peticions malicioses d'aquest àmbit, la taxa més alta que ella mateixa mesura entre els models oberts.

La nota inclou una advertència de la mateixa Mistral. Diu que des de la vista prèvia ha vigilat l'ús relacionat amb la ciberseguretat al seu servei i que, tot i que va veure el model negar-se a fer atacs de caixa negra contra objectius reals, hi veu «un potencial de donar avantatge per dur a terme atacs reals». Per això està modificant les salvaguardes, i les continuarà actualitzant en els pròxims mesos.

La nota no explica com arribaran aquests canvis a qui ja té els pesos: una còpia descarregada i executada en màquines pròpies no passa pel servei de Mistral. Per a la feina ofensiva, l'empresa dona accés anticipat a una variant especialitzada en proves de penetració i simulació d'atacs a socis com Orange Cyberdefense, la filial de ciberseguretat del grup francès Orange, amb verificació prèvia i salvaguardes contractuals.