Mistral AI ha lanzado una vista previa pública de Mistral Large 4 (ML4), su modelo más grande y capaz hasta la fecha. El modelo es nativamente multimodal, capaz de razonar a través de documentos complejos, gráficos e imágenes naturales. Aunque cuenta con un total de 1 billón de parámetros, utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con 52 mil millones de parámetros activos. Mistral AI planea liberar los pesos del modelo para finales de octubre de 2026, permitiendo que las organizaciones desplieguen el modelo en infraestructura privada para un mayor control sobre los datos y la soberanía de la IA.
ML4 demuestra un rendimiento significativo en verticales empresariales especializadas, particularmente en ciberseguridad y programación. En ciberseguridad, se sitúa entre los cinco mejores modelos a nivel mundial en el Artificial Analysis Cyber Index, superando notablemente a varios modelos cerrados líderes en tareas específicas porque no se niega a realizar investigaciones de vulnerabilidades o parches. En programación, el modelo alcanzó una puntuación de 49.8% en el Coding Agent Index, situándose por delante de competidores como DeepSeek V4 Pro y Qwen3.8 Max. Además, el modelo muestra una alta competencia en flujos de trabajo científicos, como la generación de simulaciones completas de Hartree–Fock, y destaca en el trabajo de conocimiento, superando a GPT-6-Astra en el benchmark Legal Agent de HarveyAI y en FinWorkBench para análisis financieros.
El rendimiento del modelo en tareas de programación se destaca por su alta puntuación en el Coding Agent Index.
El artículo señala que ML4 se sitúa entre los cinco mejores modelos a nivel mundial en el Artificial Analysis Cyber Index.
El modelo destaca en el trabajo de conocimiento, específicamente superando a GPT-6-Astra en el benchmark Legal Agent de HarveyAI.
A pesar de su alto rendimiento, ML4 enfrenta compromisos en costo y velocidad en comparación con algunos modelos especializados. Por ejemplo, al compararlo con DeepSeek V4.1 Flash 1017 en la plataforma OpenRouter, Mistral Large 4 tiene un precio de entrada significativamente más alto ($1.36/M tokens frente a $0.049/M tokens) y un rendimiento medio más lento (27.0 tokens por segundo frente a 44.0 tokens por segundo). Además, aunque ML4 está diseñado para tareas de alto razonamiento, algunos comentarios iniciales de los usuarios sugieren que puede exhibir comportamientos lingüísticos inesperados, como producir caracteres chinos durante interacciones en otros idiomas como el alemán. Mistral AI entrenó el modelo en 3,800 GPUs NVIDIA Grace Blackwell en sus propios centros de datos europeos para garantizar una operación independiente bajo la ley europea.