Mistral ha dado un paso que pocos laboratorios se atreven a dar con sus modelos más grandes. La compañía francesa publicó el 29 de octubre los pesos de Mistral Large 4, un modelo de un billón de parámetros que cualquier empresa o gobierno puede descargar, modificar y ejecutar en sus propios servidores. Lo presenta como su apuesta más ambiciosa en programación y, sobre todo, en ciberseguridad, y como una alternativa europea a los modelos cerrados de OpenAI, Anthropic o Google.
Un billón de parámetros y 52.000 millones activos
Mistral Large 4, al que la propia empresa apoda «Le Chonk», es un modelo de tipo Mixture-of-Experts: aunque tiene un billón de parámetros en total, solo activa unos 52.000 millones en cada respuesta, lo que abarata su uso. Es multimodal, admite más de 160 idiomas y combina en un único modelo el modo de instrucciones y el de razonamiento, con tres niveles de esfuerzo: bajo, medio y alto, que es el predeterminado.
Según Mistral, se ha entrenado desde cero en infraestructura europea. El modelo se presentó en vista previa a principios de octubre y ahora llega su versión abierta, que se puede descargar desde Hugging Face y desplegar con herramientas como vLLM o SGLang, además de los contenedores de NVIDIA.
Mejor modelo abierto en tareas de programación, según Mistral
Las cifras que da la compañía lo sitúan en cabeza de los modelos de pesos abiertos en varias pruebas de programación. En el índice de agentes de código de Artificial Analysis logra un 48 %, prácticamente empatado con el chino GLM-5.3, pero usando un 47 % menos de tokens por tarea. En Terminal-Bench 4.0 alcanza un 41 %, 13 puntos más que en la vista previa, y en BrowseComp, una prueba de búsqueda web, llega al 84,5 %.
En una comparativa a ciegas con evaluadores humanos, Surge Code, los usuarios lo prefirieron frente a GLM-5.3, Kimi K3 y DeepSeek V4.1 Flash, y solo quedó por detrás de Claude Opus 5.5. Como siempre en estos lanzamientos, todas estas cifras las publica la propia Mistral y no se han verificado de forma independiente.
Ciberseguridad «soberana» y una versión especializada
La ciberseguridad es el gran argumento comercial. Mistral asegura que el modelo sirve para descubrir, reproducir y corregir vulnerabilidades sin negarse a tareas defensivas legítimas, y que al mismo tiempo rechaza de media el 96,6 % de las peticiones maliciosas. En el benchmark B3 de seguridad de agentes, resiste el 97,1 % de los ataques.
Pierre Stock, vicepresidente de ciencia de Mistral, explicó a TechCrunch que publicar los pesos garantiza que las organizaciones no pierdan el acceso a herramientas de defensa avanzadas que un proveedor externo podría restringir. Es una referencia indirecta a la estrategia de Google con Gemini 4 Carbon, que solo está al alcance de un grupo reducido de expertos. Mistral, además, ofrece en vista previa una variante especializada en ciberseguridad a socios como Orange Cyberdefense, con acceso controlado.
La empresa no esconde los riesgos. Reconoce que el modelo podría ayudar a ataques reales y que está ajustando sus salvaguardas. Stock defendió que el problema de los agentes que se descontrolan «tiene solución» y pidió no sobrerreaccionar.
Precio y licencia: gratis salvo para revenderlo como servicio
En la API de Mistral, el modelo cuesta 0,70 dólares por millón de tokens de entrada y 2,10 dólares por millón de salida, con la entrada en caché a 0,07 dólares. También está disponible en OpenRouter, en los endpoints de NVIDIA y en Microsoft Foundry, el primer proveedor de nube que lo ofrece.
La licencia, una versión modificada de MIT, permite usarlo, adaptarlo y comercializarlo libremente, con una excepción: las empresas que quieran venderlo como servicio a terceros necesitan una licencia comercial aparte de Mistral.
Qué significa para empresas y profesionales
Para agencias, desarrolladores y empresas europeas, Large 4 abre una opción interesante: un modelo de primer nivel en programación que se puede ejecutar sin enviar datos a un proveedor externo, algo relevante para proyectos con información sensible o requisitos de cumplimiento normativo estrictos. Eso sí, mover un modelo de este tamaño en servidores propios exige una infraestructura que no está al alcance de cualquiera.
Para el resto, el precio de la API lo convierte en una alternativa barata para tareas de código y agentes. Y el lanzamiento confirma la tendencia del mes: los grandes laboratorios están poniendo la ciberseguridad en el centro, tanto para defender sistemas como para encontrar fallos en ellos, en webs, plugins y aplicaciones.