Mistral AI ha desvelado Mistral Large 4, su modelo de lenguaje más ambicioso hasta la fecha. Con un billón de parámetros totales y 49.000 millones activos, se posiciona como un modelo multimodal nativo entrenado íntegramente en centros de datos europeos. La compañía ya ofrece una vista previa pública y promete liberar los pesos a finales de este mes.
El desarrollo de Mistral Large 4 se ha llevado a cabo desde cero utilizando 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell en la infraestructura propia de Mistral en Europa. Este enfoque refuerza la apuesta de la empresa por la soberanía tecnológica del continente y marca un hito en su inversión a largo plazo en infraestructura, investigación y producto. La vista previa pública se sirve desde esa misma infraestructura, y el modelo estará disponible en múltiples regiones, incluyendo un despliegue europeo gestionado de extremo a extremo bajo legislación europea.
Rendimiento de vanguardia en sectores críticos
El nuevo modelo destaca en tareas de codificación, flujos de trabajo agénticos y comprensión multimodal. Según las evaluaciones presentadas, Mistral Large 4 alcanza un rendimiento competitivo con los mejores modelos de código abierto a nivel global y supera significativamente a cualquier modelo de pesos abiertos desarrollado en Estados Unidos o Europa. En dominios como ciberseguridad, finanzas y derecho, la compañía lo sitúa como estado del arte entre los modelos abiertos.
En ciberseguridad, el modelo obtiene una puntuación del 82% en una prueba del índice Artificial Analysis Cyber Index que requiere reproducir y parchear una vulnerabilidad real, el más alto de todos los modelos evaluados. Además, resuelve el 93% de los desafíos de Cybench, un conjunto de 40 ejercicios de competiciones de seguridad. Mistral subraya que varios modelos cerrados líderes, como Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra, obtienen puntuaciones cercanas a cero en esa misma prueba porque se niegan a realizar la tarea, lo que limita la investigación legítima de vulnerabilidades.
En codificación agéntica, ML4 logra un 61,7% en DeepSWE v1.1, un 59,4% en SWE-Atlas-QnA y un 28,3% en Terminal-Bench 4. Su puntuación combinada en el Coding Agent Index es del 49,8%, por delante de DeepSeek V4 Pro 0813 y Qwen3.8 Max. En una evaluación humana ciega realizada por Surge AI, anotadores profesionales clasificaron al modelo en segundo lugar de cinco, con una puntuación de 3,74 sobre 5, solo por detrás de Claude Opus 5 (4,22).
La multimodalidad es otro de los pilares del modelo. Mistral Large 4 razona sobre documentos complejos, gráficos e imágenes naturales, y combina la fundamentación visual con capacidades agénticas. En pruebas como Dense 200, supera a GPT-6-Astra con un 42% frente a un 41%. Esto permite aplicaciones que van desde la inspección de imágenes satelitales de gigapíxeles para respuesta ante desastres hasta la verificación de planos de ingeniería.
Soberanía y control para las empresas
El entrenamiento de ML4 incluyó datos multilingües de más de 160 idiomas, incluyendo todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. La compañía ha trabajado con empresas líderes en finanzas, ingeniería, manufactura, logística, farmacéutica, ciencia, sector público y otras industrias críticas. El modelo utiliza el mismo entorno de entrenamiento, personalización y aprendizaje por refuerzo que Mistral ofrece a sus clientes a través de Mistral Forge.
Mistral enfatiza que la combinación de pesos abiertos y autodespliegue otorga a las organizaciones la capacidad y la autonomía para ejecutar trabajo avanzado de seguridad bajo sus propias políticas. El modelo podrá ejecutarse en nube privada o en las instalaciones del cliente, lo que resulta clave para operaciones de seguridad que requieren auditoría y control soberano.
En cuanto a seguridad, ML4 resiste el 93,3% de los ataques en el benchmark público B3 de Lakera, y alcanza una puntuación de 1,691 en el benchmark KORA, la más alta medida entre modelos de código abierto. A pesar de su alto rendimiento en ciberseguridad, su tasa media de rechazo ante peticiones maliciosas en conjuntos como JailbreakBench, StrongREJECT y AgentHarm es superior a la de todos los modelos de código abierto.
El lanzamiento de Mistral Large 4 es el primer hito de la hoja de ruta financiada por la ronda Serie D de 3.000 millones de euros, la mayor ronda de capital levantada por una empresa tecnológica europea. La compañía está ampliando su capacidad de cómputo en sus propios centros de datos europeos y espera mejoras rápidas en las próximas semanas y meses. Los pesos se liberarán a finales de mes, junto con más detalles sobre la arquitectura y la metodología de post-entrenamiento.