Quand Mistral a présenté son tout nouveau modèle d’intelligence artificielle Mistral Large 4, alias Le Chonk, le 6 octobre, la start-up française n’avait mis en place qu’un accès payant par API. Elle avait cependant promis d’ouvrir les poids du modèle à la fin du mois. Chose promise, chose due. Trois semaines plus tard, les fichiers sont en ligne.
Depuis ce jeudi 29 octobre, ces poids ouverts sont à retrouver sur le site Hugging Face, comme Mistral l’annonce sur son blog et sur X.
Dans un modèle d’IA, les poids sont la myriade de réglages appris durant la phase d’entraînement. Les télécharger permet de faire tourner le modèle sur ses propres serveurs, sans envoyer ses données chez Mistral. Sur le papier, le modèle s’appuie sur 1 000 milliards de paramètres. Mais dans les faits, il n’en mobilise que 49 milliards par token (un fragment de mot), 52 milliards si l’on compte les couches d’entrée et de sortie.
Ce tri est voulu. Mistral Large 4 repose sur une architecture appelée MoE, pour mélange d’experts (Mixture of Experts). Dans les grandes lignes, le modèle est découpé en 128 « experts » spécialisés, et seuls quatre d’entre eux (plus un expert commun) entrent en jeu pour chaque token. À titre de comparaison, son prédécesseur Mistral Large 3 a 675 milliards de paramètres, dont 41 milliards utilisés par token (même approche MoE).
Qu’est-ce qui a changé pour Mistral Large 4 ?
Durant les trois semaines qui se sont écoulées entre l’annonce de Mistral Large 4 et la publication des poids, Mistral ne s’est pas arrêtée : la société a poursuivi l’apprentissage par renforcement, surtout en cybersécurité et en code. Mistral évoque « des améliorations considérables » et des progrès qui « ne cessent de s’accélérer, sans aucun signe de saturation ».
Selon les chiffres publiés par Mistral, son score sur Terminal-Bench 4.0, un test de programmation en ligne de commande, passe de 28 % à 41 %, un point seulement devant le chinois GLM-5.3 (40 %). Sur l’indice de code du cabinet Artificial Analysis, il obtient 48 % et fait jeu égal avec ce même GLM-5.3, en consommant en moyenne 47 % de tokens (les unités de texte facturées) en moins par tâche. Sur Terminal-Bench, Mistral le place aussi devant DeepSeek V4.1 Flash (31 %), Kimi K3 (21 %) et Muse Spark Open (6 %).
Par contre, Mistral reconnaît dans la documentation sur Hugging Face que les meilleurs modèles ouverts chinois restent devant sur l’indice global du même cabinet, où Le Chonk obtient 26 points, le meilleur score parmi les modèles ouverts occidentaux. Or ce sont justement des modèles chinois que le moteur de recherche Ecosia a choisis pour remplacer Mistral début octobre. Parmi les remplaçants figurent Qwen, Kimi et justement GLM. Christian Kroll, le patron d’Ecosia, reprochait à Mistral la qualité de ses modèles et un retard d’environ un an sur la concurrence.
Le tarif de l’API baisse de moitié : 0,70 dollar (environ 0,63 €) par million de tokens en entrée et 2,10 dollars (environ 1,89 €) en sortie, contre 1,36 dollar (environ 1,22 €) et 4,18 dollars (environ 3,75 €) au tarif standard de la préversion.
La licence, baptisée Mistral Ecosystem Open-Weight License, est en revanche moins généreuse que l’Apache 2.0 de Large 3, qui autorisait tous les usages, commerciaux compris. Cette version modifiée de la licence libre MIT autorise l’usage commercial, sauf pour les entreprises qui revendent l’accès au modèle sous forme de service – elles doivent signer une licence séparée avec Mistral.
Le Chonk reste hors de portée d’un ordinateur personnel : même sa version compressée demande quatre cartes graphiques de centre de données Nvidia B200 ou B300, et la version complète en réclame huit.
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