La empresa francesa Mistral AI presentó Mistral Large 4, su modelo de inteligencia artificial más grande hasta ahora. Ya se puede probar en vista previa y la compañía promete publicar sus pesos, es decir, los archivos del modelo que cualquiera puede descargar y correr en sus propios equipos, antes de que termine octubre.
Si te interesa usar IA sin depender por completo de un servicio en la nube de otra empresa, este lanzamiento vale la pena seguirlo de cerca.
¿Qué pasó?
El 6 de octubre de 2026 Mistral anunció la vista previa pública de Mistral Large 4, al que también apodan le Chonk. El modelo tiene un billón de parámetros en total, aunque solo usa 49 mil millones a la vez para responder cada petición. Los parámetros son los valores internos que el modelo aprendió durante su entrenamiento; usar solo una parte en cada respuesta lo hace más eficiente en hardware.
Según la empresa, el modelo entiende texto e imágenes y funciona en más de 160 idiomas, incluidos todos los oficiales de la Unión Europea. Lo entrenaron desde cero con 3,800 chips NVIDIA Grace Blackwell en centros de datos propios en Europa.
Por ahora está disponible en la API de Mistral Studio y en Le Chat, su asistente. El precio en la vista previa es de 1.36 dólares por cada millón de tokens de entrada y 4.18 dólares por cada millón de salida. Un token es un pedazo de texto, más o menos una sílaba o una palabra corta.
Mistral dice que publicará los pesos del modelo a finales de este mes. En su anuncio no detalla con qué licencia lo hará, así que conviene revisarla cuando salga.
¿Por qué te importa?
Mistral asegura que Large 4 rinde muy bien en programación, en flujos con agentes, que son asistentes de IA que usan herramientas y completan tareas por su cuenta, y en ciberseguridad. De acuerdo con SiliconANGLE, quedó entre los cinco mejores del índice de ciberseguridad de Artificial Analysis y supera a modelos abiertos como Qwen3.8 Max y DeepSeek V4 Pro en varias pruebas, aunque en código todavía queda por detrás de los modelos cerrados más avanzados.
Lo más relevante es la parte de los pesos abiertos. Cuando se publiquen, una empresa podrá correr el modelo en sus propios servidores, sin mandar sus datos a terceros. Mistral también ofrecerá una versión alojada en Europa que opera por su cuenta, bajo leyes europeas, algo que importa a quien maneja información sensible.
Eso sí, un modelo de este tamaño necesita equipo muy potente. No es algo que vayas a correr en tu laptop.
¿Qué puedes hacer?
- Pruébalo en Le Chat o en Mistral Studio con tareas reales de tu trabajo antes de decidir si te conviene.
- Compara su precio por token con el modelo que usas hoy; para tareas largas la diferencia se nota rápido.
- No le pases código o datos confidenciales mientras sea vista previa, salvo que revises antes sus términos de uso.
- Espera la publicación de los pesos a fin de mes y lee la licencia antes de usarlo en un proyecto comercial.
- Toma con calma las cifras de rendimiento: casi todas vienen de la propia empresa y conviene esperar pruebas independientes.
Fuentes
- Mistral AI: Introducing Mistral Large 4
- SiliconANGLE: Mistral launches open-source Mistral Large 4, details AI roadmap
Imagen de portada: foto de Google DeepMind en Pexels.