Mistral ha liberado los pesos de Mistral Large 4, su modelo estrella, así que cualquier empresa puede descargarlo e instalarlo en sus propios servidores. La francesa lo enseñó en versión preliminar a principios de mes y asegura que tres semanas más de entrenamiento lo han convertido en el mejor modelo abierto para programar, según su anuncio del 29 de octubre.
Para una empresa europea que no quiere mandar datos sensibles a un servicio estadounidense, eso pesa más que cualquier prueba de rendimiento. Un modelo que corre en tu propia infraestructura no saca tus documentos ni tus consultas de casa.
Qué ha soltado Mistral
Mistral Large 4, al que en la casa llaman Le Chonk, ronda el billón de parámetros, un millón de millones, y entiende texto e imágenes. Los pesos están en Hugging Face y funcionan con herramientas habituales como vLLM y SGLang. Además estrena tres modos de razonamiento, bajo, medio y alto, para elegir entre pensar más o gastar menos.
La licencia es una MIT modificada. Puedes usarlo, adaptarlo, reentrenarlo y vender productos hechos con él sin pagar nada. La única pega es para quien quiera revender el propio modelo como servicio en la nube: ese necesita una licencia comercial aparte.
Cómo queda frente a los demás
Según las cifras de Mistral, Large 4 queda primero entre los modelos abiertos en FrontierCode 2.0 de Cognition, con un 19,7%, y en Terminal Bench 4.0, con un 41%, 13 puntos más que en la preliminar. En el índice de agentes de código de Artificial Analysis saca un 48%, empatado con GLM 5.3 pero gastando un 47% menos de tokens por tarea.
No alcanza a los mejores cerrados. En las comparativas a ciegas de Surge, los evaluadores lo prefirieron frente a GLM 5.3, Kimi K3 y DeepSeek V4.1 Flash, pero eligieron Claude Opus 5.5 en el 78% de los casos. Tampoco se midió contra Kimi K3.1 Pro, el modelo abierto chino que salió la semana pasada.
Pensado para los equipos de ciberseguridad
Mistral lo vende sobre todo a quien defiende sistemas. Saca un 51% en el índice de ciberseguridad de Artificial Analysis, que mide si un modelo encuentra, reproduce y parchea fallos, y rechaza el 96,6% de las peticiones maliciosas en sus pruebas. ENISA, la agencia de ciberseguridad de la Unión Europea, ya lo está probando para auditar código y analizar registros.
La propia Mistral reconoce una pega. Tras vigilar el tráfico durante la preliminar, admite que el modelo podría echar una mano real a un atacante y que irá endureciendo sus filtros en los próximos meses. Quien lo instale en casa tendrá que poner sus propios controles.
Qué significa para las empresas españolas
Aquí está el ángulo español. Un banco, una aseguradora, un hospital o una administración que no puede sacar datos de su perímetro tiene ahora un modelo europeo de primera fila para montarlo dentro, sin depender de un proveedor de EE. UU. ni de China, lo que simplifica mucho la conversación sobre el RGPD. Te lo explicamos en nuestra guía de IA en local.
La pega es el hierro. Un modelo de este tamaño necesita un clúster de GPU de centro de datos, no un portátil, así que la mayoría de pymes lo usará como servicio. Por la API de Mistral cuesta unos 0,63 € por millón de tokens de entrada y 1,89 € por millón de salida, facturados en dólares, y Microsoft Foundry lo ofrece en despliegue privado en Azure.
Europa mueve ficha
Large 4 se ha entrenado desde cero en Europa, y Mistral lo vende tanto por soberanía como por resultados. Bancos como Crédit Agricole, ABN AMRO o La Banque Postale ya lo respaldan en el anuncio.
Falta lo que de verdad cuenta, las pruebas independientes y el informe técnico completo que Mistral promete para pronto. Si estás pensando en un asistente de IA privado que no saque datos de casa, Large 4 ya entra en la lista corta.
