Mistral Large 4 a pesi aperti: un trilione di parametri e un divario da spiegare

Mistral AI ha reso disponibili i pesi di Mistral Large 4, soprannominato «Le Chonk», nel repository mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B su Hugging Face. La pagina ufficiale non indica una data. Secondo Vals AI e la stampa di settore il rilascio risale al 29 ottobre 2026, a ridosso della scadenza di fine mese annunciata il 6 ottobre, quando il modello era stato presentato come anteprima solo via API. La model card lo descrive come un Mixture-of-Experts nativamente multimodale: riceve testo e immagini e produce testo. Ha circa un trilione di parametri totali e 128 esperti instradati, di cui 4 attivi per token, più un esperto condiviso. I parametri attivi sono 49 miliardi, oppure 52 se si includono embedding e layer di output, ed è da qui che nasce la discrepanza tra le fonti. Completano il quadro una finestra di contesto di un milione di token e una testa di bozza integrata per la decodifica speculativa, DSpark, che secondo Mistral porta fino a 1,9 volte il throughput, a seconda di hardware e carico.

Rispetto all'anteprima, Mistral dichiara tre settimane aggiuntive di apprendimento per rinforzo su programmazione e cybersicurezza difensiva, oltre a tre modalità di ragionamento: Low, Medium e High, quest'ultima predefinita. I numeri forniti dall'azienda sono questi. Su Terminal-Bench 4.0 il punteggio sale dal 28% dell'anteprima, anch'esso autodichiarato, al 41%, con il 30% di token di output in meno. Sull'Artificial Analysis Coding Agent Index il modello ottiene il 48%, alla pari con GLM-5.3 ma con il 47% di token per task in meno. Seguono il 19,7% su FrontierCode 2.0 di Cognition e l'84,5% su BrowseComp. Sul fronte della sicurezza Mistral riporta il 97,1% di resistenza agli attacchi su B3 Agent Security e un tasso medio di rifiuto delle richieste cyber malevole del 96,6%: sono risultati misurati su quei test, non garanzie sul comportamento di un sistema in produzione. La model card attribuisce al modello 26 punti sull'Artificial Analysis Intelligence Index v5, che Mistral indica come il valore più alto tra i modelli a pesi aperti occidentali. Vals AI colloca il modello al 17° posto su 32 nel suo Vals Index, con il 56,53%. Sull'unico benchmark misurato da entrambi, Terminal-Bench 4.0, ottiene il 26,26% (26° posto su 59), contro il 41% dichiarato da Mistral. Il rapporto tecnico completo è annunciato come in arrivo, ma non è ancora stato pubblicato.

La licenza, Mistral Ecosystem Open-Weight License, è descritta come una versione modificata della MIT. Consente uso, modifica, fine-tuning e impiego commerciale, ma chi offre il modello come servizio deve ottenere da Mistral una licenza commerciale separata. Cosa comporti questa clausola per i fornitori cloud terzi, in concreto, non è ancora chiaro. Secondo la model card l'addestramento ha impiegato circa 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, su infrastruttura europea secondo Mistral. Gli esempi di deployment usano un nodo da 8 GPU con vLLM o SGLang, ma sono configurazioni di riferimento: requisiti hardware minimi ufficiali non sono stati pubblicati. Esiste anche un checkpoint quantizzato NVFP4 per GPU Blackwell. Via API il prezzo indicato da Mistral è di 0,70 dollari per milione di token in input, 0,07 per l'input in cache e 2,10 in output. Il modello è disponibile anche su Mistral Studio, OpenRouter, endpoint NVIDIA e Microsoft Foundry, e Mistral dichiara che parla correntemente tutte le lingue ufficiali dell'Unione Europea.

Il rilascio arriva in un mercato dei pesi aperti dominato da laboratori cinesi, con modelli come GLM, Kimi, DeepSeek e Qwen, e Mistral lo presenta come uno strumento di sovranità tecnologica europea, in particolare per la cybersicurezza. L'azienda annuncia una variante specializzata in anteprima per partner selezionati, tra cui Orange Cyberdefense, con verifiche e tutele contrattuali. Aggiunge che aggiornerà i guardrail dopo aver osservato nel traffico reale, parole sue, «un potenziale di aiuto nel condurre attacchi reali». Il CEO di Orange Cyberdefense, Hugues Foulon, ha dichiarato: «With Mistral AI, we are building European cyber AI, trained by our experts and operated under their control» («Con Mistral AI stiamo costruendo un'IA cyber europea, addestrata dai nostri esperti e gestita sotto il loro controllo»). Il VP Product di Hugging Face, Jeff Boudier, ha commentato: «AI sovereignty isn't about choosing which API to call» («la sovranità nell'IA non sta nello scegliere quale API chiamare»). Un trilione di parametri a pesi aperti, firmato da un laboratorio europeo, è un fatto. Il 41% su Terminal-Bench, per ora, resta una dichiarazione di Mistral, e l'unica misura esterna disponibile dice 26,26%. Prima di dare più peso a uno dei due numeri, aspetto il rapporto tecnico. — Olya