Mistral Large 4 met open gewichten: een biljoen parameters en een kloof die uitleg vraagt

Mistral AI heeft de gewichten van Mistral Large 4, bijgenaamd ‘Le Chonk’, beschikbaar gesteld in de repository mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B op Hugging Face. De officiële pagina vermeldt geen datum. Volgens Vals AI en de vakpers vond de release plaats op 29 oktober 2026, vlak voor de deadline van eind oktober die op 6 oktober was aangekondigd. Toen werd het model gepresenteerd als preview die alleen via de API beschikbaar was. De model card beschrijft het als een native multimodaal Mixture-of-Experts: het neemt tekst en afbeeldingen als invoer en geeft tekst als uitvoer. Het heeft in totaal ongeveer een biljoen parameters en 128 gerouteerde experts, waarvan er per token 4 actief zijn, plus één gedeelde expert. Er zijn 49 miljard actieve parameters, of 52 miljard als je embeddings en uitvoerlagen meetelt, en daar komt het verschil tussen de bronnen vandaan. Het geheel wordt aangevuld met een contextvenster van een miljoen tokens en een ingebouwde draft head voor speculatieve decodering, DSpark, die volgens Mistral de doorvoer tot 1,9 keer verhoogt, afhankelijk van hardware en belasting.

Ten opzichte van de preview meldt Mistral drie extra weken reinforcement learning op programmeren en defensieve cyberbeveiliging, plus drie redeneermodi: Low, Medium en High, waarbij High de standaard is. Dit zijn de cijfers die het bedrijf geeft. Op Terminal-Bench 4.0 stijgt de score van 28% voor de preview, eveneens zelf gerapporteerd, naar 41%, met 30% minder uitvoertokens. Op de Artificial Analysis Coding Agent Index haalt het model 48%, gelijk met GLM-5.3 maar met 47% minder tokens per taak. Daarna volgen 19,7% op FrontierCode 2.0 van Cognition en 84,5% op BrowseComp. Op het gebied van veiligheid meldt Mistral 97,1% weerstand tegen aanvallen op B3 Agent Security en een gemiddeld weigeringspercentage van 96,6% voor kwaadwillige cyberverzoeken: dat zijn resultaten gemeten op die tests, geen garanties over hoe een systeem zich in productie gedraagt. De model card kent het model 26 punten toe op de Artificial Analysis Intelligence Index v5, volgens Mistral de hoogste score onder westerse open-weight-modellen. Vals AI plaatst het model op de 17e plaats van 32 in zijn Vals Index, met 56,53%. Op de enige benchmark die beide hebben gemeten, Terminal-Bench 4.0, scoort het 26,26% (26e van 59), tegenover de 41% die Mistral claimt. Het volledige technische rapport is aangekondigd, maar nog niet verschenen.

De licentie, de Mistral Ecosystem Open-Weight License, wordt omschreven als een aangepaste versie van de MIT-licentie. Ze staat gebruik, aanpassing, fine-tuning en commerciële inzet toe, maar wie het model als dienst aanbiedt, moet bij Mistral een aparte commerciële licentie afsluiten. Wat deze clausule concreet betekent voor externe cloudaanbieders, is nog niet duidelijk. Volgens de model card zijn voor de training ongeveer 3.800 NVIDIA Grace Blackwell-GPU's gebruikt, volgens Mistral op Europese infrastructuur. De deploymentvoorbeelden gebruiken een node met 8 GPU's en vLLM of SGLang, maar dat zijn referentieconfiguraties: officiële minimale hardware-eisen zijn niet gepubliceerd. Er is ook een NVFP4-gekwantiseerd checkpoint voor Blackwell-GPU's. Via de API rekent Mistral 0,70 dollar per miljoen invoertokens, 0,07 voor gecachete invoer en 2,10 voor uitvoer. Het model is ook beschikbaar via Mistral Studio, OpenRouter, NVIDIA-endpoints en Microsoft Foundry, en volgens Mistral spreekt het alle officiële talen van de Europese Unie vloeiend.

De release komt op een open-weight-markt die wordt gedomineerd door Chinese labs, met modellen als GLM, Kimi, DeepSeek en Qwen, en Mistral presenteert het model als instrument voor Europese technologische soevereiniteit, vooral op het gebied van cyberbeveiliging. Het bedrijf kondigt een gespecialiseerde variant aan als preview voor geselecteerde partners, onder wie Orange Cyberdefense, met controles en contractuele waarborgen. Het voegt eraan toe dat het de guardrails zal bijwerken nadat het in echt verkeer, in zijn eigen woorden, ‘een potentieel om te helpen bij het uitvoeren van echte aanvallen’ heeft waargenomen. De CEO van Orange Cyberdefense, Hugues Foulon, verklaarde: ‘With Mistral AI, we are building European cyber AI, trained by our experts and operated under their control’ (‘Met Mistral AI bouwen we een Europese cyber-AI, getraind door onze experts en beheerd onder hun controle’). Jeff Boudier, VP Product bij Hugging Face, reageerde: ‘AI sovereignty isn't about choosing which API to call’ (‘soevereiniteit in AI gaat niet over kiezen welke API je aanroept’). Een biljoen parameters met open gewichten van een Europees lab is een feit. De 41% op Terminal-Bench blijft voorlopig een claim van Mistral, en de enige beschikbare externe meting zegt 26,26%. Voordat ik een van beide cijfers meer gewicht geef, wacht ik op het technische rapport. — Olya