Mistral publie Large 4 « Le Chonk » sur Hugging Face

Mistral AI a mis à disposition sur Hugging Face son modèle Mistral Large 4, surnommé Le Chonk. Il s'agit d'un système multimodal, multilingue et ouvert de type Mixture-of-Experts, capable d'analyser du texte et des images pour générer du texte. Avec environ 1000 milliards de paramètres au total et 49 milliards de paramètres activés par demande, il prend en charge une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Deux variantes officielles, FP8 et NVFP4, sont proposées, complétées par des fichiers GGUF destinés aux déploiements locaux. La particularité de Mistral Large 4 tient à l'usage simultané de deux formes de parcimonie: un routeur choisit quatre experts parmi cent vingt-huit pour chaque token, tandis qu'un mécanisme d'attention épars sélectionne les positions précédentes pertinentes. Le décodeur compte 72 couches, une dimension cachée de 6144 et 64 têtes d'attention. Il combine une attention latente multi-têtes compressée avec une attention épars inspirée de DeepSeek, ainsi qu'un schéma RoPE alterné. La vision repose sur un encodeur Pixtral de 1,6 milliard de paramètres. Le modèle se distingue par ses aptitudes en cybersécurité défensive. Il obtient 82% sur le test Cyber Index d'Artificial Analysis, qui demande de reproduire une vulnérabilité puis de la corriger, là où certains modèles fermés échouent à cause de refus. Il aide aussi à analyser des malwares, prioriser des failles ou rédiger des règles de détection. Sa licence ouverte est présentée comme un avantage pour les équipes de sécurité, qui gardent le contrôle de l'usage et de l'infrastructure, mais le modèle conserve une politique de refus des requêtes nuisibles. En programmation et en travail agentique, Mistral Large 4 affiche 61,7% sur DeepSWE v1.1, 59,4% sur SWE-Atlas-QnA et 28,3% sur Terminal-Bench 4. Son score global de 49,8% sur l'index Coding Agent le place devant certains concurrents ouverts. Il obtient aussi 59,9% sur AutomationBench et un score Elo de 1393 sur AA-Briefcase, ce qui le positionne pour des tâches professionnelles longues. Au 29 octobre 2026, il figure cinquième sur l'index Intelligence d'Artificial Analysis. Le lancement s'accompagne d'un support dès la disponibilité pour Transformers, vLLM et llama.cpp, ainsi que pour le fine-tuning avec TRL. Les développeurs peuvent le faire tourner en local via des versions quantifiées, le déployer sur Hugging Face Inference Endpoints ou sur des infrastructures Dell. Le modèle accepte des niveaux d'effort de raisonnement bas, moyen ou élevé, avec un raisonnement activé par défaut. Il prend aussi en charge les appels d'outils, les sorties structurées, les images et le streaming. Cette publication renforce la place de Mistral dans l'écosystème des modèles ouverts, en proposant une alternative performante pour le codage, la cybersécurité et les applications multimodales, tout en laissant aux utilisateurs plus de flexibilité qu'avec un accès uniquement par API.