Mistral Large 4 : le fichier est gratuit, la facture démarre à l’allumage

Prenons une PME de trente personnes qui traite mille contrats par mois. Via l’API de Mistral, la note d’entrée reste sous 250 dollars. En hébergeant elle-même Large 4, dont les poids seront téléchargeables gratuitement, elle louera un nœud de huit cartes graphiques pour 12 000 à 23 000 dollars par mois. Même fichier, deux mondes.

Le 6 octobre 2026, Mistral a mis en ligne la préversion publique de Mistral Large 4, surnommé « le Chonk » en interne (le mot désigne en argot web un animal bien en chair, et le modèle pèse 1 050 milliards de paramètres). Selon l’annonce de Mistral, les poids suivront à la fin du mois. Sous quelle licence ? Rien n’est publié. Mistral Large 3 sortait sous Apache 2.0, qui autorise l’usage commercial ; pour Large 4, aucun texte n’existe à ce jour, et le Décodeur IA relève que la formule « open weights » ne garantit rien sur ce point.

Un million de milliards de paramètres à loger, même quand 5 % travaillent

Large 4 repose sur une architecture dite MoE (mixture of experts) : 52 milliards de paramètres seulement sont activés par token. Le calcul coûte donc moins cher. La mémoire, non : tous les experts doivent rester chargés, y compris ceux qui dorment. D’après la documentation de Mistral, le modèle accepte texte et images, annonce un million de tokens de contexte et plus de 160 langues, et a été entraîné sur 3 800 GPU Nvidia Grace Blackwell dans des infrastructures européennes.

Les ordres de grandeur : environ 2,1 To de poids en 16 bits, 1 To en FP8 (un format numérique allégé), 500 Go en 4 bits, sans compter le cache de contexte, gonflé par la fenêtre d’un million de tokens. Un serveur isolé ne suffit pas. Il faut 8 à 16 accélérateurs, des liaisons rapides entre eux et quelqu’un pour les piloter.

API ou cluster : les chiffres

Au tarif public, l’API facture 1,36 dollar par million de tokens en entrée et 4,18 dollars en sortie. La promotion de lancement à −50 %, relevée dans la documentation début octobre, a pris fin à la mi-octobre. Mille documents de 150 000 tokens restent sous 250 dollars d’entrée par mois.

En face, un nœud de huit accélérateurs se loue couramment 2 à 4 dollars par GPU et par heure, ce qui donne les 12 000 à 23 000 dollars mensuels s’il tourne sans interruption. Il en faudra probablement deux en 16 bits. Autant le dire clairement : pour une PME sans exigence réglementaire ni volume massif, l’autohébergement ne sert à rien. Une API hébergée en Europe règle déjà la question de la localisation des données et du droit applicable. L’autohébergement n’ajoute que la continuité de service et la maîtrise du modèle, ce qui justifie la dépense pour une banque ou un hôpital, rarement pour un cabinet de vingt personnes.

Ce que Mistral gagne à ouvrir

Avant la publication, des « partenaires vérifiés » et des autorités testent le modèle, avec une modération réduite et des capacités cyber étendues. Pour un modèle aussi doué en recherche de vulnérabilités, ce rodage se comprend. Il signifie aussi que les poids arriveront avec un calendrier et sans doute des conditions.

Reste l’intérêt de Mistral : en diffusant ses poids, l’entreprise vise à devenir le modèle par défaut des entreprises européennes, face aux modèles ouverts chinois qui dominent les classements. Les premiers servis sont les hébergeurs de GPU et les intégrateurs, qui vendront la mise en route. L’utilisateur final passe après.

Les benchmarks : un indice à 38, derrière deux rivaux

Mistral revendique l’état de l’art parmi les modèles ouverts en cybersécurité, finance et droit, et 42 % sur l’ancrage visuel (repérer un élément précis dans une image), un point devant GPT-6 Astra. D’après Artificial Analysis, l’indice Intelligence situe pourtant la préversion à 38, derrière GLM-5.3 (45) et Kimi K3 (44) ; le score à Terminal Bench 4.0 est de 28,3 %. L’écart tient à l’échelle : l’indice agrège de nombreuses tâches, là où Mistral cite des domaines choisis. Seul un test sur vos propres documents tranchera.

Avant d’acheter une carte

Pour une PME qui hésite : tester l’API pendant deux à quatre semaines sur des cas réels, sans toucher à son architecture ; réclamer la licence par écrit, en vérifiant usage commercial, redistribution et seuils de revenus ; chiffrer le coût complet sur dix-huit mois (GPU, énergie, ingénierie, astreinte).

Mistral annonce les poids pour la fin octobre, ainsi que des précisions sur l’architecture et le post-entraînement « au fur et à mesure ». La licence sera le premier document à lire, avant tout benchmark.