Mistral AI, entreprise français membre du Forum économique mondial dévoile Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », son nouveau modèle d’intelligence artificielle de frontière doté de plus de 1 000 milliards de paramètres. Entraîné en Europe et disponible dès ce 6 octobre 2026 en preview, le modèle français revendique des performances au niveau des meilleures IA ouvertes chinoises. Ses poids doivent être publiés le 27 octobre.
Après plusieurs mois de relative discrétion, Mistral AI revient avec une démonstration de force. Le laboratoire français a présenté mardi 6 octobre Mistral Large 4, son nouveau modèle phare et le premier de son histoire à franchir la barre symbolique des 1 000 milliards de paramètres.
Son petit nom tranche avec la démesure technique : « Le Chonk ». Une référence au « Chaton Fat » popularisé durant l’été et une manière, très startup, d’habiller un enjeu autrement plus sérieux : démontrer que l’Europe conserve une capacité à développer elle-même des modèles d’intelligence artificielle de très grande taille.
Les spécifications officielles de Mistral confirment une architecture Mixture-of-Experts (MoE) totalisant 1,05 billion de paramètres, soit 1 050 milliards, dont 49 milliards sont activés lors de l’inférence. Le modèle est également multimodal et dispose d’un encodeur visuel de 1,6 milliard de paramètres ainsi que d’une fenêtre de contexte pouvant atteindre un million de tokens.
Un modèle géant entraîné en Europe
Mistral Large 4 succède à Large 3, lancé en décembre 2025 avec 675 milliards de paramètres. Avec ML4, le laboratoire change donc franchement d’échelle.
Le choix d’une architecture MoE permet de ne mobiliser qu’une fraction des paramètres pour traiter chaque requête. Sur les quelque 1 050 milliards que compte le modèle, 49 milliards sont ainsi actifs à un instant donné. Cette approche vise à combiner une très grande capacité globale avec un coût de calcul plus maîtrisé que celui qu’impliquerait l’activation permanente de l’intégralité du réseau.
Mais Mistral ne communique pas seulement sur les performances. L’autre argument central de son offensive est géographique et politique : la souveraineté numérique.
Selon les informations communiquées par l’entreprise et rapportées par Numerama, Mistral Large 4 a été entraîné à partir de zéro sur environ 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell installés dans les infrastructures européennes de Mistral. Ces centres de données sont également destinés à assurer son fonctionnement.
L’entreprise entend ainsi démontrer qu’elle dispose de la capacité technique nécessaire pour concevoir et entraîner un modèle de frontière sur le sol européen, plutôt que de dépendre exclusivement de modèles développés aux États-Unis ou en Chine.
Mistral veut rivaliser avec les meilleurs modèles ouverts chinois
Le terrain choisi par Mistral est clair. Le laboratoire français ne présente pas prioritairement Large 4 comme un concurrent direct des plus puissants modèles propriétaires américains, mais comme une alternative européenne aux modèles open weight chinois qui ont considérablement progressé.
Numerama cite notamment GLM-5.3, DeepSeek V4, Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro ou Qwen 3.8 Max parmi les adversaires auxquels Mistral confronte son nouveau modèle. Selon les benchmarks communiqués par l’entreprise, ML4 se situe au niveau des meilleurs d’entre eux sur plusieurs tâches.
Sur DeepSWE v1.1, consacré au code agentique, Mistral revendique par exemple un score de 62 %, contre 61 % pour GLM-5.3 et 57 % pour DeepSeek-V4-Pro. Sur Finch, un benchmark financier, ML4 atteint 67 %, soit le même résultat que DeepSeek-V4-Pro et deux points de plus que GLM-5.3.
Sur Harvey Legal Agent, orienté vers le droit, Mistral annonce 15 %, devant les modèles concurrents cités dans son comparatif. Le modèle affiche également 73 % sur DIOR-RSVG, consacré notamment à l’analyse d’images satellite, et 42 % sur Dense200 pour la localisation d’objets.
Ces chiffres doivent toutefois être interprétés pour ce qu’ils sont : des résultats de benchmarks communiqués par Mistral et non une démonstration générale de supériorité sur l’ensemble des usages possibles. Leur confirmation par des évaluations indépendantes sera déterminante pour situer précisément ML4 face à ses concurrents.
« Le Chonk » face aux modèles américains
Mistral glisse également dans ses comparaisons quelques résultats face à GPT-6 Astra, même si son positionnement commercial est différent.
Sur les tests présentés par Numerama à partir des données de Mistral, ML4 atteindrait notamment 73 % sur DIOR-RSVG contre 68 % pour GPT-6 Astra, tandis que les deux modèles seraient à égalité, avec 42 %, sur Dense200. Là encore, ces résultats ne permettent pas d’établir une hiérarchie générale entre les modèles : ils concernent des benchmarks spécifiques sélectionnés dans la communication de Mistral.
Le laboratoire français semble d’ailleurs assumer cette différence de terrain. Guillaume Lample, cofondateur et scientifique en chef de Mistral, reconnaît selon Numerama que ML4 se situe approximativement au niveau des meilleurs modèles chinois datant d’un ou deux mois et que l’écart reste important avec les meilleurs modèles propriétaires américains.
La bataille recherchée est donc ailleurs : fournir une technologie suffisamment performante pour que des entreprises ou des administrations puissent développer leurs propres systèmes sans dépendre entièrement d’un modèle propriétaire contrôlé par un fournisseur étranger.
Une IA destinée aux entreprises et aux États
Avec plus de 1 000 milliards de paramètres, Mistral Large 4 n’est évidemment pas conçu pour fonctionner tranquillement sur un ordinateur portable grand public.
Le modèle doit pouvoir être auto-hébergé par des organisations disposant des infrastructures nécessaires ou consommé par l’intermédiaire de l’API de Mistral. Une région européenne dite « souveraine », opérée de bout en bout par l’entreprise et placée sous juridiction européenne, fait partie de l’offre mise en avant.
Cette stratégie correspond au positionnement que Mistral développe progressivement face aux géants américains. Plutôt que de chercher uniquement à gagner la bataille du chatbot grand public, l’entreprise cible les sociétés et les institutions souhaitant conserver davantage de contrôle sur leurs données, leurs infrastructures et leurs modèles.
Mistral revendique désormais plus de 125 grands clients, parmi lesquels Airbus, ASML et HSBC, membres du Forum économique mondial. Le groupe bénéficie par ailleurs d’un soutien politique français important dans la bataille pour l’émergence d’une industrie européenne de l’IA.
Une version spéciale pour la cybersécurité
La cybersécurité constitue justement l’un des terrains sur lesquels Mistral entend différencier son modèle.
Avant la publication générale des poids de Large 4, l’entreprise indique mettre à disposition de certains développeurs, spécialistes de la cybersécurité et « autorités étatiques » une version moins modérée disposant de capacités cyber étendues.
L’enjeu dépasse ici la seule performance informatique. Mistral défend l’idée qu’un État doit pouvoir disposer de capacités d’intelligence artificielle sensibles sans dépendre entièrement d’un prestataire étranger susceptible de modifier ses conditions d’accès.
La souveraineté devient ainsi un produit à part entière : maîtrise de l’hébergement, contrôle du modèle, localisation européenne des infrastructures et possibilité d’utiliser des poids ouverts.
Une preview disponible, les poids attendus le 27 octobre
Mistral Large 4 est accessible depuis le 6 octobre en preview publique par l’intermédiaire des services de Mistral. La documentation officielle le référence comme un modèle généraliste multimodal open weight, dans sa version v26.10.
L’étape la plus attendue interviendra cependant le 27 octobre, date annoncée pour la publication de ses poids. Elle permettra aux entreprises et aux développeurs disposant des ressources suffisantes de déployer plus directement le modèle.
Ce choix distingue Mistral des laboratoires qui conservent leurs modèles les plus avancés derrière des services propriétaires. Il place aussi l’entreprise sur un terrain où la concurrence chinoise est particulièrement forte.
Des moyens encore très inférieurs aux géants américains
La performance revendiquée par Mistral est d’autant plus notable que ses moyens restent sans commune mesure avec ceux des plus grandes entreprises américaines.
D’après Numerama, les quelque 4 000 GPU utilisés par Mistral représenteraient deux à trois fois moins de puces que celles mobilisées par de nombreux laboratoires chinois et une fraction des capacités dont disposent les mastodontes américains.
L’écart existe également sur le plan financier. Mistral a annoncé en septembre une levée de fonds de 3 milliards d’euros, valorisant l’entreprise à 21 milliards d’euros, selon les chiffres rapportés par Numerama. Une somme spectaculaire à l’échelle de la French Tech et de l’écosystème européen, mais qui reste éloignée des capacités de financement mobilisées outre-Atlantique.
Le laboratoire français doit également accélérer son rythme. Dix mois séparent Large 3 de Large 4 et ce dernier arrive plusieurs mois après le calendrier initialement évoqué par Arthur Mensch. Dans un secteur où les générations de modèles s’enchaînent à une vitesse rarement observée dans l’histoire de l’informatique, quelques mois peuvent ressembler à une éternité.
Mistral promet désormais une importante mise à jour dans les deux mois suivant Large 4, puis le développement de modèles spécialisés dérivés de cette nouvelle architecture.
La sortie de « Le Chonk » dessine ainsi plus précisément la stratégie française dans la bataille mondiale de l’intelligence artificielle. Mistral ne dispose ni de la puissance financière ni des infrastructures des géants américains. Il tente plutôt d’occuper un espace stratégique : celui d’un fournisseur européen capable de proposer aux entreprises et aux États des modèles avancés, ouverts et exploitables dans un environnement placé sous contrôle européen.
Sources :
Numerama — « Mistral relance la France dans la course à l’IA et dévoile “Le Chonk” »