Cocorico : Mistral a publié le 29 octobre les poids de Mistral Large 4, un modèle français d’environ mille milliards de paramètres que n’importe qui peut télécharger. La licence, qui manquait encore dans notre article du 15 octobre, est désormais publique.
Qu’est-ce qui sort exactement le 29 octobre ?
Les fichiers du modèle, sur Hugging Face, en deux variantes : FP8 et NVFP4. Mistral précise que cette version est meilleure que la préversion du 6 octobre. Trois semaines d’apprentissage par renforcement en plus, surtout pour le code et la cybersécurité.
Le modèle lit le texte et les images, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Il compte environ 1 000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs à chaque token selon Hugging Face (la documentation de Mistral dit 52). Le contexte complet de la sortie est dans notre premier article sur Large 4.
Sous quelle licence les poids ouverts sont-ils publiés ?
La Mistral Ecosystem Open-Weight License, une licence MIT modifiée. Utiliser, modifier, ré-entraîner et commercialiser le modèle est libre, avec une seule condition : une entreprise qui vend l’accès au modèle comme un service, par exemple une API pour des tiers, doit d’abord signer une licence commerciale avec Mistral.
D’après l’analyse de DEV Community, l’usage interne dans une entreprise reste libre. Le texte complet figure sur la page Hugging Face du modèle. Il règle la question que nous laissions ouverte.
Que vaut-il face aux modèles américains et chinois ?
Mistral revendique le meilleur modèle à poids ouverts pour le code, pas la première place générale. Voici ses chiffres :
- FrontierCode 2.0, un test privé de Cognition : 19,7 %, devant Kimi K3 (19,3 %) et GLM-5.3 (17,8 %).
- Terminal-Bench 4.0 : 41 %, soit 13 points de plus que la préversion.
- Indice des agents de code d’Artificial Analysis : 48 %, à égalité avec GLM-5.3, avec 47 % de tokens en moins par tâche.
- Comparaison à l’aveugle Surge Code : préféré à GLM-5.3, Kimi K3 et DeepSeek V4.1 Flash, derrière Claude Opus 5.5 seul.
Ces scores viennent de Mistral. Hugging Face ajoute que Large 4 est, au 29 octobre, le cinquième meilleur modèle à poids ouverts de l’indice d’intelligence d’Artificial Analysis. Pour situer les modèles fermés, voyez Gemini 4 Carbon, premier des classements mais pas encore accessible.
Peut-on l’installer chez soi, et à quel prix par l’API ?
Oui, avec du matériel lourd. La recette de Hugging Face pour son service de déploiement utilise huit GPU NVIDIA H200. Pour essayer chez soi, les versions réduites à 2 bits tiennent sur un seul Mac Apple Silicon Ultra doté de 512 Go de mémoire : environ 15 tokens par seconde en génération, mesurés sur un M3 Ultra. C’est lent, mais ça tourne.
Par l’API, Mistral facture désormais 0,70 $ le million de tokens en entrée et 2,10 $ en sortie. Pendant la préversion, c’était 1,36 $ et 4,18 $. Le prix est à peu près divisé par deux.
Qui l’utilise déjà ?
Mistral cite des testeurs et des partenaires français et européens. Orange Cyberdefense reçoit une variante spécialisée en cybersécurité, sous conditions strictes. La Banque Postale et le Crédit Agricole figurent parmi les clients qui s’expriment. L’agence européenne ENISA teste le modèle pour auditer du code et analyser des journaux de sécurité. Microsoft le propose en premier dans son service Foundry.
Où sont les limites ?
Mistral mesure un taux de refus de 96,6 % sur les demandes de cyberattaque, le plus haut parmi les modèles ouverts qu’elle compare. Elle écrit aussi avoir vu un potentiel d’aide à de vraies attaques, et ajuste ses garde-fous. Son vice-président science, Pierre Stock, reconnaît auprès de Reuters qu’on ne contrôle plus l’accès à un modèle une fois publié.
Côté souveraineté, l’entraînement s’est fait dans les centres de données de Mistral en Europe, avec environ 4 000 GPU NVIDIA selon TechCrunch. Les puces restent américaines.
Qu’est-ce que ça change dans une entreprise ?
Une direction informatique peut héberger le modèle sur ses propres serveurs et garder ses documents chez elle. Les équipes de cybersécurité et les développeurs sont les premiers visés. Pour la plupart des salariés, rien ne change demain : l’accès passera par l’API ou par les outils de Mistral.
Notre avis
Je suis content de voir un modèle français de ce calibre sortir en poids ouverts, avec une licence lisible. Les chiffres sont ceux de Mistral : j’attends des tests indépendants de la version finale avant de m’enthousiasmer pour de bon. Et j’aimerais que des entreprises françaises l’essaient sérieusement, au lieu de choisir les outils américains par réflexe. Attendre que tout le monde l’adopte avant de s’y mettre, c’est un risque.
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