En resumen
- Mistral lanzó Large 4 el 6 de octubre, un modelo de 1 billón de parámetros que activa 49 mil millones de parámetros por consulta y cuesta $1.36 por millón de tokens de entrada y $4.18 por millón de tokens de salida.
- El apodo "Le Chonk" sigue al meme "Le Chaton Fat" de junio, y Mistral dice que lanzará los pesos del modelo antes de finales de octubre.
- En Finance Agent v2, el gráfico de lanzamiento muestra a Large 4 en 54.7, por delante de GPT-6 Astra en 53.5 pero por detrás de Claude Opus 5.5 en 58.6.
Mistral AI, con sede en París, lanzó Mistral Large 4 el martes, un modelo de IA con 1 billón de parámetros. Ese es el tipo de sistema detrás de chatbots como ChatGPT y Claude, ya que los parámetros son los números ajustables que sintoniza durante el entrenamiento—más de ellos generalmente significa más capacidad de aprendizaje, y más costoso de ejecutar.
“[Mistral Large 4] está en la frontera de los modelos abiertos, y con diferencia el modelo de pesos abiertos más fuerte de EE. UU. o Europa”, escribió en X Guillaume Lample, científico jefe de Mistral AI.
No todos esos parámetros funcionan a la vez. Large 4 utiliza un diseño de "mezcla de expertos", lo que significa que el modelo dirige cada pregunta a unas pocas subredes especializadas, por lo que solo 49 mil millones de parámetros se activan por respuesta. El último buque insignia de Mistral, Large 3, hizo lo mismo con 41 mil millones activos de 675 mil millones.
Todo el apodo de "Le Chonk" tiene una historia. En junio, después de que Mistral renombrara su asistente Le Chat a Vibe, los fans en Reddit y X inventaron un modelo ficticio llamado Le Chaton Fat—aproximadamente "el gatito gordo"—con 30 billones de parámetros, 1,000 maullidos por segundo, y benchmarks falsos que afirmaban que superaba a Claude Fable 5.
El Gobierno francés necesita DETENER a Le Chaton Fat antes de que sea demasiado tarde. ¡Este es el despegue GORDO contra el que nos han advertido durante años! pic.twitter.com/VoaBPJmfBT
— GLIF (@heyglif) 15 de junio de 2026
El CEO Arthur Mensch siguió la corriente, respondiendo que el modelo realmente se llamaba "le gros chaton", francés para "el gatito grande". Mistral luego añadió un gato de dibujos animados a su sitio web Vibe. Su publicación de lanzamiento real ahora enumera el modelo como, "muy oficialmente", le Chonk.
Mistral vende "IA soberana": modelos que un país o una empresa pueden poseer y ejecutar sin entregar sus datos a firmas externas. HUMAIN, respaldada por el Estado de Arabia Saudita, firmó en agosto un acuerdo valorado en cientos de millones de euros con esta compañía exactamente por esta razón.
Mistral recaudó una Serie D de 3.000 millones de euros (3.370 millones de dólares) —una ronda de financiación que vende acciones a inversores— en septiembre, con una valoración superior a 21.000 millones de euros (23.600 millones de dólares), liderada por Samsung. Mistral afirma que Large 4 es el primer hito en la hoja de ruta que ese dinero financia.
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Le Chunk cuesta $1.36 por millón de tokens de entrada y $4.18 por millón de tokens de salida—los fragmentos de texto, aproximadamente tres cuartos de una palabra cada uno, por los que las empresas de IA cobran. Claude Opus 5.5 cobra $4 y $20, mientras que GPT-6 Astra cobra $10 y $50.
Eso sitúa a Large 4 en aproximadamente un tercio del precio de Opus 5.5 en entrada y un quinto en salida. Frente a Astra, es aproximadamente un séptimo y un doceavo.
Lo que dicen los benchmarks
El anuncio de Mistral compara principalmente Large 4 con modelos chinos de pesos abiertos—DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.3 y Qwen3.8 Max—y "pesos abiertos" significa que cualquiera puede descargar y ejecutar el modelo. Claude y GPT aparecen solo en un puñado de comparaciones, y el Claude más reciente, Opus 5.5, aparece solo en una afirmación sobre ciberseguridad.
En una evaluación humana a ciegas de la calidad de codificación realizada por Surge AI, Mistral Large 4 se clasificó segundo de cinco modelos con 3,74 sobre 5, por detrás del 4,22 de Claude Opus 5.
AutomationBench asigna a una IA 657 tareas en software empresarial simulado—finanzas, recursos humanos, ventas, soporte—y puntúa la proporción de los objetivos de cada tarea que completa, con cero crédito si rompe una regla. Large 4 obtuvo 59,9 puntos. En el tablero de Artificial Analysis, Claude Sonnet 5.5 alcanzó 71,8, Opus 5.5 alcanzó 69,5 y Gemini 4 Argon encabezó la página con 77,5 en ese mismo benchmark.
En DeepSWE 1.1, que es uno de los benchmarks que los desarrolladores consultan cuando intentan evaluar qué tan bueno es un modelo para codificar, Large 4 obtuvo 62. Eso supera a GLM-5.3 con 61 y a DeepSeek V4 Pro con 57, pero queda por detrás del 68 de Kimi K3. El propio tablero de Datacurve tiene a GPT-6 Astra y Claude Opus 5 con 74.
Mistral dice que publicará los pesos de Large 4—los números entrenados que hacen funcionar el modelo—antes de finales de octubre, lo que permitiría a desarrolladores externos descargar el modelo y probar esas afirmaciones por sí mismos.
