Mistral presenta Large 4 «Le Chonk», su modelo multimodal de un billón de parámetros

El 6 de octubre de 2026, Mistral AI anunció en una transmisión en línea la disponibilidad de una vista previa pública de su nuevo modelo, Large 4, conocido internamente como Le Chonk. La información proviene de un comunicado de la empresa y ha sido recogida por VentureBeat y Reuters el mismo día. Según los datos publicados, el modelo cuenta con un total de un billón de parámetros y mantiene 49 000 millones de pesos activos durante la inferencia, lo que lo sitúa entre los sistemas de IA más grandes disponibles en el mercado europeo.

Detalles técnicos del modelo

Le Chonk fue entrenado desde cero durante aproximadamente dos meses, empleando 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell distribuidas en los centros de datos propios de Mistral en Europa. La arquitectura se basa en un enfoque de Mixture‑of‑Experts (MoE), lo que permite activar solo una fracción de los parámetros —49 000 millones— en cada paso de inferencia, reduciendo así los requerimientos de cómputo y energía frente a un modelo denso de tamaño comparable. Mistral describe la infraestructura como “soberana”, diseñada para operar bajo políticas de retención cero de datos, lo que la hace atractiva para clientes con estrictas regulaciones de privacidad.

Cobertura lingüística y capacidades multimodales

El modelo está entrenado para comprender y generar texto en más de 160 idiomas, incluyendo los 24 idiomas oficiales de la Unión Europea. Además, incorpora capacidades visuales que le permiten procesar imágenes y combinar información visual con texto, lo que abre posibilidades en tareas de reconocimiento de objetos, análisis de documentos escaneados y generación de descripciones visuales. Mistral subraya que la combinación de gran escala de parámetros y la arquitectura MoE le otorga una eficiencia superior en tareas que requieren razonamiento multimodal.

Plan de lanzamiento y disponibilidad

Mistral ha anunciado que la API del modelo estará disponible para desarrolladores a partir del 27 de octubre de 2026, después de una fase de pruebas de tres semanas que incluye a expertos en ciberseguridad, autoridades regulatorias y una comunidad selecta de desarrolladores. La empresa también ha prometido publicar los pesos del modelo en la misma fecha, bajo su propia licencia, con el objetivo de fomentar la investigación abierta y la adopción en entornos soberanos.

• Programación
• Ciberseguridad
• Finanzas
• Manufactura
• Comprensión visual

Licencia y modelo de negocio

Los pesos de Le Chonk se distribuirán bajo una licencia propietaria de Mistral, que no ha sido detallada públicamente. La compañía no ha anunciado un precio para el acceso a la API, indicando que la información comercial será revelada en una fase posterior. Mistral enfatiza que su modelo está pensado para ser desplegado en infraestructuras soberanas, ofreciendo opciones de retención cero de datos y cumplimiento con normativas locales, lo que lo diferencia de ofertas que dependen de nubes públicas internacionales.

Comparativas de rendimiento y limitaciones

En el anuncio, Mistral citó resultados de benchmark que supuestamente superan a algunos modelos chinos en áreas específicas, según lo reportado por Reuters. Sin embargo, la empresa también aclaró que esas comparativas provienen de sus propias pruebas internas y que no existen datos uniformes de terceros que permitan validar de forma independiente la superioridad del modelo. Además, la arquitectura MoE implica que el rendimiento puede variar según la carga de trabajo y la disponibilidad de expertos activados, lo que constituye una limitación a considerar para aplicaciones críticas.

Con la publicación de Le Chonk, Mistral refuerza su posición como uno de los pocos actores europeos capaces de ofrecer un modelo multimodal de escala comparable a los gigantes de EE. UU. y China, y lo hace con un enfoque en la soberanía de datos y la flexibilidad de despliegue. Si la comunidad de desarrolladores adopta rápidamente la API y los pesos abiertos, el modelo podría acelerar la creación de aplicaciones locales en sectores como la programación, la ciberseguridad y la manufactura, reduciendo la dependencia de servicios externos y potenciando la innovación dentro de marcos regulatorios más estrictos.