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Mistral Large 4: el gran modelo abierto hecho en Europa
Mistral presenta Large 4, un modelo multimodal de pesos abiertos entrenado en Europa: 1 billón de parámetros, 160 idiomas y un precio muy bajo en la API.
Lo esencial
- Mistral Large 4 tiene 1 billón de parámetros, de los que solo 52.000 millones trabajan en cada respuesta.
- Está en vista previa en la API de Mistral Studio desde el 6 de octubre; los pesos se publicarán a finales de mes.
- Cuesta 1,36 $ por millón de tokens de entrada y 4,18 $ de salida.
- Se ha entrenado desde cero en centros de datos de Mistral en Europa y habla más de 160 idiomas.
La empresa francesa Mistral AI presentó el 6 de octubre Mistral Large 4, su modelo más grande hasta ahora. Es la apuesta europea más seria por competir con los modelos de OpenAI, Google y Anthropic, y tiene una particularidad: será un modelo de pesos abiertos, es decir, cualquiera podrá descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores.
Grande, pero eficiente
Large 4 tiene un billón de parámetros (un millón de millones). Pero usa una arquitectura de mezcla de expertos: en cada respuesta solo se activan 52.000 millones. Por eso puede ser enorme y, a la vez, relativamente barato de ejecutar. Además es multimodal de origen: entiende texto e imágenes.
Precio y disponibilidad
- Vista previa en la API de Mistral Studio desde el 6 de octubre.
- Pesos abiertos a finales de octubre, según Mistral. La licencia todavía no se ha anunciado.
- Precio: 1,36 $ por millón de tokens de entrada y 4,18 $ por millón de salida. Como referencia, GPT-6.1 Sol, el modelo económico de OpenAI, cuesta 2 $ y 10 $.
Hecho en Europa
Mistral lo ha entrenado desde cero en sus propios centros de datos en Europa, con 3.800 GPU de NVIDIA, y lo ofrecerá desde una infraestructura que opera ella misma «bajo la ley europea». Los datos de entrenamiento incluyen más de 160 idiomas, entre ellos todas las lenguas oficiales de la UE, así que el español debería funcionar bien.
En las pruebas que publica Mistral destaca en ciberseguridad (un 82 % en el AA Cyber Index, la mejor nota de cualquier modelo según la empresa) y en localizar objetos en imágenes, donde supera ligeramente a GPT-6 Astra. En programación (61,7 % en DeepSWE) queda por detrás de los mejores modelos cerrados. Son datos de la propia empresa: conviene esperar a las evaluaciones independientes.
Qué cambia para ti
- Si trabajas con datos que no deben salir de Europa, Large 4 es probablemente la opción más potente con infraestructura europea.
- Si quieres ejecutar un modelo en tus servidores, espera a los pesos de finales de mes. Ojo: un billón de parámetros necesita mucho hardware, incluso cuantizado.
- Si usas la API por precio, merece una prueba frente a los modelos económicos de OpenAI y Google. Puedes compararlos en nuestra comparativa de modelos.
