Mistral abre una vista previa de Large 4 y promete publicar sus pesos antes de fin de octubre

La empresa francesa abrió una vista previa de Mistral Large 4, su modelo más grande hasta ahora, y publicará los pesos del modelo este mes. Aún no ha indicado la licencia.

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El 6 de octubre de 2026, la empresa francesa Mistral AI abrió una vista previa pública de Mistral Large 4 a través de su API en Mistral Studio. Es su modelo más grande hasta ahora: alrededor de un billón de parámetros (un millón de millones), de los que 52 mil millones están activos a la vez, y además de texto lee imágenes, documentos y gráficos. Mistral indica precios de 1.36 dólares por millón de tokens de entrada y 4.18 dólares por millón de tokens de salida (un token es, más o menos, un trozo de palabra).

Mistral dice que publicará antes de fin de octubre los pesos (los archivos que forman el modelo entrenado). Según TechCrunch, lo hará después de completar las pruebas de seguridad. Ninguna de las dos fuentes menciona una licencia. El modelo se entrenó en centros de datos propios de Mistral en Europa, y la vista previa funciona en esa misma infraestructura. Mistral prevé, además, un despliegue en Europa operado íntegramente por ella y sujeto al derecho europeo, y ofrecerá el modelo en otras regiones. La empresa eligió qué resultados de pruebas comparativas publicar, tanto propios como de evaluadores externos.

Qué significa para su organización

Con los pesos, una organización podría ejecutar un modelo grande en sus propios servidores o en su nube privada, o mediante el proveedor que elija. Eso interesa a quien tiene requisitos estrictos de confidencialidad o de ubicación de datos, y suma una opción ajena a los grandes proveedores estadounidenses.

Qué revisar

Por ahora, los pesos son una promesa. Hasta que se publiquen con su licencia, no se sabe si se permitirá el uso comercial ni en qué condiciones. Un modelo de este tamaño exige además equipos muy potentes, así que la mayoría de las organizaciones usaría una versión alojada. En ese caso, pregunte al proveedor dónde se ejecuta el modelo y cuánto tiempo conserva sus datos. Y pruébelo con sus propias tareas antes de fiarse de las puntuaciones publicadas.

Fuentes

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