Il 6 ottobre 2026 Mistral ha svelato in anteprima pubblica Mistral Large 4, soprannominato Le Chonk, il più grande e potente modello di intelligenza artificiale mai creato dall'azienda. È un sistema multimodale nativo con 1.000 miliardi di parametri, dei quali 49 miliardi vengono attivati a ogni risposta, addestrato in Europa e già disponibile via API su Mistral Studio. L'annuncio è rivolto a chi cerca un'alternativa europea ai modelli chiusi americani o cinesi: i pesi saranno pubblicati entro fine mese e il modello potrà essere eseguito sui propri server.
Cos'è Mistral Large 4 e perché è diverso dagli altri modelli
Mistral Large 4 è un modello di intelligenza artificiale nativamente multimodale, cioè in grado di lavorare con testo e immagini senza doverli separare. Adotta un'architettura Mixture of Experts (MoE): dei 1.000 miliardi di parametri complessivi, ne attiva solo 49 miliardi per ogni richiesta, un modo per contenere i costi di calcolo senza rinunciare alla capacità. Il precedente Mistral Large 3, per confronto, aveva 675 miliardi di parametri totali e 41 miliardi attivi.
L'addestramento da zero è avvenuto in Europa impiegando 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell nei centri dati di Mistral; una testata tecnica parla di 4.000, ma il dato ufficiale è 3.800. I dati usati per l'addestramento comprendono più di 160 lingue, tra cui tutte quelle ufficiali dell'Unione europea. È un aspetto che distingue chi opera con documenti o clienti multilingue, in particolare in Europa.
Quando si potranno scaricare i pesi di Mistral Large 4?
L'API in anteprima è già disponibile da oggi su Mistral Studio, ma i pesi del modello verranno rilasciati entro la fine di ottobre: secondo Hardware Upgrade la data attesa è il 27 ottobre. Nel frattempo, Mistral sta completando l'addestramento con reinforcement learning e condurrà test in condizioni reali con aziende di cybersecurity e agenzie governative, che riceveranno una versione con meno restrizioni.
Per provare subito il modello via API, Artificial Analysis segnala uno sconto di lancio del 50% per le prime due settimane, che porta il costo a 0,68 dollari per milione di token in input e 2,09 dollari per milione in output (i token sono le unità di testo che il modello elabora). Senza sconto i prezzi sono 1,36 e 4,18 dollari. La velocità di generazione misurata è di circa 116 token al secondo, con un tempo di attesa iniziale di 1,46 secondi.
Cosa cambia per aziende e professionisti italiani
Il punto più concreto per chi ha un'attività o lavora in Italia è la possibilità di eseguire il modello sulla propria infrastruttura una volta pubblicati i pesi. Questo significa non dover inviare dati sensibili a server esterni e mantenere il controllo su come l'IA viene usata, un aspetto molto sentito in settori come finanza, diritto e sicurezza informatica.
Mistral evidenzia che il modello è pensato per la sovranità dell'IA: sarà disponibile in più regioni, compresa una distribuzione europea gestita completamente da Mistral, autonoma da altri fornitori e conforme alla normativa europea. Per quanto riguarda la sicurezza informatica, secondo Artificial Analysis Cyber Index si colloca a 50 punti; in un test di CyberGym ha raggiunto un picco dell'82%. L'azienda sostiene che è nella top five mondiale per la sicurezza informatica.
Non tutti i risultati sono però da primato. Nei benchmark sull'automazione di attività aziendali, Mistral Large 4 ottiene 59,9 punti su AutomationBench, contro 71,8 di Claude Sonnet 5.5 e 77,5 di Gemini 4 Argon. Anche nell'Intelligence Index di Artificial Analysis si ferma a 38, un punteggio comparabile a GPT-6 Luna e DeepSeek V4.1 Flash, ma lontano dai modelli più avanzati in assoluto. In pratica, il modello è competitivo ma non stravince ovunque: va valutato in base all'uso specifico.
Mistral ha annunciato che condividerà ulteriori dettagli su architettura, benchmark e metodologia di post-addestramento nelle prossime settimane. Il modello sarà anche la base per una nuova generazione di modelli specializzati e ottimizzati. Per chi vuole provarlo, l'invito è a usare l'API in anteprima e dare feedback sui social.