A Mistral AI abriu ao público a prévia do Large 4, que chama de seu modelo mais capaz até agora. Segundo a empresa, ele tem 1 trilhão de parâmetros (os valores que um modelo ajusta ao aprender) e entende imagens.

A Mistral diz que vai liberar os pesos, o conjunto desses valores já ajustados, até o fim de outubro. Segundo ela, já dá para testar a prévia por uma API, o canal que permite a outros programas usar o modelo, no Mistral Studio.

A Mistral diz que o Large 4 é um dos modelos de IA mais fortes do mundo em segurança digital. Em testes internos, a empresa afirma que ele se mostrou útil para analisar programas maliciosos e priorizar falhas. A empresa afirma que defender um programa costuma começar por provar que uma falha é real. Segundo ela, os filtros de segurança de modelos fechados, os que não abrem os pesos, podem bloquear justamente esse trabalho.

A empresa cita o Artificial Analysis Cyber Index. Ela o descreve como uma avaliação independente da capacidade de modelos de IA de achar e corrigir falhas de segurança em programas reais. Segundo a Mistral, o Large 4 está entre os cinco melhores do mundo nesse índice. Ela diz que ele lidera, por ampla margem, os modelos de pesos abertos feitos fora da China.

Um dos testes do índice pede que o modelo reproduza uma falha real de um programa de código aberto e depois a corrija. Nesse teste, segundo a Mistral, o Large 4 fez 82%, a maior nota entre todos os modelos. A empresa também diz que ele resolve 93% dos desafios do Cybench, um conjunto de 40 exercícios tirados de competições de segurança. Para ela, é uma das maiores notas já relatadas para um modelo de pesos abertos.

A Mistral diz que treinou o Large 4 do zero, em centros de dados próprios na Europa. Segundo ela, foram usados 3.800 chips gráficos (GPUs) Grace Blackwell, da NVIDIA. A empresa afirma que a prévia roda nessa mesma infraestrutura e que vai oferecer o modelo em várias regiões do mundo. Entre elas haverá uma opção europeia, operada pela própria Mistral de ponta a ponta e sob a lei europeia, diz a empresa.

No geral, a empresa afirma que o Large 4 compete com os melhores modelos abertos do mundo. Ela diz que ele supera de forma significativa qualquer modelo de pesos abertos feito nos Estados Unidos ou na Europa. Em visual grounding (apontar elementos numa imagem), a Mistral diz que o Large 4 superou o GPT-6 Astra, 42% contra 41%, no teste Dense 200.

A Mistral também fez, com a Surge AI, uma avaliação às cegas da qualidade de código. Nela, avaliadores profissionais deram notas de 1 a 5 sem saber de qual modelo era cada resposta. Segundo a Mistral, a prévia ficou em segundo lugar entre cinco modelos, com 3,74, atrás só do Claude Opus 5, que teve 4,22. No AutomationBench, um teste com 657 fluxos de trabalho em serviços como Gmail, Google Sheets, Slack e Salesforce, a empresa relata 59,9%.

Quanto à segurança do próprio modelo, a Mistral diz que ele resistiu a 93,3% dos ataques do B3, teste de segurança de IA da Lakera. Ela afirma que não viu nota maior entre os concorrentes. Em testes com pedidos maliciosos de segurança digital, a empresa diz que o modelo recusa, em média, mais do que qualquer modelo aberto.

Até liberar os pesos, a Mistral diz que faz testes de ataque, em situações reais, com líderes de segurança digital, parceiros selecionados e autoridades estatais. Segundo a empresa, esse grupo terá acesso ao mesmo modelo, com menos moderação e mais recursos de segurança digital. Ela afirma que o Large 4 servirá de base para uma nova geração de modelos especializados e otimizados.

Por que importa

A Mistral diz que dar aos clientes controle sobre a própria IA é especialmente importante em segurança digital. Segundo ela, perder o acesso a uma ferramenta no meio de um incidente de segurança pode virar, por si só, um risco crítico. Com pesos abertos e instalação própria, diz ela, as organizações têm a capacidade e a autonomia para fazer trabalho de segurança sob suas próprias regras.

No mesmo teste de reproduzir e corrigir falhas, a Mistral diz que o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Astra ficam perto de zero. Segundo ela, isso acontece porque eles se recusam a fazer a tarefa.

A Mistral diz que vai divulgar, junto com os pesos, mais detalhes sobre a arquitetura, testes adicionais e o método usado depois do treinamento inicial. A empresa também diz que o treinamento por reforço, em que o modelo aprende com o resultado das próprias tentativas, ainda está em andamento.