🎭 Mistral Large 4 : Le Retour en Force du « Chonk » Français 🐱
Analyse complète du nouveau modèle géant de Mistral avec 1.05 trillion de paramètres
📅 Date de sortie : 6 octobre 2026
🔓 Type : Modèle open-weight (poids disponibles le 31 octobre)
💰 Prix : $1.36/M tokens en entrée, $4.18/M tokens en sortie
🚀 Introduction : Le Chonk est Arrivé
Mistral fait son grand retour avec un modèle qui ne passe pas inaperçu : Mistral Large 4, surnommé affectueusement « Le Chonk » (le chat dodu en français). Ce surnom, initialement un mème circulant depuis quelques mois évoquant un modèle de 50 trillions de paramètres, a été adopté officiellement par Mistral pour le lancement.
Ce modèle représente une avancée majeure pour Mistral, qui jusqu’à présent n’avait pas nécessairement de modèle compétitif face aux géants du secteur. Avec 1.05 trillion de paramètres en architecture Mixture of Experts (MoE) dont 52 milliards actifs par token, Mistral Large 4 vient directement challenger les meilleurs modèles du marché.
⚙️ Spécifications Techniques
Architecture et Capacités
Le modèle utilise une architecture Mixture of Experts (MoE) avec 49 milliards de paramètres actifs par token, 52 milliards en incluant les couches d’embeddings et de sortie. Il intègre un encodeur vision de 1.6 milliard de paramètres, ce qui en fait un modèle multimodal particulièrement robuste.
Note importante : Les poids du modèle seront disponibles sur Hugging Face le 31 octobre 2026 (Halloween), après une période de preview. Vu la taille du modèle, l’exécution locale sera très limitée et nécessitera probablement du matériel spécialisé.
📊 Benchmarks et Compétitivité
Les benchmarks officiels montrent que Mistral Large 4 est compétitif avec les meilleurs modèles open-source du moment :
- Cybersécurité : Parité avec les meilleurs modèles performants
- DeepSeek Benchmark : Compétitif avec GLM-5.3 et Open Code
- Reverse engineering : Capacités avancées en malware analysis
💡 Point intéressant : Le modèle est toujours en phase d’apprentissage par renforcement (RL) selon Mistral, ce qui signifie qu’il pourrait encore s’améliorer significativement avant la version finale.
🧪 Tests Pratiques et Résultats
Création d’un système d’exploitation complet dans le navigateur. Le résultat présente une interface propre avec :
- Interface utilisateur moderne avec animations subtiles
- Menu démarrer fonctionnel avec recherche
- Système de fichiers opérationnel (Notes, Terminal, Fichiers)
- Fonctionnalité spéciale remarquable : plateforme de développement d’applications natives dans le navigateur
Création d’un jeu de skate en C++ avec fonctionnalité de replay cinématique. Le résultat initial montre :
- Environnement 3D propre et fonctionnel
- Mécaniques de base opérationnelles (saut, grind)
- Texte inversé et quelques problèmes mineurs
- Amélioration significative après fourniture de références visuelles
Le modèle a bien intégré les photos de référence après correction d’un problème de vision, ajoutant notamment un système de trafic et améliorant l’esthétique globale.
Résultat correct, amélioré après feedbackCréation d’un jeu de fête à la piscine en 3D avec Blender et Godot (temps d’exécution : 2h40 avec effort de raisonnement maximal).
- Personnages 3D riggés et animés
- Environnement de piscine avec éléments interactifs
- Mécanique de jeu fonctionnelle (cannonball, bouées, grill)
- Effet d’eau à améliorer visuellement
Site web de montre de luxe avec vue éclatée et design inspiré d’une photo de référence. Le résultat montre :
- Design fonctionnel mais minimaliste
- Mouvement horloger visible au zoom
- Intégration correcte de l’esthétique de référence
- Problème d’orientation (rotation anti-horaire)
- Trop petit pour l’écran (même à 150% de zoom)
Jeu de tir en 3D dans un métro avec progression par stations. Résultats :
- Jeu fonctionnel avec armes et munitions
- Système de vagues d’ennemis opérationnel
- Transitions entre stations avec cinématiques
- Effets sonores et visuels basiques mais fonctionnels
- Correction automatique des bugs de tir après détection
Reproduction 3D de l’appartement de Jerry Seinfeld en utilisant Three.js.
- Éléments reconnaissables (cuisine, posters, Mac)
- Vues pré-sélectionnées pour navigation
- Problèmes géométriques et de placement des murs
- Lag significatif lors de la navigation libre
Modèle 3D d’une ville à travers différentes époques (1945-2255) en utilisant Godot. Points forts :
- Véhicules adaptés à chaque époque (exhaust, design)
- Vêtements des personnages évoluant avec le temps
- Détails architecturaux changeants selon les périodes
- Éléments futuristes cohérents (drones, voitures électriques)
- Problèmes géométriques persistants
Réplication pixel-perfect d’un jeu à partir d’une image générée, en utilisant Blender et Godot.
Ce test s’est avéré problématique avec des résultats mitigés comparés aux performances de Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Soul sur la même tâche. Le modèle a rencontré des difficultés avec la reproduction fidèle des éléments visuels complexes.
Résultats en deçà des attentes💰 Analyse des Coûts
| Élément | Prix (en preview -50%) | Prix final estimé |
|---|---|---|
| Tokens en entrée | $1.36 / million | $2.72 / million |
| Tokens en sortie | $4.18 / million | $8.36 / million |
| Coût total des tests | ~$47 | |
Comparaison avec la concurrence : Sonnet et GPT-6.1 Soul sont à $2/M en entrée et $10/M en sortie. Mistral Large 4 est donc légèrement plus cher, mais reste dans une fourchette raisonnable pour un modèle de cette capacité, surtout avec l’avantage d’être open-weight.
✅ Points Forts et Points Faibles
✓ Points Forts
- Modèle open-weight (poids disponibles le 31/10)
- Compétitif avec les meilleurs modèles du marché
- Architecture MoE efficace (52B actifs sur 1.05T)
- Fonctionnalité spéciale Browser OS impressionnante
- Amélioration continue prévue (RL en cours)
- Résultats généralement propres sans bugs majeurs
- Bonnes capacités multimodales (encodeur vision 1.6B)
✗ Points Faibles
- Taille imposante limitant l’exécution locale
- Coût élevé pour les tests approfondis (~$47)
- Encore en phase preview (version non finale)
- Résultats parfois basiques visuellement
- Quelques problèmes de vision avec les images
- Performance Image-to-Game en deçà des concurrents
🎯 Premières Impressions
Mistral Large 4 représente un saut quantique par rapport à son prédécesseur Mistral Large 3 (~650-700 milliards de paramètres). Le modèle se positionne désormais dans la même ligue que GLM-5.3, Qwen 3.8, et DeepSeek V4, ce qui est remarquable pour un laboratoire qui n’était pas compétitif sur ce segment jusqu’à présent.
Ce qui est particulièrement encourageant, c’est que aucun des tests n’a révélé de bugs catastrophiques. Les résultats sont généralement propres, fonctionnels, même s’ils manquent parfois de polish visuel. Cela suggère une base solide sur laquelle l’apprentissage par renforcement en cours pourra construire.
L’adoption du surnom « Le Chonk » montre également une approche plus décontractée et communautaire de Mistral, ce qui est rafraîchissant dans l’industrie de l’IA.
🏆 Verdict Final
Mistral Large 4 marque le retour en force de Mistral dans la course aux modèles de pointe. Avec son architecture massive, ses capacités compétitives et son statut open-weight, il offre une alternative sérieuse aux modèles fermés. Bien que perfectible, ce modèle pose des bases solides pour l’avenir et mérite toute votre attention.
Note : À suivre de près après la sortie des poids le 31 octobre 2026 et la finalisation de l’entraînement RL.
📺 Vidéo Complète et Chapitres
Retrouvez l’analyse complète en vidéo avec tous les tests détaillés :
📑 Sommaire de la Vidéo (Chapitres Cliquables)
📹 Vidéo de Bijan Bowen | Durée : 38:49 | Publiée le 6 octobre 2026