Mistral da su mayor salto hasta ahora con un modelo de pesos abiertos tan potente como cualquiera de China

Si hemos seguido de cerca la evolución de la inteligencia artificial, hay un patrón que se repite una y otra vez: los grandes movimientos suelen llegar desde Estados Unidos o China . Son los dos polos desde los que hemos visto aparecer buena parte de los modelos que empujan hoy la frontera, mientras Europa ha tenido una presencia mucho más discreta en esa conversación. No significa que aquí no haya compañías relevantes, pero sí que pocas han conseguido acercarse a ese nivel. Una de ellas acaba de mover ficha de una forma especialmente ambiciosa.

Ese movimiento llega con Mistral Large 4 , o ML4, el nuevo modelo insignia de la compañía francesa. Mistral lo presenta como el sistema más grande y capaz que ha desarrollado hasta ahora y asegura que, dentro de los modelos de pesos abiertos, es el más potente creado fuera de China. Cabe señalar que no estamos ante una afirmación de superioridad absoluta frente a todos los modelos de IA, sino ante una comparación dentro de una categoría concreta. Otro punto importante es que la compañía lo ha lanzado primero en vista previa.

Para entender mejor qué hay detrás de Large 4, conviene detenernos un momento en su arquitectura. Estamos ante un modelo Mixture-of-Experts, o MoE, con 1,05 billones de parámetros en total , aunque mantiene activos 49.000 millones durante la inferencia. En términos sencillos, el sistema no utiliza simultáneamente todo ese billón de parámetros cada vez que trabaja. Es además multimodal nativo, con capacidad para trabajar con texto e imágenes. Y recordemos que será un modelo de pesos abiertos: Mistral prevé publicarlos a finales de octubre.

Donde la firma francesa quiere marcar realmente la diferencia es en las tareas especializadas. La compañía destaca el rendimiento de ML4 en programación, agentes, ciberseguridad, análisis multimodal, ciencia, finanzas y derecho, aunque no todos esos resultados tienen el mismo origen. En el Artificial Analysis Cyber Index, una evaluación independiente, el modelo se sitúa entre los cinco mejores del mundo y lidera ampliamente entre los de pesos abiertos desarrollados fuera de China . En otras áreas, Mistral combina benchmarks públicos con evaluaciones de terceros y pruebas internas, así que conviene leer cada comparación con su contexto.

El gráfico de Artificial Analysis que Mistral incorpora a su presentación nos permite ver con bastante claridad dónde se encuentra Large 4 dentro de ese terreno competitivo. ML4 Preview obtiene 38 puntos en el Intelligence Index v4.3.2 y aparece inmediatamente detrás de DeepSeek V4.1 Flash , que alcanza 39, mientras otros modelos chinos como GLM-5.3 , Kimi K3 o MiMo-V2.6-Pro amplían algo más la distancia. La imagen deja así una lectura bastante concreta: Large 4 se acerca al grupo de cabeza de los modelos de pesos abiertos, pero todavía no lo encabeza.

La fotografía cambia cuando ampliamos la comparación a los grandes modelos cerrados. En el índice general de Artificial Analysis, Large 4 mantiene sus 38 puntos, mientras Claude Opus 5.5 alcanza 58 y tanto GPT-6 Astra como Gemini 4 Argon se sitúan en 53. Es decir, el salto es relevante dentro de su categoría, pero todavía existe una distancia considerable frente a algunos de los modelos cerrados más potentes que utilizamos como referencia. Específicamente en este ámbito Mistral se acerca, pero todavía no ha alcanzado esa frontera.

El avance también se aprecia mejor cuando comparamos a Mistral consigo misma. En esa misma versión del Artificial Analysis Intelligence Index, Large 3 aparece con 9 puntos, frente a los 38 de Large 4 Preview . La diferencia no sirve para medir por sí sola todo lo que ha cambiado entre ambas generaciones, pero sí muestra hasta qué punto la compañía ha conseguido elevar el rendimiento de su modelo insignia en poco tiempo.

Para Mistral, Large 4 también es una declaración sobre el lugar que Europa quiere ocupar en esta industria. El modelo se entrenó desde cero utilizando 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell instaladas en los propios centros de datos europeos de la compañía, y la empresa plantea una opción de despliegue gestionada íntegramente por ella en Europa y bajo legislación europea. Ahí entra el concepto de soberanía que repite la firma: no solo desarrollar modelos competitivos, sino permitir que organizaciones europeas mantengan mayor control sobre la infraestructura, los datos y el lugar en el que ejecutan sus sistemas de IA.

El acceso, al menos durante esta primera fase, está pensado sobre todo para quienes quieran trabajar con el modelo mediante API. Mistral Studio ya ofrece Large 4 en vista previa pública y, según Reuters , la compañía prevé publicar los pesos el 27 de octubre. La ficha oficial muestra actualmente un precio de 0,68 dólares por millón de tokens de entrada, 0,07 dólares por millón de tokens de entrada en caché y 2,09 dólares por millón de tokens de salida. Cuando lleguen los pesos, la propuesta ganará otra dimensión.

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Fuente: Xataka Tecnología