Mistral Large 4 chega com 1,05 trilhão de parâmetros

A Mistral AI lançou o Mistral Large 4 em prévia pública em 6 de outubro de 2026. É um modelo de mistura de especialistas com 1,05 trilhão de parâmetros e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Ele já está disponível pela API da Mistral, e o anúncio da Mistral promete os pesos abertos "até o fim do mês". Isso o tornaria um dos maiores modelos que uma equipe poderá baixar e rodar nos próprios servidores.

O que a Mistral lançou

O Mistral Large 4 é um modelo de uso geral que lê texto e imagens. A Mistral o chama de "nativamente multimodal". Isso significa que as imagens fazem parte do modelo desde o início, e não são um complemento separado. Seu apelido é "Le Chonk".

É um modelo de mistura de especialistas, ou MoE. Um modelo MoE divide seus parâmetros em muitas redes "especialistas" menores. Para cada token, um roteador escolhe apenas alguns especialistas para fazer o trabalho. Assim, o modelo armazena um número enorme de parâmetros, mas usa apenas uma pequena parte de cada vez.

As próprias páginas da Mistral divergem sobre os tamanhos exatos:

Especificação	Anúncio	Ficha do modelo
Parâmetros totais	"1 trilhão"	1,05T
Parâmetros ativos por token	49 bilhões	52B
Codificador de visão	não informado	1,6B
Janela de contexto	1 milhão de tokens	1M de tokens

O Unite.AI e o The Bright Minded informam 1,05 trilhão no total e 49 bilhões ativos. Até que a Mistral corrija uma das páginas, trate a contagem de parâmetros ativos como algo entre 49 e 52 bilhões.

Segundo o Unite.AI, o modelo oferece suporte a mais de 160 idiomas, incluindo todos os idiomas oficiais da União Europeia. A Mistral diz que treinou o modelo com 3.800 GPUs Nvidia Grace Blackwell em seus próprios data centers europeus.

Preço e disponibilidade

O nome do modelo na API é mistral-large-4. O anúncio da Mistral lista US$ 1,36 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,18 por milhão de tokens de saída.

O Unite.AI informou números diferentes: US$ 0,68 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,07 para entrada em cache e US$ 2,09 para saída. As páginas da Mistral não mencionam esses preços nem uma tarifa de entrada em cache. Confira o preço no seu console da Mistral antes de fazer orçamento com qualquer um dos valores.

Os pesos abertos são a outra metade do lançamento. A Mistral diz que vai liberá-los até o fim de outubro. O The Bright Minded cita a data de 27 de outubro, com base em reportagem da Reuters. Nem o anúncio nem a ficha do modelo informam a licença sob a qual os pesos serão distribuídos.

Benchmarks e o lado da segurança

A Mistral publicou seus próprios resultados de benchmarks. São números da empresa, não testes independentes.

Benchmark	O que testa	Mistral Large 4
DeepSWE v1.1	Tarefas de engenharia de software	61,7%
SWE-Atlas-QnA	Perguntas sobre bases de código	59,4%
AutomationBench	Automação de tarefas	59,9%
Terminal Bench 4.0	Tarefas de linha de comando	28,3%
Cybench	Desafios de segurança	93%
AA Cyber Index	Reprodução de vulnerabilidades de software	82%

Em avaliações humanas, a Mistral dá ao Large 4 nota 3,74 de 5. O Claude Opus 5 teve 4,22, o GLM-5.3 teve 3,60 e o Kimi K3 teve 3,59 na mesma comparação.

A pontuação em segurança cibernética é a manchete. Segundo o Unite.AI, 82% colocam o modelo entre os cinco melhores do mundo no Artificial Analysis Cyber Index. Ele também é o melhor modelo de pesos abertos de fora da China nesse índice.

A Mistral lida com essa capacidade usando duas versões. Seu anúncio diz que está fazendo red teaming do modelo "com líderes de segurança cibernética, parceiros verificados e autoridades estatais". Esses grupos "acessarão o mesmo modelo com moderação reduzida e capacidades cibernéticas ampliadas". Todos os demais recebem o modelo padrão, mais filtrado.

A Mistral cresceu rápido neste ano. Em setembro, ela levantou 3 bilhões de euros com avaliação de 21 bilhões de euros. O lançamento também ocorre um dia depois de a Reflection AI anunciar o Beam, um modelo de pesos abertos de 501B, cujos pesos também devem sair ainda em outubro.

O que isso significa para desenvolvedores

• Teste a prévia agora, planeje a produção depois. A API funciona hoje com mistral-large-4. Rode seu próprio conjunto de avaliação enquanto o preço é conhecido e os pesos ainda não.
• Espere a licença antes de planejar o autohospedagem. "Pesos abertos" pode significar muitos termos de licença. Não prometa a um cliente uma implantação local até que a Mistral os publique.
• Dimensione o hardware pelo total, não pela contagem ativa. Apenas cerca de 50 bilhões de parâmetros trabalham em cada token, mas todos os 1,05 trilhão precisam caber na memória. Autohospedar significa um servidor com várias GPUs, não uma única placa.
• Resolva por escrito as dúvidas de especificação e preço. A diferença entre 49B e 52B e as duas listas de preços importarão para o planejamento de capacidade e custo. Pergunte ao suporte da Mistral ou espere pela ficha do modelo no lançamento.
• As equipes de segurança devem olhar com atenção. Um modelo tão forte em reproduzir vulnerabilidades ajuda os defensores na triagem e nos testes. Também significa que seus modelos de ameaça devem supor que os atacantes poderão rodar algo semelhante assim que os pesos saírem.

A liberação dos pesos é a data a observar. Até lá, o Mistral Large 4 é uma API hospedada, e a promessa de pesos abertos ainda é um plano.