Pesos abertos do Mistral Large 4 chegam ao Hugging Face

A Mistral AI publicou os pesos abertos do Mistral Large 4 no Hugging Face em 29 de outubro de 2026, cerca de três semanas após a prévia da API do modelo. Agora qualquer pessoa pode baixar o modelo de cerca de 1 trilhão de parâmetros e rodá-lo nos próprios servidores. O porém está na licença: uma empresa que vende acesso a ele como serviço hospedado precisa de um acordo separado com a Mistral.

O lançamento vem depois da prévia pública de 6 de outubro, quando a Mistral disse que os pesos chegariam mais tarde no mês. Eles chegaram com pontuações melhores em benchmarks, dois novos modos de raciocínio e uma licença próxima da MIT, mas não exatamente igual.

O que a Mistral lançou

O anúncio da Mistral chama o modelo de "Le Chonk". É um modelo de mistura de especialistas, ou MoE. Esse design divide a rede em muitas partes "especialistas" menores e envia cada token por apenas algumas delas. Assim, o modelo é enorme em disco, mas faz muito menos trabalho por palavra do que o tamanho sugere.

A ficha do modelo no Hugging Face lista as principais especificações:

Especificação	Mistral Large 4
Repositório	mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B
Parâmetros totais	Cerca de 1 trilhão
Parâmetros ativos por token	49B, ou 52B com as camadas de embedding e de saída
Especialistas	128 roteados, 4 ativos, mais 1 compartilhado
Janela de contexto	1M de tokens
Entradas	Texto e imagens
Idiomas	160+

A ficha também lista uma cabeça de rascunho DSpark embutida. Ela viabiliza a decodificação especulativa, um truque em que um ajudante pequeno e rápido adivinha os próximos tokens e o modelo grande os confere. A Mistral diz que isso aumenta a vazão em até 1,9 vez em suas próprias medições.

A OrcaRouter, uma empresa de roteamento de IA, inspecionou o repositório no dia do lançamento. Ela contou 54 arquivos de pesos que somam 1.060,6 GB em bf16, um formato numérico de 16 bits, e não encontrou nenhuma barreira de acesso. Um segundo repositório traz uma versão NVFP4, que usa o formato de 4 bits da Nvidia, com 610,1 GB.

O que a licença permite

Os pesos são distribuídos sob a Mistral Ecosystem Open-Weight License. A Mistral a descreve como uma licença MIT modificada, e a MIT é uma das licenças mais permissivas do software. Uso, alterações, fine-tuning e produtos comerciais são todos permitidos.

A mudança é uma única cláusula. Uma empresa que "opera um negócio de Model as a Service" precisa antes obter uma licença comercial separada da Mistral, segundo a leitura que a OrcaRouter fez do arquivo de licença. Isso significa deixar clientes externos enviarem prompts ao modelo e controlarem suas entradas ou configurações.

Segundo a OrcaRouter, estes usos ficam fora dessa cláusula:

• Produtos que incorporam o modelo aos próprios recursos
• Serviços que apenas repassam solicitações a modelos hospedados por terceiros
• Uso interno sem acesso de terceiros
• Uso por meio dos próprios produtos da Mistral

Benchmarks após mais três semanas de treinamento

A Mistral usou o tempo desde a prévia para mais aprendizado por reforço, uma etapa de treinamento que recompensa o modelo por boas respostas. O The Next Web informa que isso elevou sua pontuação no Terminal-Bench 4.0 de 28% para 41%. O Terminal-Bench mede quão bem um modelo conclui tarefas na linha de comando.

A Mistral divulgou estes outros resultados para o modelo lançado:

Benchmark	Pontuação	Observação
Artificial Analysis Coding Agent Index	48%	47% menos tokens por tarefa
Artificial Analysis Cyber Index	51%	Número da Mistral
CyberGym-E2E	79%	Igual ao MiMo-V2.6-Pro, segundo o The Next Web
BrowseComp	84,5%	Número da Mistral
B3 Agent Security Benchmark	97,1%	Acima dos 93,3% da prévia

Segundo o The Next Web, o resultado no índice de programação empata com o GLM-5.3 usando 47% menos tokens por tarefa. Menos tokens significam contas menores e respostas mais rápidas para o mesmo trabalho. A Mistral também adicionou modos de raciocínio baixo e médio, e diz que o modo alto padrão agora é 50% mais eficiente.

Em segurança, a Mistral diz que o modelo recusou em média 96,6% das solicitações cibernéticas maliciosas. Ela diz que o modelo continua dando conta de trabalhos legítimos de segurança defensiva.

Esses são números do fornecedor. A OrcaRouter observa que nenhum terceiro havia refeito os benchmarks com os arquivos lançados. Ela acrescenta que a Artificial Analysis mudou a base do seu Intelligence Index em 27 de outubro. Por isso, a nova pontuação v5 do modelo, 26, não é comparável aos 38,4 que ele registrou na prévia.

Preço e hardware

Os preços da API hospedada são conflitantes. O anúncio da Mistral lista US$ 0,70 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,07 para entrada em cache e US$ 2,10 para saída. A OrcaRouter diz que esses são preços promocionais arredondados de US$ 0,68 e US$ 2,09, contra preços de tabela de US$ 1,36 e US$ 4,18. O The Next Web informou que os preços da API ainda não tinham sido publicados.

Rodar o modelo por conta própria exige um servidor, não uma estação de trabalho. O exemplo de vLLM da ficha do modelo divide o modelo entre 8 GPUs. A OrcaRouter coloca a versão bf16 em oito aceleradores com 141 GB de memória cada. O The Next Web informa que a versão quantizada roda em quatro GPUs Nvidia B200 ou B300.

A Mistral treinou o modelo com 3.800 GPUs Nvidia Grace Blackwell na Europa. Segundo o The Next Web, o treinamento extra consumiu cerca de 10 megawatts na França. "Outros laboratórios levantaram centenas de bilhões para desenvolver capacidades equivalentes", disse o CEO Arthur Mensch ao veículo.

O modelo também é oferecido pelo OpenRouter, pelos endpoints da Nvidia e pelo Microsoft Foundry, segundo a Mistral. Entre os modelos abertos anteriores com que ele agora compete está o MiMo-V2.6-Pro da Xiaomi, lançado sob uma licença MIT simples.

O que isso significa para desenvolvedores

• Leia a cláusula 2 antes de construir um produto sobre ele. Se seus clientes enviam os próprios prompts e escolhem as configurações do modelo, você pode ser considerado um negócio de Model as a Service. Consulte a Mistral antes do lançamento, não depois.
• Espere que seu scanner de licenças o sinalize. O Hugging Face marca a licença como "other", não como MIT. Adicione-a à sua lista aprovada de propósito, após uma revisão jurídica.
• Planeje o download como uma migração de dados. Mais de um terabyte de pesos exige armazenamento rápido e horas de transferência. Equipes com GPUs Blackwell podem começar pela versão NVFP4 de 610,1 GB.
• Teste primeiro na API hospedada. Todas as pontuações acima foram informadas pelo fornecedor. Rode suas próprias tarefas de programação e de agentes pela API antes de comprar ou alugar oito GPUs.
• Conte tokens, além das pontuações. Quando você paga por token, um corte de 47% nos tokens por tarefa pode pesar mais que um ponto de vantagem em um benchmark.

A Mistral também planeja versões destiladas menores do modelo, informa o The Next Web, mas não deu datas.