Mistral AI a publié aujourd'hui la version open weight de son modèle d'intelligence artificielle Mistral Large 4, surnommé "Le Chonk". Benchmark à l'appui, la société assure que son modèle est à l'état de l'art sur les tâches de développement informatique et la cybersécurité. Mistral AI publie la version open weight de son modèle Mistral Large 4. Celle-ci est actuellement disponible sur la plateforme Hugging Face, permettant aux entreprises et aux utilisateurs de s'en emparer pour faire fonctionner le modèle en local sur l'infrastructure de leur choix. Cette nouvelle version de Mistral Large 4 a été initialement présentée au début du mois d'octobre. Mais elle était uniquement proposée sous forme d'API à des fins de tests et faisait encore l'objet d'ajustements de la part de Mistral AI. La société explique que cette phase de test semi ouverte a permis de tester le modèle en conditions réelles, aux côtés de partenaires membres du programme d'accès anticipé et de sociétés spécialisées en cybersécurité. Ce travail de peaufinage a permis à Mistral AI de renforcer les capacités du modèle dans les domaines où la société aimerait le voir se démarquer. Elle met ainsi en avant les performances de Mistral Large 4 sur le benchmark FrontierCode 2.0, le modèle de place ainsi en tête des performances face aux autres modèles ouverts. Même constat sur le benchmark Terminal-bench 4.0, qui mesure l'efficacité du modèle sur des tâches impliquant des terminaux, et fait jeu égal avec les modèles les plus efficaces sur le benchmark Artificial Analysis Coding Agent Index. Mistral AI prend néanmoins soin de mettre son modèle en comparaison avec d'autres modèles ouverts disponibles sur le marché, car les performances de Le Chonk restent en deçà de celles proposées par des modèles fermés tels que ceux proposés par OpenAI et Anthropic. Mistral AI entend pourtant se distinguer sur d'autres critères que la performance pure. Mistral IA vante ainsi l'efficacité de son modèle, qui consomme moins de tokens et de puissance de calcul que la concurrence pour des résultats comparables : "Par exemple, il rivalise avec les meilleurs modèles ouverts, tels que GLM-5.3, sur l’indice « Artificial Analysis Coding Agent Index », tout en utilisant en moyenne 47 % de tokens en moins par tâche" souligne ainsi Mistral AI. Dans la même logique, Mistral AI ne se prive pas de rappeler que son modèle a été entrainé grâce à 3800 processeurs graphiques NVIDIA Grace Blackwell au sein de ses propres datacenters, soit "une fraction" de la puissance de calcul mobilisées par les concepteurs de modèles fermés. La carte de la souveraineté pour la cyber En outre, Mistral AI cherche à mettre en avant les questions de souveraineté en se plaçant sur le secteur des modèles ouverts, qui ne dépendent pas d'infrastructures et d'entreprises situées dans des pays tiers pour fonctionner. Un sujet d'autant plus critique que Mistral AI met également en avant les capacités de son modèle pour des tâches liées à la cybersécurité. Là aussi en s'appuyant sur les bonnes performances de Mistral Large 4 sur les benchmarks Artificial Analysis Cyber Index qui mesurent les capacités du modèle à découvrir des vulnérabilités et les corriger. 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