Mistral rilis pratinjau Mistral Large 4, model open-weight 1 triliun parameter dari Eropa

Mistral, laboratorium AI asal Paris, membuka pratinjau publik Mistral Large 4 pada 6 Oktober 2026. Model yang secara tidak resmi dijuluki Le Chonk ini memiliki sekitar 1 triliun parameter dengan 49 miliar parameter aktif pada setiap permintaan, menjadikannya model terbesar dan tercanggih yang pernah dirilis perusahaan. Pratinjau sudah dapat dicoba melalui API di Mistral Studio, sementara bobot terbukanya dijadwalkan menyusul pada akhir Oktober, dan sebagian laporan menyebut tanggal 27 Oktober. Sampai bobot itu terbit, Mistral menyatakan sedang menguji model dalam kondisi nyata bersama mitra keamanan siber, mitra terverifikasi, dan otoritas negara, termasuk dengan pembatasan moderasi yang dikurangi serta kemampuan siber yang diperluas.

Arsitekturnya adalah campuran ahli atau mixture-of-experts yang menyatukan kemampuan instruksi, penalaran, dan agen dalam satu model, dengan masukan teks dan gambar serta keluaran teks. Mistral menyatakan model ini dilatih dari nol di 3.800 unit pemroses grafis NVIDIA Grace Blackwell di pusat data miliknya sendiri di Eropa, dan bahwa sebagian besar data latihnya multibahasa, mencakup lebih dari 160 bahasa. Pilihan melatih serta melayani model di infrastruktur sendiri itu dibingkai perusahaan sebagai upaya kedaulatan AI, terutama untuk pekerjaan keamanan siber yang menurut mereka sering tertahan oleh penolakan penyedia model tertutup.

Dari sisi angka, lembaga penguji independen Artificial Analysis mencatat Mistral Large 4 mencetak nilai 38 pada Intelligence Index, sebanding dengan GPT-6 Luna pada 38 dan sedikit di bawah DeepSeek V4.1 Flash pada 39, sekaligus menjadikannya model paling cerdas dari luar Amerika Serikat dan China. Pada Cyber Index nilainya 50, sejajar dengan GLM-5.3-Flash. Mistral sendiri mengklaim model ini jauh mengungguli model terbuka mana pun yang dikembangkan di Amerika Serikat atau Eropa dan tergolong terbaik di antara model terbuka untuk beban kerja siber, keuangan, dan hukum, termasuk mencatat 82 persen pada CyberGym-E2E versi Artificial Analysis dan 93 persen pada Cybench. Klaim-klaim tersebut berasal dari pengujian internal perusahaan, bukan audit pihak ketiga, sehingga perlu dibaca sebagai klaim.

Harga standarnya 1,36 dolar AS per juta token masukan dan 4,18 dolar AS per juta token keluaran, dengan potongan 50 persen selama dua minggu pertama. Artificial Analysis menghitung biaya per tugasnya 1,13 dolar AS pada harga normal, lebih dari empat kali biaya model terbuka dengan kecerdasan sebanding seperti GLM-5.3-Flash pada 0,25 dolar AS dan DeepSeek V4.1 Flash pada 0,27 dolar AS. Panjang konteksnya tercatat 512 ribu token, dan pada uji penalaran dokumen serta gambar nilainya masih di bawah Kimi K3. Mistral juga mengakui model ini masih mengejar sebagian model tertutup pada tugas pengodean tertentu.

Bagi tim yang membangun layanan konversi dokumen dan PDF, transkripsi, serta agen layanan pelanggan, rilis ini penting karena dua hal: janji biaya inferensi yang lebih murah per tugas dibanding model tertutup, dan opsi menjalankan model di infrastruktur sendiri begitu bobotnya terbit. Namun keputusan adopsi sebaiknya menunggu bobot dan lisensinya benar-benar tersedia, lalu diuji pada data sendiri, karena angka tolok ukur yang beredar hari ini sebagian besar masih berasal dari pihak yang menjual model itu.