Trois semaines après sa préversion, Mistral a publié jeudi les poids de Mistral Large 4. Le modèle d’IA open source français revendique la première place mondiale des modèles ouverts en code agentique et mise clairement sur la cyberdéfense.
Sur Terminal Bench 4, il est derrière d’autres bench24% quand qwen est a 39%, mais bon, c’est cool, ça monte, et ça offre une alternative « européenne » pour des pros, pas ceux qui cherchent à faire un jeu 3D dans le browser. Ce qui reste impressionnant, c’est 3 800 puces NVIDIA pour ça ; j’aimerais savoir combien c’est pour Opus en comparaison.
Attention, Clubic parle d’open source, mais il s’agit plus exactement d’un modèle à poids ouverts, sous une licence spécifique qui impose notamment des restrictions aux services proposant le modèle comme API commerciale donc pas vraiment open source.
Au-dela des benchmarks bruts de code, le vrai enjeu avec ces modeles a poids ouverts reste le cout d’inference en local. Avec les poids complets, faire tourner un modele de cette taille demande encore une infrastructure serveur dediee ou du multi-GPU assez lourd. Par contre, des que les quantifications (GGUF / AWQ en 4 ou 8 bits) debarquent proprement sur vLLM ou llama.cpp, ca devient une excellente base pour du self-hosting d’agents de dev sans faire fuiter le code proprietaire chez un fournisseur tiers.
Utilisé un modèle chinois comme GLM 5.3 pour de la cybersécurité c’est un peu « beaucoup » dangereux. Il vaut mieux quand même prendre Mistral même s’il est un peu moins puissant.