Mistral Large 4 (Le Chonk) llega a Hugging Face con pesos abiertos

Qué hay de nuevo

Le Chonk es el alias con el que Mistral presenta su Mistral Large 4, un modelo de tipo mezcla de expertos que trabaja en varios idiomas y admite texto e imágenes en la entrada, con salida en texto.

Según la ficha publicada, ronda 1T de parámetros totales y 49B activos, con una ventana de contexto de 1M de tokens. El decodificador de texto tiene 72 capas, una dimensión oculta de 6.144 y 64 cabezas de atención.

La publicación no explica con qué datos, cómputo o procedimiento se entrenó el modelo, ni compara sus resultados con modelos cerrados más allá de la prueba de ciberseguridad que se menciona abajo.

Resultados en pruebas de seguridad

En el Cyber Index de Artificial Analysis, donde el modelo debe recrear una falla real de un programa de código abierto y luego aplicar la corrección, Mistral Large 4 alcanza el 82%. Según Mistral, otros modelos cerrados de primera línea apenas pasan del cero en esa prueba porque declinan hacer el ejercicio.

En Cybench resuelve el 93% de una batería de 40 retos tomados de competiciones de seguridad. En el benchmark B3 de Lakera muestra un 93,3% de resistencia a ataques.

A fecha del 29 de octubre de 2026, es el quinto mejor modelo de pesos abiertos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis.

Acceso, licencia y requisitos

Los pesos están en la colección de Mistral Large 4 en Hugging Face. La licencia de distribución es la Mistral Ecosystem Open-Weight License: según la publicación, deriva de MIT e incluye restricciones para quien quiera ofrecer el modelo como servicio. También hay versiones GGUF creadas por Unsloth y el equipo de llama.cpp.

El modelo llega con soporte desde el primer día en transformers, vLLM y llama.cpp. Hay una receta para Inference Endpoints que se ejecuta en 8 GPU NVIDIA H200, atiende hasta 131K tokens de contexto y procesa hasta 16 solicitudes a la vez. El checkpoint NVFP4 ocupa menos memoria y necesita GPU NVIDIA Blackwell.

Hay límites que conviene conocer: el razonamiento no se puede desactivar, los cuantizados de 2 bits funcionan en un solo equipo Apple Silicon Ultra con 512 GB de memoria unificada y el resto requiere inferencia distribuida. Mistral no publicó precios ni condiciones por región.

Qué significa para creadores y negocios

Para quien produce vídeo o gestiona contenido, un modelo multimodal con una ventana de 1M de tokens puede servir para trabajar con documentos largos o con mucho material a la vez, aunque vale la pena probar el rendimiento en tu propio flujo antes de depender de él.

Si piensas alojarlo por tu cuenta, revisa las limitaciones de la licencia para ofrecerlo como servicio y los requisitos de hardware. Como el precio no está publicado, el coste real dependerá del proveedor o del equipo que uses.