Mistral dévoile ML4, solide en cybersécurité mais plus en retrait en programmation
Le développeur français Mistral annonce la quatrième version de son grand modèle de langage. Avec 49 milliards de paramètres actifs, il est nettement plus volumineux que son prédécesseur. Il se distingue particulièrement dans les tests de cybersécurité.
1’000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs: telles sont les dimensions de «Mistral Large 4» (ML4), le nouveau LLM nativement multimodal de Mistral. En interne et «de manière très officieuse», le développeur français le surnomme aussi «Le Chonk». A titre de comparaison, Mistral Large 3 comptait 675 milliards de paramètres, dont 41 milliards actifs.
Dans son annonce, Mistral met particulièrement en avant les capacités de ML4 en matière de cybersécurité. Dans les tests de l’Artificial Analysis Cyber Index, le modèle figurerait parmi les cinq meilleurs au monde et devancerait largement les modèles à poids ouverts développés hors de Chine, affirme l’entreprise. Dans le «CTF Speedrun», une série d’épreuves de cybersécurité chronométrées, ML4 a réussi 18 des 19 tâches en 40 minutes, ce qui le place en tête du classement.
Mistral souligne également que plusieurs modèles fermés de premier plan, dont Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra refusent d’effectuer certaines tâches de cybersécurité en raison de leurs garde-fous. Selon l’entreprise, la défense des logiciels commence souvent par prouver qu’une faille est réelle, précisément le type de travail que les filtres de sécurité des modèles fermés peuvent bloquer.
Lors de tests internes, ML4 s’est montré utile pour analyser des malwares, prioriser des vulnérabilités et rédiger des règles de détection. A terme, ses clients pourront également exploiter ce modèle à poids ouverts dans des clouds privés ou sur leurs propres infrastructures. Cette possibilité pourrait notamment intéresser les organisations qui ont besoin d’une IA souveraine et auditable pour leurs opérations de sécurité.
Encore une marge de progression en programmation
Selon Mistral, la cybersécurité est loin d’être le seul point fort de ML4. «Le modèle affiche des performances exceptionnelles en codage, en workflows agentiques et en compréhension multimodale. Il rivalise déjà avec les meilleurs modèles open source au monde, tout en surpassant largement tout modèle à poids ouverts développé aux États-Unis ou en Europe», affirme le développeur.
Ces résultats méritent toutefois d’être nuancés. VentureBeat relève que les performances de ML4 en programmation varient sensiblement selon les configurations utilisées pour les benchmarks. Avec un score de 61,7% sur DeepSWE, le modèle se montre compétitif face à plusieurs modèles ouverts, mais reste derrière les meilleurs résultats publiés par certains concurrents chinois et, plus nettement encore, par les modèles propriétaires de pointe d’OpenAI, Google et Anthropic.
Mistral Large 4 est actuellement disponible en preview publique et continuera d’être développé, indique son concepteur. Mistral teste également le modèle avec des experts en cybersécurité afin d’en identifier les vulnérabilités. L’entreprise prévoit de publier les poids du modèle à la fin octobre 2026.
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