El pasado jueves, Mistral publicó en Hugging Face los pesos de su modelo de inteligencia artificial abierto de última generación, Mistral Large 4 (ML4). Lanzado en vista previa hace solo tres semanas, el modelo ha experimentado mejoras sustanciales gracias a aprendizaje por refuerzo y la colaboración con clientes y socios.
Según sus responsables, ML4 ya se posiciona como el mejor modelo abierto para programación automática del mundo, superando, aunque por un estrecho margen, a GLM-5.3 en benchmarks clave relacionados con la ciberseguridad y la codificación. Todo ello mientras mantiene costos operativos significativamente más bajos.
“Queremos estar en la posición de marcar la vanguardia,” afirmó Pierre Stock, vicepresidente científico de Mistral, durante una rueda de prensa con embargo de contenido.
Compromiso con un futuro de pesos abiertos
Stock enfatizó que Mistral defiende firmemente el potencial que ofrecen los pesos abiertos. Para él, son esenciales para garantizar la continuidad empresarial, la transparencia y la auditabilidad. “No me sentiría cómodo en un mundo sin pesos abiertos,” declaró.
El directivo recordó situaciones recientes como el anuncio de OpenAI sobre limitar el acceso directo de Cursor a sus modelos o la orden del gobierno estadounidense que obligó a Anthropic a suspender su modelo Claude Fable 5 a extranjeros. Estas acciones, según Stock, refuerzan la importancia de mantener abiertos estos recursos vitales.
“Nuestra postura es que la inteligencia artificial debe ser como la electricidad: no quieres vivir en un mundo donde un oligopolio o tu vecino pueda cortar el suministro de un día para otro.”
Mistral basa su estrategia en este principio, a diferencia de posturas que sostienen que solo abrir los pesos no resuelve el problema de la concentración del poder en IA, dado que el acceso a infraestructuras de computación sigue estando muy centralizado.
Stock subrayó que gracias a la naturaleza abierta, “nadie puede desconectarlo porque puede funcionar tanto en tu propia infraestructura como en una en la que confíes.”
Lo mejor en programación y ciberseguridad
Mistral se enorgullece de ML4, apodado internamente ‘Le Chonk’, por ser un modelo abierto occidental con unas cualidades sobresalientes. En el índice Terminal-Bench 4.0, parte del Artificial Analysis Coding Agent Index, ML4 lidera con un 41% de puntuación frente al 40% de GLM 5.3, o al 21% de Kimi K3 y 6% de Muse Spark Open.
(Fuente: Mistral)
Stock destacó además que ML4 es considerablemente más eficiente: utiliza un 47% menos de tokens por tarea que GLM 5.3, lo que se traduce en mayor rapidez y costes reducidos.
El foco de Mistral no se centró solo en programación, sino también en ciberseguridad. Gracias a importantes inversiones para potenciar esta área, ML4 supera en el índice Artificial Analysis Cyber Index a GLM-5.3 con un 79% frente al 29% (GLM-5.3 Flash de Z.ai alcanzó un 74%). También iguala el rendimiento de MiMo-V2.6-Pro y supera a DeepSeek v4.1 Flash 1017.
(Fuente: Mistral)
Gracias a estas capacidades, varios clientes ya emplean ML4 para pruebas automatizadas de penetración, donde agentes especializados analizan registros de aplicaciones y detectan posibles puntos de acceso vulnerables.
Avances acelerados con menor consumo energético
ML4 fue entrenado durante aproximadamente dos meses en cerca de 3.800 GPUs Nvidia Grace Blackwell en centros de datos europeos. Desde su presentación pública preliminar, el equipo de Mistral ha aplicado aprendizaje por refuerzo que ha elevado el rendimiento del modelo en Terminal-Bench 4.0 desde un 28% hasta el 41% actual.
“No tengo constancia de que alguien haya logrado esto con tan pocos recursos,” apuntó Stock.
Más impresionante aún, este progreso se hizo empleando solo 10 megavatios de energía, una fracción del consumo habitual en este sector.
Interpelado acerca de la certeza sobre la eficiencia de costos de ML4, Stock reiteró que desconoce rivales que hayan conseguido resultados similares con ese nivel de recursos. Además, aseguró que si se le ofreciera una inversión diez veces mayor, podrían aprovechar aún más esas ganancias en eficiencia.
Mistral avanza hacia el liderazgo de la frontera tecnológica
Durante el encuentro con medios, Stock calificó a ML4 como “un peldaño” dentro de una estrategia de crecimiento que contempla el lanzamiento de modelos más pequeños en los próximos meses, incluidos algunos que funcionarían en dispositivos portátiles como laptops.
ML4 está enfocado en ayudar a ingenieros de software a modernizar bases de código legacy, un área en la que se han logrado recientes avances significativos, por ejemplo, en la migración de COBOL. También se espera que tenga un impacto importante en sectores como finanzas, manufactura, ingeniería industrial y aplicaciones geoespaciales.
En palabras de Stock, “creemos que la única forma de avanzar es controlar toda la cadena tecnológica.” Así, Mistral planea ampliar su influencia en el desarrollo y despliegue de inteligencia artificial abierta y eficiente.
