La Mistral AI di Parigi ha lanciato martedì 6 ottobre Mistral Large 4, un modello di IA da 1.000 miliardi di parametri che l'azienda chiama ormai "molto ufficialmente" Le Chonk. Il modello è prezzato a 1,36 dollari per milione di token di input e 4,18 dollari per milione di token di output, e Mistral dichiara che rilascerà i pesi del modello entro la fine di ottobre.

I parametri sono i numeri regolabili che un modello mette a punto durante l'addestramento: in generale, un numero maggiore significa più capacità di apprendimento e costi di esercizio più alti. I sistemi di questa scala sono quelli che stanno dietro chatbot come ChatGPT e Claude.

Un'architettura mixture-of-experts

Non tutti questi parametri lavorano contemporaneamente. Large 4 utilizza un'architettura "mixture of experts", il che significa che il modello instrada ogni domanda a poche sottoreti specializzate, cosicché solo 49 miliardi di parametri si attivano per ogni risposta. Mantenere basso il numero di parametri attivi aiuta a contenere i costi di esercizio. Il precedente modello di punta di Mistral, Large 3, funzionava allo stesso modo, con 41 miliardi di parametri attivi su 675 miliardi totali.

"[Mistral Large 4] è all'avanguardia tra i modelli aperti, ed è di gran lunga il più forte modello open-weight proveniente dagli Stati Uniti o dall'Europa", ha scritto su X lo Chief Scientist di Mistral AI Guillaume Lample.

Su Finance Agent v2, il grafico di lancio mostra Large 4 a 54,7 — davanti a GPT-6 Astra a 53,5, ma dietro a Claude Opus 5.5 a 58,6.

Prezzi undercuttano i rivali

Mistral fattura a token, i frammenti di testo — ciascuno di circa tre quarti di parola — per i quali le aziende di IA addebitano i costi. A 1,36 dollari per milione di token di input e 4,18 dollari per milione di token di output, Large 4 si colloca a circa un terzo del prezzo di input di Claude Opus 5.5 e a un quinto del suo prezzo di output. Opus 5.5 applica rispettivamente 4 e 20 dollari, mentre GPT-6 Astra applica 10 e 50 dollari — il che rende Large 4 pari a circa un settimo e un dodicesimo delle tariffe di Astra. Poiché gli addebiti per tokenano con l'utilizzo, questi scarti si accumulano rapidamente per gli sviluppatori con carichi di lavoro intensi.

Come "Le Chonk" ha ottenuto il suo nome

Il soprannome ha una storia alle spalle. A giugno, dopo che Mistral ha rinominato il suo assistente Le Chat in Vibe, i fan su Reddit e X hanno inventato un modello immaginario chiamato Le Chaton Fat — circa "il gattino grasso" — con 30.000 miliardi di parametri, 1.000 miagolii al secondo e benchmark fasulli che lo davano vincitore contro Claude Fable 5.

The French Goverment needs to STOP Le Chaton Fat before it's too late. This is the FAT takeoff we've been warned against for years! pic.twitter.com/VoaBPJmfBT

— GLIF (@heyglif) June 15, 2026

L'amministratore delegato Arthur Mensch ha giocato sulla scena, rispondendo che il modello si chiamava in realtà "le gros chaton", in francese "il gattone grande". Mistral ha poi aggiunto un gatto dei cartoni animati al suo sito Vibe. Il suo vero post di lancio ora elenca il modello come, "molto ufficialmente", Le Chonk.

AI sovrana e nuovi finanziamenti

Mistral vende "AI sovrana" — modelli che un Paese o un'azienda possono possedere ed eseguire senza consegnare i propri dati a società esterne. L'azienda saudita sostenuta dallo Stato HUMAIN ha firmato con Mistral ad agosto un accordo del valore di centinaia di milioni di euro esattamente per questo motivo. Il previsto rilascio dei pesi serve la stessa proposta: i pesi pubblicati consentono ai clienti di eseguire il modello su infrastrutture che controllano direttamente.

A settembre, Mistral ha raccolto una Serie D da 3 miliardi di euro (3,37 miliardi di dollari) — un round di finanziamento in cui un'azienda vende azioni agli investitori — con una valutazione superiore a 21 miliardi di euro (23,6 miliardi di dollari), in un round guidato da Samsung. L'azienda dichiara che Large 4 è il primo traguardo del programma finanziato da quei fondi.

Cosa dicono i benchmark

L'annuncio di Mistral confronta principalmente Large 4 con modelli cinesi open-weight — DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.3 e Qwen3.8 Max. "Open-weight" significa che chiunque può scaricare ed eseguire il modello. I modelli Claude e GPT compaiono solo in una manciata di confronti, e il più recente Claude, Opus 5.5, appare solo in un'affermazione sulla cybersecurity. I grafici dei post di lancio sono compilati dal venditore, ed è per questo che i punteggi di terze parti tendono ad attirare maggiore attenzione.

In una valutazione umana alla cieca della qualità del coding condotta da Surge AI, Mistral Large 4 si è classificato secondo su cinque modelli con 3,74 su 5, dietro al 4,22 di Claude Opus 5.

AutomationBench, gestito da Artificial Analysis, assegna a un'IA 657 compiti in software aziendali simulati — finanza, risorse umane, vendite e supporto — e valuta la quota di obiettivi di ciascun compito completati senza alcun punto in caso di violazione di una regola. Large 4 ha ottenuto 59,9 punti. Sullo stesso benchmark, Claude Sonnet 5.5 ha raggiunto 71,8, Opus 5.5 69,5, e Gemini 4 Argon ha chiuso in cima alla classifica con 77,5.

Su DeepSWE 1.1, un benchmark che gli sviluppatori consultano per valutare la capacità di coding di un modello, Large 4 ha ottenuto 62 — davanti a GLM-5.3 a 61 e a DeepSeek V4 Pro a 57, ma dietro al 68 di Kimi K3. La classifica interna di Datacube colloca GPT-6 Astra e Claude Opus 5 a 74.

Mistral dichiara che rilascerà i pesi di Large 4 — i numeri addestrati che fanno funzionare il modello — entro la fine di ottobre, il che permetterà agli sviluppatori esterni di scaricare il modello e verificare autonomamente queste affermazioni.