Mistral puso Mistral Large 4 en preview pública el 6 de octubre: un billón de parámetros en total y 49.000 millones activos por token, 512.000 tokens de contexto, más de 160 idiomas y 1,36 y 4,18 dólares por millón de tokens de entrada y de salida. Artificial Analysis le dio 38 puntos en su índice de inteligencia. Los pesos se publican el 27 de octubre, después de tres semanas de pruebas con desarrolladores, responsables de ciberseguridad y autoridades públicas.
Esa última frase es la que sostuvo la cobertura del lanzamiento. Conviene leerla dos veces.
La casilla que no dice cuál
La documentación de Mistral tiene una tabla de modelos con una columna de licencia. Mistral Large 3 dice «Apache 2.0». Mistral Small 4 dice «Apache 2.0». Los tres Ministral 3 dicen «Apache 2.0». Mistral Large 4 dice «Open», y ahí se acaba.
No parece un descuido de redacción: VentureBeat informa que los pesos saldrán bajo una licencia propia de Mistral cuyos términos no se detallaron. «Pesos abiertos» describe qué se publica, que es un archivo. La licencia describe qué se puede hacer con él, y es lo único que decide si una empresa puede usarlo en su producto, afinarlo con sus datos o desplegarlo para un cliente. Hasta el 27 de octubre esa pregunta no tiene respuesta publicada.
Para quien arma el presupuesto del año la diferencia es operativa, no filosófica: una Apache 2.0 se aprueba en una tarde porque ya se aprobó antes; una licencia propia hay que leerla entera y volver a preguntar.
Un billón de parámetros no cabe en un servidor
Aunque la licencia salga permisiva, queda la aritmética. Un billón de parámetros cuantizados a ocho bits ocupan cerca de un terabyte solo para guardar los pesos, sin contar el contexto: más de una docena de aceleradores de 80 gigabytes encendidos a la vez para sostener el modelo en memoria. Que sea una mezcla de expertos y active 49.000 millones de parámetros por token abarata el cómputo, no la memoria, porque los expertos que no se usan siguen cargados.
Para una empresa en Colombia, entonces, los pesos abiertos de este modelo no compran lo que el titular sugiere. No compran tenerlo en casa: compran poder elegir quién lo hospeda y cambiar de proveedor sin reescribir el producto. Es una ventaja real y vale decirla por su nombre, pero no es soberanía.
El contraste con los modelos de decisión que Cloudflare y AWS abrieron la semana pasada es exacto: de 2B a 27B, Apache 2.0 nombrada, y corren en una tarjeta de escritorio.
El número que se puede discutir
Mistral presentó el modelo como el más capaz fuera de Estados Unidos y China. Artificial Analysis lo sitúa en 38 puntos, y en esa misma nota aparecen DeepSeek V4.1 Flash (max) con 39 y GPT-6 Luna (max) con 38. El primero ya tiene los pesos publicados.
De ahí sale la lectura útil. Si lo que una empresa busca es el modelo con pesos abiertos que más puntúa, el 27 de octubre no cambia la respuesta. Si lo que busca es uno entrenado en más de 160 idiomas, con las cifras de ciberseguridad que Mistral reporta y con opción de despliegue en una región europea independiente, sí la cambia. Son dos compras distintas y conviene saber cuál se está haciendo.
Qué mirar antes del 27 de octubre
Tres cosas, y ninguna es el puntaje. La primera, la licencia: mientras no exista, cualquier plan que dependa de desplegar este modelo es un plan sin base. La segunda, el descuento: lo que se mida ahora a 0,68 y 2,09 dólares no es lo que se pagará después a 1,36 y 4,18, y un piloto medido durante la promoción subestima el costo real. La tercera, el modelo mismo: Mistral dice que seguirá entrenando y ajustando el checkpoint final durante el preview, así que lo que se evalúe esta semana no es exactamente lo que se va a recibir. Y hay una cuarta que vale para cualquier modelo abierto que se vaya a autoalojar: la puntuación del anuncio es la de un punto de control concreto, y la versión cuantizada que sí cabe en el servidor no rinde igual en todas las pruebas.
Operamos agentes en producción, y esa es la silla desde la que se lee un lanzamiento: lo que aplicamos está en plataforma y en seguridad.