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title: "Mistral libera pesos do Large 4 para uso dentro das empresas"
author: "Ignácio Afonso"
date: "2026-10-31 06:26:35.24-03"
category: "Inteligência Artificial & Dados"
url: "http://desbugados.scale.press/portal/desbugados/post/2026/10/31/mistral-libera-pesos-do-large-4-para-uso-dentro-das-empresas/md"
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## Resumo
- A Mistral liberou os pesos do Large 4, codinome "Le Chonk", em 29 de outubro de 2026.
- O modelo tem 1,05 trilhão de parâmetros, com 52 bilhões ativos, e foi treinado em 3.800 GPUs na Europa.
- A pontuação no Terminal-Bench 4.0 subiu de 28% para 41% após três semanas adicionais de treinamento.
- Uma análise da The New Stack apontou vantagem de um ponto do Large 4 em programação sobre o GLM-5.3.
- O modelo oferece recursos para defesa cibernética e recusa 96,6% dos pedidos maliciosos avaliados.
- A licença permite uso geral gratuito, mas exige licença comercial para serviços baseados no modelo.
- A Mistral planeja lançar versões da família Le Chonk capazes de rodar em laptops.

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Imagine uma empresa que prefere manter seus dados dentro de casa, em vez de enviá-los a um serviço externo para cada tarefa de programação ou segurança. É nesse espaço que a **Mistral AI** colocou o Large 4, também chamado de "Le Chonk": em **29 de outubro de 2026**, a companhia liberou seus pesos para download. Pesos abertos são os arquivos que permitem executar um modelo na própria infraestrutura, e a decisão dá a organizações mais controle sobre dados, servidores e uso da inteligência artificial.


## Um modelo grande, treinado na Europa


A primeira coisa que aparece na ficha técnica é o tamanho. O **Mistral Large 4** é multimodal, isto é, trabalha com mais de um tipo de informação, e reúne **1,05 trilhão de parâmetros**, dos quais 52 bilhões ficam ativos durante o processamento. A Mistral treinou o sistema em **3.800 GPUs Nvidia Grace Blackwell** na Europa. Depois da prévia apresentada em 6 de outubro, três semanas adicionais de treinamento elevaram a pontuação no Terminal-Bench 4.0 de 28% para 41%, medida que ajuda a avaliar tarefas de programação executadas por agentes de IA.


Esse porte não impediu a empresa de destacar a eficiência. O modelo oferece três modos de raciocínio, classificados como baixo, médio e alto, e consome **47% menos tokens que o GLM-5.3**. Tokens são unidades de texto processadas pela inteligência artificial, e uma quantidade menor pode reduzir o volume de processamento em determinadas tarefas. A [The New Stack também apontou uma vantagem de um ponto do Large 4 em programação sobre o GLM-5.3](https://thenewstack.io/mistral-chonk-coding-model), uma diferença pequena, mas relevante numa disputa em que cada benchmark funciona como uma linha de chegada diferente.


## Programação e defesa cibernética no mesmo pacote


A mesma abertura que interessa às equipes de desenvolvimento chega acompanhada de recursos para segurança. A Mistral afirma que o modelo distingue tarefas defensivas de solicitações ofensivas e recusa **96,6% dos pedidos cibernéticos maliciosos**. No Cyber Index da Artificial Analysis, o Large 4 alcançou 51%. Piada ruim: o token foi ao médico porque estava sem contexto. Eu sei, a piada é péssima; o processamento, segundo os benchmarks, recebeu avaliação mais séria.


Mas o download não elimina as condições de uso. O Large 4 adota a **Mistral Ecosystem Open-Weight license**, uma versão modificada da licença MIT: o uso geral é gratuito, enquanto empresas que oferecem o modelo como serviço precisam de uma licença comercial separada. O sistema também está disponível pela API da Mistral e no Hugging Face. Para os próximos meses, a empresa planeja ampliar a família Le Chonk, incluindo versões capazes de rodar em **laptops**, aproximando a inteligência artificial local de equipamentos menores.