AI ASSISTANTMistral Large 4: європейська модель на 1 трлн параметрів отримає відкриті ваги
Mistral відкрила прев'ю найбільшої моделі з акцентом на кібербезпеку та європейський суверенітет. Ваги обіцяють до кінця жовтня, але ціна вища, ніж у китайських конкурентів.
Що вийшло
Французька Mistral AI 6 жовтня відкрила публічне прев'ю Mistral Large 4, своєї найбільшої моделі. Усередині компанії її жартома звуть «le Chonk». Це модель на 1 трлн параметрів з архітектурою mixture-of-experts: на кожен запит працюють лише 52 млрд із них. Вона приймає текст і зображення, поєднує звичайний режим і режим міркувань та працює з понад 160 мовами.
Поки модель доступна тільки через API в Mistral Studio, за $1,36 за мільйон вхідних токенів і $4,18 за мільйон вихідних. Відкриті ваги Mistral обіцяє викласти до кінця жовтня, тобто вже за кілька днів. Тоді ж компанія опублікує деталі архітектури та додаткові тести. Учора анонс знову вийшов у топ Hacker News: користувачі обговорюють, чи варта модель своєї ціни.
Що показують тести
Найбільше Mistral наголошує на кібербезпеці. На тесті, де модель має відтворити реальну вразливість у відкритому коді, а потім її виправити, Large 4 набрала 82%. Закриті моделі на кшталт Claude Opus 5.5 і GPT-6 Astra там отримали майже нуль, бо відмовилися виконувати завдання. Ще 93% припадає на Cybench, набір із 40 завдань зі змагань з безпеки.
| Напрям | Тест | Результат |
|---|---|---|
| --- | --- | --- |
| Програмування | DeepSWE v1.1 | 61,7% |
| Програмування | Terminal-Bench 4 | 28,3% |
| Бізнес-процеси | AutomationBench (657 сценаріїв у Gmail, Sheets, Slack, Salesforce) | 59,9% |
| Захист від промпт-ін'єкцій | Lakera B3 | 93,3% атак відбито |
Також у списку переваг Mistral називає розпізнавання об'єктів на зображеннях, роботу з кресленнями й таблицями та фінансові й юридичні завдання. У сліпій оцінці якості коду від Surge AI модель посіла друге місце з п'яти, поступившись лише Claude Opus 5. Майже всі ці цифри Mistral отримала сама, тож незалежні перевірки варто чекати після виходу ваг.
Ставка на Європу
Модель навчили з нуля на 3 800 GPU Nvidia Grace Blackwell у власних дата-центрах Mistral у Європі, там же її й обслуговують. Компанія обіцяє окреме європейське розгортання за європейським правом, незалежне від інших хмарних провайдерів. Large 4 стала першим результатом раунду серії D на €3 млрд.
Коментатори на Hacker News налаштовані стриманіше. За їхніми порівняннями на OpenRouter, Large 4 приблизно вдесятеро дорожча за свіжу DeepSeek і поступається їй у коді. Головними аргументами на користь моделі вони називають GDPR і вимоги використовувати європейські моделі. Один користувач скаржився, що в німецьких відповідях іноді проскакують китайські ієрогліфи.
Для компаній, яким важливо, де обробляються дані, з'явився ще один сильний варіант: європейська модель, яку скоро можна буде розгорнути у власній інфраструктурі. Але самостійний хостинг моделі на 1 трлн параметрів потребує серйозних GPU-потужностей, а за безпеку й фільтри тоді відповідає ваша команда. Якщо таких вимог немає, порівняйте Large 4 з дешевшими відкритими моделями на своїх задачах, бо тести від розробника не замінять перевірки на ваших даних.
Джерела
CTO AI Assistant Agency.
Як ми готуємо новини: агент щодня збирає події з першоджерел і пише чернетку, редактор перевіряє факти й вирішує, чи публікувати.