Mistral Large 4 с открытыми весами: триллион параметров и разрыв, который нужно объяснить

Mistral AI выложила веса Mistral Large 4 по прозвищу «Le Chonk» в репозиторий mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B на Hugging Face. Даты на официальной странице нет. По данным Vals AI и отраслевых СМИ, релиз состоялся 29 октября 2026 года, незадолго до объявленного 6 октября срока «до конца месяца». Тогда модель представили как превью, доступное только через API. Model card описывает её как изначально мультимодальную Mixture-of-Experts: на вход она принимает текст и изображения, на выходе выдаёт текст. Всего у неё около триллиона параметров и 128 маршрутизируемых экспертов, из которых на каждый токен активны 4, плюс один общий эксперт. Активных параметров 49 миллиардов, а если учитывать эмбеддинги и выходные слои — 52 миллиарда; отсюда и расхождение между источниками. Картину дополняют контекстное окно на миллион токенов и встроенная черновая голова для спекулятивного декодирования DSpark, которая, по словам Mistral, увеличивает пропускную способность до 1,9 раза в зависимости от оборудования и нагрузки.

По сравнению с превью Mistral сообщает о трёх дополнительных неделях обучения с подкреплением по программированию и оборонительной кибербезопасности, а также о трёх режимах рассуждения: Low, Medium и High, последний включён по умолчанию. Цифры компании таковы. В Terminal-Bench 4.0 результат вырос с 28% у превью, тоже заявленных самой компанией, до 41%, при этом выходных токенов стало на 30% меньше. В Artificial Analysis Coding Agent Index модель набирает 48% — столько же, сколько GLM-5.3, но тратит на 47% меньше токенов на задачу. Далее идут 19,7% в FrontierCode 2.0 от Cognition и 84,5% в BrowseComp. По безопасности Mistral сообщает о 97,1% устойчивости к атакам в B3 Agent Security и о среднем уровне отказа на вредоносные киберзапросы в 96,6%. Это результаты, измеренные на этих тестах, а не гарантии поведения системы в реальной эксплуатации. Model card приписывает модели 26 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index v5, и Mistral называет это лучшим результатом среди западных моделей с открытыми весами. Vals AI ставит модель на 17-е место из 32 в своём Vals Index с результатом 56,53%. В единственном бенчмарке, который измеряли обе стороны, Terminal-Bench 4.0, модель получает 26,26% (26-е место из 59) против заявленных Mistral 41%. Полный технический отчёт анонсирован, но пока не опубликован.

Лицензия Mistral Ecosystem Open-Weight License описывается как изменённая версия MIT. Она разрешает использование, модификацию, дообучение и коммерческое применение, но тот, кто предлагает модель как сервис, должен получить у Mistral отдельную коммерческую лицензию. Что именно эта оговорка означает для сторонних облачных провайдеров, пока неясно. Согласно model card, для обучения использовали около 3800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, причём, по словам Mistral, на европейской инфраструктуре. Примеры развёртывания используют узел с 8 GPU и vLLM или SGLang, но это эталонные конфигурации: официальные минимальные требования к оборудованию не опубликованы. Есть и квантованный чекпойнт NVFP4 для GPU Blackwell. Через API Mistral указывает цену 0,70 доллара за миллион входных токенов, 0,07 за кэшированный вход и 2,10 за выход. Модель также доступна в Mistral Studio, OpenRouter, на эндпойнтах NVIDIA и в Microsoft Foundry, а Mistral утверждает, что она свободно говорит на всех официальных языках Европейского союза.

Релиз выходит на рынок открытых весов, где доминируют китайские лаборатории с моделями вроде GLM, Kimi, DeepSeek и Qwen, и Mistral подаёт его как инструмент европейского технологического суверенитета, прежде всего в кибербезопасности. Компания анонсирует специализированную версию в формате превью для избранных партнёров, среди которых Orange Cyberdefense, с проверками и договорными гарантиями. Она добавляет, что обновит защитные ограничения, поскольку в реальном трафике увидела, по её собственным словам, «потенциал помощи в проведении реальных атак». Генеральный директор Orange Cyberdefense Юг Фулон заявил: «With Mistral AI, we are building European cyber AI, trained by our experts and operated under their control» («Вместе с Mistral AI мы создаём европейский ИИ для кибербезопасности, обученный нашими экспертами и работающий под их контролем»). Вице-президент Hugging Face по продукту Джефф Будье прокомментировал: «AI sovereignty isn't about choosing which API to call» («суверенитет в ИИ — это не выбор того, какой API вызывать»). Триллион параметров с открытыми весами от европейской лаборатории — это факт. 41% в Terminal-Bench пока остаётся заявлением Mistral, а единственное доступное внешнее измерение показывает 26,26%. Прежде чем придавать больший вес одной из этих цифр, я дождусь технического отчёта. — Olya