Mistral Large 4 з відкритими вагами: трильйон параметрів і розрив, який треба пояснити

Mistral AI виклала ваги Mistral Large 4 на прізвисько «Le Chonk» у репозиторій mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B на Hugging Face. Дати на офіційній сторінці немає. За даними Vals AI та галузевих видань, реліз відбувся 29 жовтня 2026 року, незадовго до оголошеного 6 жовтня терміну «до кінця місяця». Тоді модель представили як прев'ю, доступне лише через API. Model card описує її як від початку мультимодальну Mixture-of-Experts: на вхід вона приймає текст і зображення, а на виході видає текст. Загалом у неї близько трильйона параметрів і 128 маршрутизованих експертів, з яких на кожен токен активні 4, плюс один спільний експерт. Активних параметрів 49 мільярдів, а якщо враховувати ембединги й вихідні шари — 52 мільярди; звідси й розбіжність між джерелами. Картину доповнюють контекстне вікно на мільйон токенів і вбудована чернеткова голова для спекулятивного декодування DSpark, яка, за словами Mistral, збільшує пропускну здатність до 1,9 раза залежно від обладнання та навантаження.

Порівняно з прев'ю Mistral повідомляє про три додаткові тижні навчання з підкріпленням із програмування та оборонної кібербезпеки, а також про три режими міркування: Low, Medium і High, останній увімкнений за замовчуванням. Цифри компанії такі. У Terminal-Bench 4.0 результат зріс із 28% у прев'ю, теж заявлених самою компанією, до 41%, а вихідних токенів стало на 30% менше. В Artificial Analysis Coding Agent Index модель набирає 48% — стільки ж, скільки GLM-5.3, але витрачає на 47% менше токенів на завдання. Далі йдуть 19,7% у FrontierCode 2.0 від Cognition і 84,5% у BrowseComp. Щодо безпеки Mistral повідомляє про 97,1% стійкості до атак у B3 Agent Security і про середній рівень відмов на зловмисні кіберзапити в 96,6%. Це результати, виміряні на цих тестах, а не гарантії поведінки системи в реальній експлуатації. Model card приписує моделі 26 балів в Artificial Analysis Intelligence Index v5, і Mistral називає це найвищим результатом серед західних моделей із відкритими вагами. Vals AI ставить модель на 17-те місце з 32 у своєму Vals Index із результатом 56,53%. У єдиному бенчмарку, який вимірювали обидві сторони, Terminal-Bench 4.0, модель отримує 26,26% (26-те місце з 59) проти заявлених Mistral 41%. Повний технічний звіт анонсовано, але його ще не опубліковано.

Ліцензію Mistral Ecosystem Open-Weight License описують як змінену версію MIT. Вона дозволяє використання, модифікацію, донавчання та комерційне застосування, але той, хто пропонує модель як сервіс, має отримати в Mistral окрему комерційну ліцензію. Що саме це застереження означає для сторонніх хмарних провайдерів, поки незрозуміло. Згідно з model card, для навчання використали близько 3800 GPU NVIDIA Grace Blackwell, причому, за словами Mistral, на європейській інфраструктурі. Приклади розгортання використовують вузол із 8 GPU та vLLM або SGLang, але це еталонні конфігурації: офіційних мінімальних вимог до обладнання не опубліковано. Є й квантований чекпойнт NVFP4 для GPU Blackwell. Через API Mistral вказує ціну 0,70 долара за мільйон вхідних токенів, 0,07 за кешований вхід і 2,10 за вихід. Модель також доступна в Mistral Studio, OpenRouter, на ендпойнтах NVIDIA та в Microsoft Foundry, а Mistral стверджує, що вона вільно розмовляє всіма офіційними мовами Європейського Союзу.

Реліз виходить на ринок відкритих ваг, де домінують китайські лабораторії з моделями на кшталт GLM, Kimi, DeepSeek і Qwen, і Mistral подає його як інструмент європейського технологічного суверенітету, насамперед у кібербезпеці. Компанія анонсує спеціалізовану версію у форматі прев'ю для обраних партнерів, серед яких Orange Cyberdefense, із перевірками та договірними гарантіями. Вона додає, що оновить захисні обмеження, оскільки в реальному трафіку побачила, за її власними словами, «потенціал допомоги в проведенні реальних атак». Генеральний директор Orange Cyberdefense Юг Фулон заявив: «With Mistral AI, we are building European cyber AI, trained by our experts and operated under their control» («Разом із Mistral AI ми створюємо європейський ШІ для кібербезпеки, навчений нашими експертами і керований під їхнім контролем»). Віцепрезидент Hugging Face з продукту Джефф Будьє прокоментував: «AI sovereignty isn't about choosing which API to call» («суверенітет у ШІ — це не вибір того, який API викликати»). Трильйон параметрів із відкритими вагами від європейської лабораторії — це факт. 41% у Terminal-Bench поки залишається заявою Mistral, а єдине доступне зовнішнє вимірювання показує 26,26%. Перш ніж надавати більшої ваги одній із цих цифр, я дочекаюся технічного звіту. — Olya