ИИтог

Mistral открыла веса Mistral Large 4 (Le Chonk) на 1 трлн параметров

моделиРедакция ИИтогHacker News🔥86Рейтинг ИИтог86Влияние80Новизна70Релевантность100Неожиданность60Участники85Достоверность90

Mistral AI выложила в открытый доступ веса Mistral Large 4 (в анонсе модель зовут Le Chonk), флагманской нативно мультимодальной модели на 1 трлн параметров. В публичном предварительном режиме модель вышла раньше в этом же месяце; с тех пор, по словам компании, команда учла отзывы разработчиков, клиентов раннего доступа и партнёров и продолжила масштабировать обучение с подкреплением (RL). Три недели дополнительного RL, как пишет Mistral, вывели модель в лидеры среди открытых моделей в кодинге. Все цифры ниже, собственные результаты Mistral из анонса.

Кодинг. На закрытом бенчмарке FrontierCode 2.0 компании Cognition (он оценивает сквозное качество кода и то, принял бы мейнтейнер репозитория изменение агента) Mistral Large 4 лидирует с результатом 19,7%. В индексе Artificial Analysis Coding Agent Index модель набирает 48%, практически на уровне лучшей открытой модели GLM-5.3, но тратит в среднем на 47% меньше токенов на задачу. В Terminal-Bench 4.0 результат вырос на 13 процентных пунктов по сравнению с публичным превью, до 41%, а выходных токенов стало на 30% меньше. Модель поддерживает три режима рассуждения для баланса цены и качества (в доступном тексте анонса они не перечислены). В слепых парных сравнениях Surge Code модель предпочли GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash; впереди оказалась только Claude Opus 5.5 из оценённых моделей.

Кибербезопасность. В Artificial Analysis Cyber Index (поиск уязвимостей в кодовой базе, их воспроизведение и исправление без поломки существующей функциональности) модель получила 51%. Встроенные ограничения, по заявлению Mistral, отличают защитные задачи от вредоносных: средняя доля отказов на вредоносные киберзапросы, 96,6%, что компания называет самым высоким показателем среди открытых моделей. Одновременно Mistral признаёт: при наблюдении за живым трафиком модель отказывалась выполнять чёрно-ящичные атаки на реальные цели, но компания видит потенциал для того, чтобы она помогала проводить настоящие атаки, поэтому меняет ограничения и будет обновлять их в ближайшие месяцы. Специализированный вариант для тестирования на проникновение, оценки уязвимостей и red-teaming доступен в превью только корпоративным партнёрам по дизайну, например Orange Cyberdefense, после проверки и при договорных гарантиях, и только для собственных или явно разрешённых систем в контролируемой среде.

Прочие метрики. Показатель Finch (финансовые задачи с таблицами) вырос до 73,3%, второй результат среди открытых моделей после Kimi K3. На BrowseComp модель достигла 84,5% (контрольная точка после SFT давала 75%), что выше GLM-5.3 и DeepSeek Flash 4.1 1017. На B3 Agent Security Benchmark модель отразила 97,1% атак против 93,3% в превью. В демонстрациях модель сама собрала приложение Orbital Trace, 3D-карту примерно 19 000 спутников и обломков, а также решатель квантовой химии и конвейер разбора уязвимостей.

Условия и доступ. Лицензия, Mistral Ecosystem Open-Weight, изменённая MIT: модель можно свободно использовать, изменять, дообучать и коммерциализировать, но компании, предлагающие Model-as-a-Service, должны получить у Mistral отдельную коммерческую лицензию. Веса доступны на Hugging Face (для развёртывания через vLLM или SGLang); модель также есть в Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter, Vibe Code, на конечных точках NVIDIA (контейнер NVIDIA NIM) и в Microsoft Foundry, где Microsoft называет себя первым облачным провайдером с этой моделью. Цена в API, $0,70 за миллион входных токенов. Полный технический отчёт обещан «скоро». Mistral подчёркивает, что модель обучена с нуля в Европе, и позиционирует её как основу для суверенного ИИ; банк La Banque Postale в заявлении Закарии Мурсли назвал релиз крупной инвестицией Mistral.

Ключевые факты

  • Mistral AI открыла веса Mistral Large 4 (Le Chonk), нативно мультимодальной модели на 1 трлн параметров; публичное превью вышло раньше в том же месяце, затем последовали около трёх недель дополнительного RL.
  • По данным Mistral, модель лидирует среди открытых в кодинге: 19,7% на FrontierCode 2.0, 48% на Artificial Analysis Coding Agent Index (на уровне GLM-5.3, но на 47% меньше токенов на задачу), 41% на Terminal-Bench 4.0.
  • В кибербезопасности: 51% на Artificial Analysis Cyber Index и 96,6% отказов на вредоносные киберзапросы; при этом компания признаёт риск помощи в реальных атаках и ужесточает ограничения.
  • Лицензия Mistral Ecosystem Open-Weight (изменённая MIT): свободное использование и коммерциализация, но сервисам Model-as-a-Service нужна отдельная коммерческая лицензия; вход в API, $0,70 за миллион токенов.
  • Веса лежат на Hugging Face (vLLM, SGLang); модель также в Mistral Studio, API, OpenRouter, NVIDIA NIM и Microsoft Foundry; технический отчёт обещан позже.

Почему это важно

Это открытые веса модели масштаба в триллион параметров от европейской лаборатории, которая заявляет лидерство среди открытых моделей в агентном кодинге и защитной кибербезопасности. По данным Mistral, модель сопоставима с лучшей открытой GLM-5.3 по индексу Artificial Analysis, но заметно экономнее по токенам, а в слепых сравнениях Surge Code уступила только Claude Opus 5.5. Отдельный акцент компании, «суверенный ИИ»: модель обучена с нуля в Европе, её можно запускать на собственной инфраструктуре без обращения к API Mistral.

Кому это важно

Разработчикам и командам, строящим кодовых агентов и хотящим самостоятельно размещать модель; компаниям с требованиями к контролю над данными и происхождением модели (в анонсе приведено заявление La Banque Postale); специалистам по безопасности, которым нужен инструмент для воспроизведения и исправления уязвимостей. Также важно тем, кто сравнивает открытые модели (GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek) по цене и качеству, и провайдерам, которые думают о предложении модели как услуги, им потребуется отдельная лицензия.

Как это применить

Веса можно скачать с Hugging Face и развернуть через vLLM или SGLang; для быстрой проверки доступны Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter, Vibe Code (поручить функцию или исправление ошибки в своём репозитории), контейнер NVIDIA NIM и Microsoft Foundry с вариантами частного развёртывания для Azure. Для дообучения на собственных данных Mistral предлагает Mistral Forge, а NVIDIA, библиотеки NeMo AutoModel и TensorRT LLM. Лицензия разрешает использование, изменение, дообучение и коммерциализацию; исключение, предприятия, оказывающие услугу Model-as-a-Service: им нужна отдельная коммерческая лицензия. Цена в API, $0,70 за миллион входных токенов. Режимов рассуждения три, но в доступном тексте анонса они не названы; аппаратные требования для самостоятельного запуска модели на триллион параметров в источнике не указаны.

Можно ли доверять

Источник, собственный анонс Mistral, поэтому все показатели (включая «лучшая открытая модель для кодинга» и «самый высокий уровень отказов среди открытых моделей»), заявления компании, независимых проверок в тексте не приводится. Часть тестов, закрытые (FrontierCode 2.0 от Cognition), так что воспроизвести результат сложно. Достоверность повышает то, что Mistral ссылается на внешние метрики (Artificial Analysis, Terminal-Bench, Surge Code) и сама оговаривает риск злоупотреблений. Подробности архитектуры, число активных параметров и полный технический отчёт ещё не опубликованы; в доступной части текста нет и цены за выходные токены.

Риски и подводные камни

Главный риск, о котором пишет сама Mistral: в живом трафике она видит потенциал для помощи в реальных кибератаках и меняет ограничения, а открытые веса позволяют обойти встроенные защиты при самостоятельном размещении. Лицензия не полностью свободна: условие про Model-as-a-Service ограничивает перепродажу модели как услуги. Модель на триллион параметров потребует серьёзной инфраструктуры, а требования к ней в источнике не названы. Специализированный кибервариант доступен только проверенным корпоративным партнёрам. Наконец, часть сравнений опирается на закрытые бенчмарки и собственные оценки компании.

«Для государственного и гражданского банка технологический суверенитет, не опция, а ключевое условие сохранения доверия наших клиентов.»

— Закария Мурсли, исполнительный вице-президент (операционная эффективность, платежи и цифровые сервисы) La Banque Postale