Mistral AI объявляет о размещении на Hugging Face весов модели Mistral Large 4, получившей прозвище «Le Chonk». Эта мультимодальная модель, способная обрабатывать несколько типов контента, насчитывает 1 000 миллиардов параметров, из которых активно 52 миллиарда. Компания заявляет о ведущих результатах на нескольких бенчмарках (стандартизированных тестах производительности) в области программирования.
Модель также доступна через API Mistral и может быть опробована в Vibe Code. Представленная 6 октября, Large 4 прошла три дополнительные недели обучения с подкреплением, в ходе которых, как сообщает Mistral, были учтены отзывы клиентов и партнеров. По словам компании, этот этап позволил улучшить её производительность и добавить три уровня рассуждений: низкий, средний и высокий.
Mistral представляет Large 4 как лучшую открытую модель, разработанную на Западе. Она также занимает первое место в мире среди открытых моделей для агентной разработки программного обеспечения согласно Coding Agent Index от Artificial Analysis. Агенты — это программы, способные автономно выполнять цепочки действий.
В агентном программировании Large 4 конкурирует с GLM-5.3, используя в среднем на 47% меньше токенов на задачу, как утверждает Mistral. Токены — это единицы текста, обрабатываемые моделью, и их количество напрямую влияет на стоимость использования. На бенчмарке Terminal-Bench 4.0, оценивающем агентов, способных выполнять операции программирования в терминале, её показатель, как сообщается, вырос с 28% до 41%, достигнув уровня GLM-5.3.
Кибербезопасность среди целевых применений
Mistral также подчеркивает возможности модели в области кибербезопасности. Она должна помочь командам в анализе кода, обнаружении угроз и аудите ИТ-инфраструктуры. Публикация весов дает компаниям и государственным органам возможность запускать модель в своей собственной среде, не завися исключительно от удаленного сервиса. Этот вариант может заинтересовать организации, которым необходимо сохранять контроль над своими данными и системами, особенно в регулируемых секторах; Mistral представляет это как способ усилить контроль над использованием ИИ.
Модель набирает 51% на Artificial Analysis Cyber Index, который, в частности, оценивает её способность выявлять, воспроизводить и исправлять уязвимости в программном обеспечении. Кроме того, Mistral сообщает о среднем уровне отказа в 96,6% при запросах злонамеренного характера в сфере кибербезопасности, согласно нескольким специализированным наборам тестов.
Large 4 обучалась на 3800 GPU NVIDIA Grace Blackwell (графических процессорах) в европейских дата-центрах Mistral. Компания подчеркивает оптимизацию своих вычислительных ресурсов, объясняя этим достижение результатов при меньших финансовых затратах по сравнению с некоторыми конкурентами. Артур Менш, сооснователь и генеральный директор Mistral, напоминает, что компания привлекла около 6 млрд долларов за три года. Веса опубликованы под Mistral Ecosystem Open-Weight License — лицензией на основе лицензии MIT, которая регулирует, в частности, перераспределение и коммерческое использование модели.
Перспективы в промышленности и финансах
Предполагаемые области применения выходят за рамки разработки программного обеспечения. В промышленности Mistral приводит пример преобразования двумерных чертежей в 3D-модели для использования в программном обеспечении САПР. В финансах Large 4 могла бы обрабатывать сложные электронные таблицы, анализировать большие объемы данных и использовать финансовые публикации.
Её мультимодальные возможности также могли бы служить для анализа спутниковых и аэрофотоснимков, например, для обнаружения пожаров, мониторинга состояния посевов или выявления рисков для энергетической инфраструктуры.
