Французская Mistral выпустила открытые веса Mistral Large 4. Модель на триллион параметров уже доступна на Hugging Face, а также через API компании и некоторым пользователям сервиса Vibe.
Large 4 получила прозвище Le Chonk. Она работает с текстом и изображениями, а отвечает текстом или кодом. При каждом запросе модель задействует 52 млрд параметров из триллиона — такой подход снижает вычислительную нагрузку.
От предварительной версии релиз отделяют три недели дополнительного обучения с подкреплением. Mistral использовала отзывы корпоративных и государственных клиентов, чтобы улучшить программирование, поиск уязвимостей и управление глубиной рассуждений.
На Terminal-Bench 4.0, где ИИ-агенты решают задачи в терминале, результат Large 4 вырос с 28% до 41%. Ближайшая GLM-5.3 набрала 40%. В рейтинге Coding Agent Index обе модели показали сопоставимое качество, но Large 4 в среднем потратила на задачу на 47% меньше токенов.
В тесте CyberGym-E2E модель набрала 79%. Бенчмарк проверяет, способен ли ИИ найти, воспроизвести и исправить реальные ошибки безопасности памяти в проектах на C и C++. Результат совпал с MiMo-V2.6-Pro и превысил показатель DeepSeek V4.1 Flash в 76%.
Пользователям доступны три режима рассуждений: низкий, средний и высокий. Последний после доработки стал на 50% эффективнее. По данным Mistral, некоторые клиенты уже применяют модель для автоматизированного тестирования собственных приложений на проникновение.
Обучение Large 4 прошло в Европе на 3800 ускорителях Nvidia Grace Blackwell. Дополнительное обучение проводилось на инфраструктуре Mistral во Франции с энергопотреблением около 10 МВт.
Компания также подготовила квантованную версию, которая запускается на четырёх Nvidia B200 или B300. В следующие месяцы Mistral обещает выпустить уменьшенные варианты, включая модель для ноутбука. Точных сроков и цен на API пока нет.
