Mistral udostępnia wagi Mistral Large 4, modelu z 1 bilionem parametrów, za cenę około połowy ceny wersji preview

Mistral opublikował wagi ulepszonego modelu Mistral Large 4 ("Le Chonk"), swojego flagowego, natywnie multimodalnego modelu z 1 bilionem parametrów, który trafił do publicznego preview na początku tego miesiąca. Wagi są dostępne w Hugging Face jako Mistral-Large-4-1T-A52B oraz w wersji NVFP4. Mistral określa model jako wytrenowany w Europie i najlepszy model z otwartymi wagami do kodowania. Jeden z komentujących twierdzi, że licencja to zmodyfikowana MIT, a nie licencja zatwierdzona przez OSI.

Zmiany, które Mistral deklaruje od czasu preview: trzy tygodnie dalszego uczenia przez wzmacnianie, trzy tryby rozumowania (Low, Medium i High jako domyślny; Low zastępuje "None") oraz mniej tokenów wyjściowych. Komentujący na Hacker News odczytuje z dokumentacji ceny 0,70 USD za milion tokenów wejściowych i 2,10 USD za milion tokenów wyjściowych, w porównaniu z 1,36 USD i 4,18 USD w przypadku preview.

Deklaracje Mistral (z własnego wpisu firmy, niezweryfikowane niezależnie, o ile nie zaznaczono inaczej):

• Kodowanie: 19,7% w prywatnym benchmarku FrontierCode 2.0 firmy Cognition — Mistral twierdzi, że model jest w nim liderem; 41% w Terminal-Bench 4.0, o 13 punktów więcej niż w preview przy 30% mniejszej liczbie tokenów wyjściowych; 48% w Artificial Analysis Coding Agent Index, co oznacza praktyczny remis z GLM-5.3 przy użyciu o 47% mniejszej liczby tokenów na zadanie. W ślepych porównaniach Surge Code model uzyskał lepsze oceny niż GLM-5.3, Kimi K3 i DeepSeek V4.1 Flash; wyprzedził go tylko Claude Opus 5.5.
• Bezpieczeństwo: 51% w Artificial Analysis Cyber Index oraz średnio 96,6% odmów w odpowiedzi na złośliwe prośby dotyczące cyberbezpieczeństwa. Mistral twierdzi, że to najwyższy wynik wśród modeli otwartych. Po analizie ruchu na żywo firma zaostrza zabezpieczenia i zapewnia niektórym sprawdzonym partnerom projektowym wstępny dostęp do wariantu przeznaczonego do cyberbezpieczeństwa.
• Zastosowania zawodowe: 73,3% w Finch (zadania finansowe), 84,5% w BrowseComp i 97,1% odporności na ataki w benchmarku bezpieczeństwa agentów B3 (93,3% w preview).

Wpis zawiera wypowiedzi firm, w tym Booz Allen, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, NVIDIA i Hugging Face.

Artificial Analysis (serwis benchmarkowy, własne pomiary) informuje, że ta wersja, mająca łącznie 1,05 bln parametrów, z czego 52 mld aktywnych, nieznacznie plasuje Mistral Large 4 na pierwszym miejscu wśród modeli z otwartymi wagami opracowanych poza Chinami. Przy wysokim poziomie rozumowania model uzyskuje 51 punktów w Cyber Index, zajmując trzecie miejsce wśród obecnych modeli z otwartymi wagami, za DeepSeek V4.1 Flash 1017 (57) i MiMo-V2.6-Pro (56). W Coding Agent Index zajmuje drugie miejsce wśród modeli z otwartymi wagami, gdy działa w Mistral Vibe.

Uruchamianie: vLLM i SGLang ogłosiły obsługę modelu od dnia premiery. SGLang twierdzi, że jako pierwszy uruchamia model na NVIDIA Vera Rubin; vLLM wymienia checkpointy FP8 i NVFP4 z wbudowanym drafterem DSpark.