Mistral публикует веса Mistral Large 4 — модели с 1 трлн параметров — примерно за половину цены превью

Mistral опубликовала веса улучшенной модели Mistral Large 4 («Le Chonk») — своей флагманской изначально мультимодальной модели с 1 трлн параметров, которая поступила в публичное превью в начале этого месяца. Веса доступны на Hugging Face под названиями Mistral-Large-4-1T-A52B и NVFP4-версия. Mistral называет модель обученной в Европе и лучшей моделью с открытыми весами для программирования. Один из комментаторов отмечает, что лицензия — модифицированная MIT, а не одобренная OSI.

Изменения, о которых Mistral сообщает после превью: ещё три недели обучения с подкреплением, три режима рассуждений (Low, Medium и High по умолчанию; Low заменяет «None») и меньше выходных токенов. Комментатор Hacker News трактует документацию как указание на цену $0.70 за миллион входных токенов и $2.10 за миллион выходных — против $1.36 и $4.18 у превью.

Заявления Mistral (из её собственного поста; независимо не проверены, если не указано иное):

• Программирование: 19.7% на закрытом тесте FrontierCode 2.0 от Cognition, где, по заявлению компании, модель лидирует; 41% на Terminal-Bench 4.0 — на 13 пунктов выше результата превью при на 30% меньшем числе выходных токенов; 48% в индексе Artificial Analysis Coding Agent Index — фактически наравне с GLM-5.3, но с на 47% меньшим числом токенов на задачу. В слепых сравнениях Surge Code модель предпочли GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash; впереди оказалась только Claude Opus 5.5.
• Безопасность: 51% в Artificial Analysis Cyber Index и средний уровень отказов 96.6% на вредоносные запросы в сфере кибербезопасности; по словам компании, это самый высокий показатель среди моделей с открытыми весами. После анализа реального трафика Mistral ужесточает защитные механизмы и предоставляет некоторым проверенным партнёрам по разработке предварительный доступ к варианту для кибербезопасности.
• Рабочие задачи: 73.3% на Finch (финансовые задачи), 84.5% на BrowseComp и 97.1% устойчивости к атакам на бенчмарке безопасности агентов B3 (93.3% в превью).

В посте приведены заявления компаний, в том числе Booz Allen, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, NVIDIA и Hugging Face.

Artificial Analysis (сайт с бенчмарками; собственные измерения) сообщает, что релиз с 1.05 трлн параметров всего и 52 млрд активных параметров позволяет Mistral Large 4 с небольшим отрывом стать моделью с открытыми весами №1 среди разработанных за пределами Китая. В режиме интенсивных рассуждений модель набирает 51 в Cyber Index, занимая третье место среди нынешних моделей с открытыми весами после DeepSeek V4.1 Flash 1017 (57) и MiMo-V2.6-Pro (56), а в Coding Agent Index занимает второе место среди моделей с открытыми весами при запуске в Mistral Vibe.

Запуск моделей: vLLM и SGLang объявили о поддержке с первого дня. SGLang заявляет, что первым запустил модель на NVIDIA Vera Rubin; vLLM указывает контрольные точки FP8 и NVFP4 со встроенным drafter DSpark.