Mistral отвори Large 4: силен в кода, зад Китай

Парижката Mistral публикува на 29 октомври теглата на своя челен модел Mistral Large 4, известен с прякора „Le Chonk“. Моделът е с около 1 трилион параметъра, разпространява се през Hugging Face под лиценз, производен на MIT, и според съобщението на компанията е най-добрият отворен модел за агентно писане на код. В общата класация за интелигентност обаче той остава далеч зад китайските отворени модели.

Какво има вътре

Large 4 е хибриден MoE модел — смес от експерти, която съчетава режим на директни отговори и режим на разсъждение с три нива (ниско, средно и високо). Текстовият декодер е със 72 слоя, 6144 скрити измерения и 64 глави за внимание. От общо 128 експерта рутерът избира по 4 на токен плюс един споделен.

Активните параметри са около 50 милиарда — Mistral говори за 52 млрд., докато картата на модела в Hugging Face посочва 49 млрд. Контекстният прозорец е 1 милион токена, а визуалният енкодер е Pixtral с 1,6 млрд. параметъра и 14×14 пиксела на пач. Моделът е нативно многомодален и според Mistral владее над 160 езика.

Любопитното за архитектурата е колко много дължи на китайските лаборатории: вниманието е Multi-head Latent Attention със sparse indexer от DeepSeek, а позиционното кодиране редува RoPE и NoPE в съотношение 3:1.

Обучението е минало на 3800 ускорителя Nvidia Grace Blackwell. За локално пускане ще ви трябват 8 карти B300, а за компресирания вариант — 4 броя GB300. Теглата идват в две версии (FP8 и NVFP4), плюс GGUF квантизации, с поддръжка от първия ден в Transformers, vLLM и llama.cpp.

Силен в кода и в киберзащитата

Трите седмици допълнително обучение с подсилване след октомврийския preview са свършили работа. На Terminal-Bench 4.0 моделът скача от 28% на 41%, а на FrontierCode 2.0 стига 19,7% — и в двата случая това е върхът сред отворените модели. DeepSWE v1.1 дава 61,7%, AutomationBench — 59,9%, BrowseComp — 84,5%, а финансовият FinWorkBench — 73,3%.

Снимка: Mistral AI

Mistral набляга и на ефективността: по индекса Coding Agent на Artificial Analysis Large 4 изравнява GLM-5.3, но изразходва средно с 47% по-малко токени на задача. Генерира 161 токена в секунда, а средната цена на задача в индекса е 2,06 долара.

Втората голяма теза е киберсигурността. Моделът взема 51% на Artificial Analysis Cyber Index — трето място сред отворените модели — 82% на подзадачите за възпроизвеждане и закърпване на уязвимости и 93% на Cybench с 40 състезателни задачи. Отказва 96,6% от злонамерените заявки и устоява на 97,1% от атаките в бенчмарка B3.

Където изоставането боли

Общата картина е по-малко ласкава. В Intelligence Index v5 на Artificial Analysis Large 4 получава 26 точки — едва една повече от preview версията. За сравнение, както отчита The Decoder, DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 са на 32 точки, а Kimi K3.1 Pro води отворените модели с 46. При слепи сравнения срещу Claude Opus 5.5 моделът на Mistral печели 22% от двойките.

С други думи: Large 4 е специалист. Силен е там, където Mistral е насочила обучението — код, терминал, агенти, киберзащита — но в широкия микс от задачи китайските отворени модели са по-напред, и то с модели, които са значително по-леки.

Цени и лиценз

През API цените са 0,70 долара (≈0,63 €) за милион входни токена, 0,07 долара при кеширан вход и 2,10 долара (≈1,88 €) за милион изходни токена. Освен през Mistral Studio, моделът е достъпен през OpenRouter, Microsoft Foundry, Nvidia endpoints и Dell Enterprise Hub.

Лицензът се нарича Mistral Ecosystem Open-Weight License и е производен на MIT: може да го ползвате, променяте, дообучавате и комерсиализирате. Единственото условие е, че фирми, които предлагат модела като услуга (model-as-a-service), трябва да купят отделен търговски лиценз.

Контекст

Mistral е събрала около 6 млрд. долара за три години и залага на суверенитета: с отворени тегла европейска компания или администрация може да пусне Large 4 на собствен хардуер, без данните да излизат към американски или китайски облак. Този аргумент тежи повече след като САЩ забраниха DeepSeek във федералните си системи.

Моментът е натоварен — само ден по-рано Google обяви Gemini 4 Carbon с 59 точки в същия индекс. Затворените челни модели остават извън обсега на Large 4, а и сред отворените той не е номер един.

Заключение: ако пишете код, въртите агенти в терминал или ви трябва модел за киберзащита, който да живее зад вашия firewall, Large 4 е най-сериозната европейска опция в момента — и на цена, която трудно се бие. Ако търсите най-умния отворен модел като цяло, той все още идва от Китай.