Mistral открыла доступ к Mistral Large 4, своей самой большой модели: в ней триллион параметров, а внутри компании ее зовут Le Chonk («Толстячок» — так на Интернет-сленге называют упитанных котов). Попробовать новинку уже можно через API в режиме превью. С таким размером европейская лаборатория впервые оказалась в одной весовой категории с главными китайскими открытыми моделями.
Архитектура у модели смешанная, ее строили по принципу MoE («смесь экспертов»): на каждый фрагмент текста работает лишь 49 млрд параметров из триллиона, поэтому ответ обходится дешевле, чем можно ожидать от такого гиганта. Обучали ее с нуля на 3800 ускорителях Nvidia Grace Blackwell в собственных дата-центрах Mistral в Европе. Вице-президент компании по науке Пьер Сток подчеркнул, что это в два-три раза меньше, чем у китайских конкурентов, и намного меньше, чем у закрытых американских лабораторий. Цена превью тоже скромная: $1,36 за миллион входящих токенов и $4,18 за миллион исходящих.
Модель понимает текст и изображения, а в обучающих данных было больше 160 языков, включая все официальные языки Евросоюза. В программировании Mistral ставит ее выше DeepSeek V4 Pro и Qwen3.8 Max по сводному индексу агентного кодинга Artificial Analysis (49,8%). В слепом тесте Surge AI, где профессиональные оценщики не знали, чей ответ перед ними, Le Chonk заняла второе место из пяти с оценкой 3,74 и уступила только Claude Opus 5 с 4,22. В визуальной привязке, когда модель находит конкретный объект на снимке или чертеже, она даже обошла GPT-6 Astra: 42% против 41%.
В демонстрациях Mistral показывает, как модель может решать практические задачи. Она находит мелкие объекты на огромных спутниковых снимках, такая возможность может помочь спасателям после катастроф. А на инженерных чертежах модель увеличивает отдельные участки и последовательно проверяет детали. Ещё один пример — научные расчёты. По одному запросу модель пишет программу, которая использует метод Хартри — Фока. Это способ приблизительно рассчитать, как электроны распределены в атоме или молекуле и какова энергия этой системы. Чтобы упростить сложные вычисления, метод учитывает влияние остальных электронов на каждый электрон в усреднённом виде. Эту задачу выбрали, чтобы показать: модель способна не просто написать небольшой фрагмент кода, а собрать программу для сложного научного расчёта, состоящего из нескольких взаимосвязанных этапов. По данным Mistral, модель также лидирует среди моделей с открытыми весами в SciCode-Verified — тесте, где научные задачи по физике, химии и биологии нужно превращать в работающий код.
За цифрами стоит политика. Открытые модели верхнего уровня сейчас почти целиком китайские, а закрытые американские можно отключить решением одного правительства. Mistral продает третий путь, о котором говорил президент Франции Эмманюэль Макрон: веса открыты, запускать модель можно у себя, а европейская версия сервиса работает полностью под европейским правом. Деньги на это есть. В сентябре компания дополнительно привлекла €3 млрд финансирования, а саму компанию оценили в €21 млрд (около $24,4 млрд).
Всего днем раньше Reflection AI показала открытую Beam на 501 млрд параметров, мы об этом рассказывали. Le Chonk вдвое крупнее, но обе компании играют на одном поле: доказывают, что открытая модель уровня GLM и Qwen может родиться не только в Китае.
Восторгаться пока рано, ведь большая часть цифр внутренняя или получена Artificial Analysis в закрытом режиме до публичного запуска нового набора тестов. Сами веса, то есть обученные параметры для запуска на своих серверах, до конца месяца получат только проверенные партнеры и государственные структуры, которые проверяют модель на устойчивость к злоупотреблениям. Сама Mistral признает, что модель еще дообучается: обучение с подкреплением (метод, при котором модель учится на результатах собственных попыток) идет прямо сейчас, и в компании говорят, что признаков насыщения не видят. На их 3 тыс. GPU такой процесс выдает около 33 млрд токенов в день.
Открытые веса модели ожидаются к 27 октября, и только после этого независимые лаборатории смогут проверить, сколько в рекордах Le Chonk честной инженерии, а сколько удачного выбора тестов.
