Французская Mistral выложила на Hugging Face веса Mistral Large 4, модели примерно на триллион параметров, которую разрешено скачать, дообучить и встроить в коммерческий продукт. О ней мы уже рассказывали. Внутри компании ее зовут Le Chonk. Имя взято из интернет-мема «Le Chaton Fat» («толстый котенок»).
Параметры — числа, в которых модель хранит свои знания. У Large 4 их 1,05 трлн, но работает она по схеме MoE («смесь экспертов»): внутри находятся 128 узких специалистов, и на каждый токен (кусочек слова) подключаются четыре из них плюс один общий. В деле одновременно участвуют около 49 млрд параметров, поэтому модель отвечает быстрее и обходится дешевле плотной сети такого же размера. Окно контекста вмещает 1 млн токенов, то есть несколько больших романов сразу. Large 4 понимает картинки, отвечает текстом и знает больше 160 языков. Модель всегда думает перед ответом: усилие настраивается по трем уровням, от низкого до высокого, и по умолчанию включен самый старательный. Обучали ее с нуля на 3800 ускорителях Nvidia Grace Blackwell в европейских дата-центрах самой Mistral.
Лицензия — модифицированная MIT. Пользоваться Large 4, дообучать ее и продавать продукты на ее основе можно бесплатно. Отдельную коммерческую лицензию придется покупать тем, кто хочет сам торговать ею как облачным сервисом. Через API вход стоит $0,70 за миллион токенов, выход — $2,10.
По данным Mistral, в рейтинге агентов-программистов независимой лаборатории Artificial Analysis Large 4 набрала 48% и сравнялась с китайской GLM-5.3, потратив на задачу на 47% меньше токенов. В тесте Terminal-Bench 4.0 у нее 41%, лучший результат среди открытых моделей. В слепом сравнении платформы Surge разработчики предпочли ее GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash, а выше оказалась только Claude Opus 5.5. Зато по сводному индексу интеллекта Artificial Analysis у нее 26,1 балла против 31,7 у GLM-5.3, 32,6 у DeepSeek V4.1 Flash и 46,5 у Kimi K3.1 Pro, как подсчитал обзор Fello AI. Выходит, что в программировании и агентных задачах модель сильна, а в итоговом зачете открытых систем уступает китайским. Большинство цифр даны самой компанией, независимых проверок пока немного.
Главный довод Mistral — суверенитет. Менш говорит, что ИИ должен быть «инструментом расширения возможностей, а не господства». Вице-президент по науке Пьер Сток добавляет, что доступ к открытой модели нельзя отключить «по определению». Для нашего Беларуси, где зарубежные сервисы то и дело уходят или блокируются, довод звучит предметно: скачанные веса работают без обращения к серверам разработчика.
Деньги у Mistral тоже появились. В сентябре она привлекла €3 млрд при оценке €21 млрд, и для европейской технологической компании это самая крупная сумма за всю историю. Больше всех вложил Samsung. Из прежних инвесторов остались ASML, которая возглавляла предыдущий круг финансирования, и Nvidia.
Скачать модель проще, чем запустить. Официальный вариант в формате NVFP4 рассчитана на ускорители Nvidia Blackwell. Энтузиасты уже сжали веса: сильно ужатая версия Q2_K запускается на одном Mac с чипом Ultra и 512 ГБ памяти, выдавая около 15 токенов в секунду. На четырех видеокартах RTX 6000 Pro выходит примерно 10. Владельцам ноутбуков остается API, а компаниям со своими серверами есть с чем экспериментировать.
Старые Large 3 и Medium 3.5 Mistral объявила устаревшими и отключит их 30 апреля 2027 года. До этого срока тем, кто строил продукты на прежних моделях, придется выбрать: переезжать на Large 4 через API или скачать веса и держать их у себя.
