Mistral Large 4: дата выхода открытой ИИ-модели Le Chonk

29 октября французская компания Mistral AI объявила о выходе из превью и публикации открытых весов своей новой флагманской модели Mistral Large 4, получившей внутреннее прозвище «Le Chonk» («Толстяк») из-за внушительного общего размера в один триллион параметров. Новинка ориентирована на самостоятельный запуск в инфраструктуре компаний, программирование, агентные сценарии и повышенную информационную безопасность.

• Модель обладает триллионом параметров, но использует архитектуру Mixture of Experts (MoE), где на один токен активны лишь около 49-52 млрд параметров.
• Веса уже доступны на Hugging Face в открытом доступе без необходимости отправки запросов на получение.
• Модель демонстрирует высокую эффективность, расходуя на 47% меньше токенов на задачу по сравнению с конкурентами при сопоставимой точности.

Архитектура и технические особенности Модель построена на базе смеси экспертов (MoE), включающей 128 маршрутизируемых экспертов и четыре активных на каждый токен, плюс один общий. Базовое обучение заняло около двух месяцев на 3,8 тысячах графических процессоров NVIDIA Grace Blackwell в европейских дата-центрах компании. За последующие три недели инженеры провели дообучение с подкреплением на собственных мощностях во Франции, что заметно улучшило агентные возможности модели. Контекстное окно новинки составляет один миллион токенов, а на вход принимаются как текстовые данные, так и изображения благодаря встроенному энкодеру в стиле Pixtral. Кроме того, появились новые режимы рассуждения low и medium, которые позволяют клиентам экономить время и вычислительные ресурсы на простых задачах вместо постоянного использования тяжелого режима high.

Производительность и системные требования Несмотря на открытые веса, запустить «Le Chonk» на обычном потребительском ПК не получится из-за его массивности. Для развертывания квантованной версии в формате NVFP4 понадобятся видеокарты NVIDIA поколения Blackwell и около 610 гигабайт дискового пространства, а стандартная версия требует еще больше памяти. Глава OpenAI Сэм Альтман критиковал локальные релизы за неэффективное распределение дефицитных ресурсов железа, однако Mistral продолжает настаивать на важности открытой европейской ИИ-инфраструктуры. В бенчмарках модель показывает отличные результаты: на Terminal-Bench 4.0 показатель вырос с 28% до 41%, а на BrowseComp достигает 84,5%. Особое внимание разработчики уделили безопасности: система отклоняет 96,6% вредоносных запросов и успешно выдерживает 97% атак в бенчмарке B3 Agent Security, опережая многих американских и китайских конкурентов по ряду показателей защищенности.

Значение релиза для индустрии Выход Mistral Large 4 укрепляет позиции Европы на глобальном рынке фундаментальных искусственных интеллектов, где доминируют американские и китайские лаборатории. Модель распространяется под модифицированной лицензией Mistral Ecosystem Open-Weight License, которая разрешает коммерческое использование и дообучение, однако требует отдельной договоренности для предоставления услуг в формате Model-as-a-Service. Это делает модель мощным инструментом для корпоративного сектора, желающего контролировать свои данные и снижать затраты на обработку токенов.