Mistral выпустила ИИ-модель с открытыми весами на триллион параметров

Французский разработчик Mistral выложил в открытый доступ веса усовершенствованной итерации своей мультимодальной нейросети Mistral Large 4, неофициально известной как «Le Chonk». Архитектура насчитывает один триллион параметров и, согласно заявлению создателей, первенствует среди аналогов с открытыми весами в бенчмарках FrontierCode 2.0 и Terminal-Bench 4.0, а также фиксирует результат в 51% в Artificial Analysis Cyber Index — профильном показателе, измеряющем экспертные компетенции по выявлению, симуляции и безопасному устранению программных уязвимостей.

Существенный скачок производительности стал возможен благодаря дополнительному тринедельному циклу обучения с подкреплением, наложенному на предварительную сборку. Данная процедура, как подчеркивают в Mistral, качественно прокачала навыки написания кода, обеспечения информационной безопасности и логического вывода.

В систему встроили три градации функционирования: базовую Low для рутинных операций, промежуточную Medium для стандартных запросов и углубленную High, ориентированную на комплексные многоуровневые вычисления. В слепых экспертных проверках Surge Code разработка уступила позиции исключительно Claude Opus 5.5, оставив позади такие алгоритмы, как GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash.

Важнейшим достоинством для корпоративного сектора выступает высокая токен-эффективность. В рамках тестов Artificial Analysis Large 4 добивается паритетных результатов с передовыми open-weight аналогами, затрачивая при этом на 47% меньше токенов на выполнение одного задания. В сценариях работы автономных агентов, подразумевающих непрерывную цепочку запросов, это сулит колоссальную экономию вычислительных мощностей. Более того, нейросеть показывает средний показатель отражения угроз в 96,6% при попытках обхода фильтров (JailbreakBench, StrongREJECT и AgentHarm), что является рекордным достижением для открытых моделей, если верить внутренней статистике компании.

Тем не менее, авторы предостерегают: при локальном развертывании открытые веса не гарантируют автоматического переноса защитных алгоритмов, функционирующих в облачном API. ИТ-командам, инсталлирующим систему на собственные мощности, придется самостоятельно проектировать контуры безопасности. Организация уже открыла ранний доступ к специализированной модификации для бизнес-клиентов и непрерывно совершенствует эшелонированную защиту, опираясь на телеметрию реального времени.

Данный релиз разворачивается на фоне нарастающей геополитической нестабильности вокруг американских разработок в сфере искусственного интеллекта. Введенные летом 2026 года Соединенными Штатами временные ограничения на экспорт технологий OpenAI и Anthropic резко повысили актуальность суверенных европейских решений, свободных от экспортных барьеров. Компания Mistral, закрывшая в сентябре инвестиционный раунд на $3,3 млрд при общей капитализации в $24 млрд, позиционирует Large 4 в качестве главного флагмана открытого ИИ, делая особый акцент на программировании и киберзащите — тех направлениях, которым, по утверждению сооснователя Юиема Лампля, «остальные игроки рынка уделяют недостаточно внимания».

Источник: iXBT