Mistral выпускает открытую ИИ-модель Large 4 с триллионом параметров
Французская компания Mistral AI опубликовала веса своей флагманской модели Mistral Large 4, известной под неофициальным названием «Le Chonk». Теперь организации могут самостоятельно развернуть систему для разработки программного обеспечения, поиска уязвимостей и защиты корпоративной инфраструктуры, не передавая данные внешнему поставщику ИИ. О выпуске сообщается спустя три недели после презентации предварительной версии.
Модель Large 4 насчитывает около триллиона параметров и построена на архитектуре Mixture of Experts («смесь экспертов»). Во время обработки запроса активируется только часть модели — около 52 млрд параметров, что позволяет экономнее расходовать вычислительные ресурсы. Система работает с текстом и изображениями, поддерживает контекст до миллиона токенов и способна решать многоэтапные задачи с использованием программных инструментов. В отличие от ИИ-сервисов, доступных преимущественно через облачный API, Mistral предоставляет сами веса модели — числовые параметры, полученные в процессе обучения. Разработчики могут адаптировать её к собственным данным, установить на корпоративных серверах и определять правила обработки конфиденциальной информации. Это особенно важно для банков, государственных организаций и предприятий, которые не могут свободно передавать исходный код или материалы во внешние сервисы.
«Мне некомфортно жить в мире, где не существует открытых весов моделей», — заявил вице-президент Mistral по научным исследованиям Пьер Сток.
При этом он признаёт обратную сторону открытости: после публикации весов ограничить круг пользователей уже невозможно. Это защищает клиентов от внезапного отключения сервиса, но также даёт доступ к мощным инструментам и потенциальным злоумышленникам.
За три недели между анонсом и выпуском разработчики продолжили обучение модели с подкреплением, использовав отзывы компаний и специалистов по информационной безопасности. По данным Mistral, в тесте Artificial Analysis Coding Agent Index модель Large 4 набрала 48%, приблизившись к результату китайской GLM-5.3, но при этом расходовала на решение задач на 47% меньше токенов. В тесте Terminal-Bench 4.0 показатель вырос на 13 процентных пунктов — до 41%. Таким образом, главное улучшение касается не только качества программирования, но и стоимости выполнения сложных операций. Значительное внимание в модели уделено кибербезопасности. В бенчмарке Artificial Analysis Cyber Index, оценивающем способность ИИ находить уязвимости, воспроизводить их и создавать исправления, модель получила 51%. Разработчики утверждают, что встроенные механизмы безопасности позволяют отличать законные защитные проверки от вредоносных запросов: в испытаниях на опасных сценариях система отказывала в среднем в 96,6% случаев.
Партнёры Mistral уже испытывают технологию на практике. Компания Booz Allen Hamilton сообщает о результатах поиска уязвимостей, сопоставимых с другими передовыми ИИ-моделями. Специалисты Cloudflare и Cisco рассматривают открытые веса как способ обеспечить контроль над инструментами защиты и изучать их поведение.
«Устойчивость начинается с автономии», — подчёркивает директор по стратегии Cloudflare Стефани Коэн.
Отдельное соглашение Mistral заключила с Orange Cyberdefense - подразделением французского телекоммуникационного оператора Orange. Компания получит доступ к специализированной версии Large 4 для проверки защищённости информационных систем и ускорения расследования инцидентов.
Модель Large 4 обучалась с использованием 3800 ускорителей NVIDIA Grace Blackwell. Её можно получить через Hugging Face или использовать в Mistral Studio и других поддерживаемых сервисах. Лицензия разрешает внутреннее и коммерческое применение, изменение и дополнительное обучение, однако для бизнеса, продающего доступ к модели как отдельной услуге, требуется специальное соглашение с Mistral. Самостоятельный запуск столь крупной системы также потребует серьёзных вычислительных ресурсов.
