Представлена Mistral Large 4: европейская модель на триллион параметров в превью

Французская AI-компания Mistral объявила 6 октября 2026 года о публичном превью своей крупнейшей модели Mistral Large 4 (ML4). Модель, известная под кодовым названием «Le Chonk», стала доступна по API через платформу Mistral Studio. Веса модели планируется опубликовать в конце октября; до тех пор ML4 числится как проприетарная модель, поскольку веса не предоставлены.

По данным Mistral, ML4 изначально является мультимодальной моделью и имеет в общей сложности 1 триллион параметров, из которых 49 миллиардов активны. Компания утверждает, что модель превосходит даже проприетарные модели-конкуренты в сферах киберзащиты, производства и финансов.

Что показывают независимые тесты?

В Intelligence Index от Artificial Analysis, объединяющем десять различных областей, ML4 набрала 38 баллов. Это значительный скачок по сравнению с 9 баллами предыдущей модели Mistral Large 3 и 14 баллами недавно вышедшей Mistral Medium 3.5. С этим результатом ML4 опережает модель GLM-5.2 от Z.ai, но лидер рейтинга Claude Opus 5.5 (Max) с 58 баллами по-прежнему значительно впереди. В области программирования ML4 обошла Deepseek V4 Pro и Qwen3.8 Max, набрав 49,8% в Artificial Analysis Coding Agent Index. В слепой оценке Surge AI ML4 заняла второе место среди пяти моделей с результатом 3,74 из 5; на первом месте оказалась Claude Opus 5 с 4,22 балла.

Откуда заявление о киберзащите?

Большую часть своего анонса Mistral посвятила возможностям в области кибербезопасности. По данным компании, ML4 показала 82% успеха в тесте на воспроизведение и исправление реальной уязвимости в программном обеспечении с открытым исходным кодом — это наивысший результат среди всех протестированных моделей. Однако Mistral отмечает, что такие модели, как Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra, полностью отказались выполнять эту задачу из-за своих защитных фильтров, поэтому тест скорее измеряет политику провайдеров, чем возможности моделей. Mistral также сообщает о высоких показателях отказа на вредоносные киберзапросы: в тесте Lakera B3 AI Security Benchmark модель заблокировала 93,3% атак.

Что предлагается в анализе технических чертежей и изображений?

Mistral утверждает, что ML4 способна анализировать документы, графики, гигапиксельные спутниковые снимки и технические чертежи, самостоятельно увеличивая и детально рассматривая нужные участки. В бенчмарке Dense 200 ML4 набрала 42%, немного опередив GPT-6 Astra с результатом 41%. Также отмечается, что эксперты-люди отдавали предпочтение ML4 в задачах STEM и CAD. Эта особенность заметна для команд, работающих с архитектурной и инженерной документацией.

Что это значит для архитектурных и archviz-команд?

Производительность модели в задачах с техническими чертежами и CAD указывает на потенциальное применение в анализе документации архитектурных проектов, проверке смет или автоматическом сканировании технических листов. Однако модель всё ещё находится на стадии превью и считается проприетарной; до публикации весов и уточнения условий лицензии офисам рано планировать локальное развёртывание (on-premise) или интеграцию. Акцент на размещении данных в Европе и суверенитете данных может заинтересовать архитектурные бюро в Европе с точки зрения конфиденциальности данных, однако с учётом разрыва в производительности в повседневной работе, вероятно, по-прежнему будут предпочитаться закрытые модели (Claude, GPT-6 Astra).

Mistral сообщила, что обучила ML4 с нуля в собственных европейских дата-центрах на 3800 GPU Nvidia Grace Blackwell. Контекстное окно модели достигает 1 миллиона токенов; согласно документации, архитектура включает мелкогранулированную структуру mixture-of-experts и визуальный кодировщик с 1,6 миллиарда параметров. На этапе превью цена установлена на уровне 0,68 доллара за миллион входных токенов и 2,09 доллара за выходные; кешированные входные данные тарифицируются по 0,07 доллара. В документации также указаны стандартные цены, вдвое превышающие эти значения. Расширение финансируется за счёт раунда Series D объёмом 3 миллиарда евро, привлечённого компанией.