Кодик кратко объясняет суть статьи
Компания Mistral выпустила открытую версию своей языковой модели Large 4 (Le Chonk), доступной для запуска на собственных серверах. Модель обладает контекстным окном в 1 млн токенов, поддерживает свыше 160 языков и обработку изображений. Из общего числа параметров (1 трлн) активны лишь 49 млрд при каждом запросе. После трёх недель дополнительного обучения показатели улучшились: в программировании и безопасности она достигла уровня лидеров среди открытых моделей, экономя ресурсы на генерацию токенов. В тестах на обнаружение и исправление уязвимостей модель набрала 51%, отклоняя 96,6% вредоносных запросов. Веса опубликованы на платформе Hugging Face под открытой лицензией, допускающей бесплатное использование и коммерческую эксплуатацию. Доступ через API обойдётся в $0,70 за миллион входных токенов и $2,10 за выходные.
Читайте в Telegram
|
Французская Mistral опубликовала открытые веса флагманской модели Large 4 (Le Chonk). Теперь её можно запускать на собственном оборудовании.
Предварительную версию компания показала в начале октября, тогда модель была доступна только через API. Это модель со смесью экспертов (MoE): из 1 трлн параметров при обработке каждого токена работают 49 млрд. Контекстное окно — 1 млн токенов, модель понимает изображения и поддерживает более 160 языков.
Перед публикацией Mistral ещё три недели продолжала обучение с подкреплением, что, по её данным, улучшило результаты в программировании и киберзащите. В Terminal-Bench 4.0 результат вырос на 13 процентных пунктов, до 41%, а число генерируемых токенов сократилось на 30%. В Artificial Analysis Coding Agent Index модель набрала 48%, наравне с лидером среди открытых моделей GLM-5.3, но тратит в среднем на 47% меньше токенов на задачу.
В закрытом тесте FrontierCode 2.0 от Cognition, где оценивается, принял бы сопровождающий репозитория изменения агента, Large 4 набрала 19,7%. В слепых сравнениях Surge Code пользователи предпочитали её GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash, выше оказалась только Claude Opus 5.5. Все результаты приводит сама Mistral.
По данным Mistral, в Artificial Analysis Cyber Index, который проверяет, может ли модель найти, воспроизвести и исправить уязвимость, Large 4 получила 51%. Также модель в среднем отклоняет 96,6% вредоносных запросов о кибератаках из тестовых наборов. При этом Mistral признаёт, что модель потенциально может помочь в реальных атаках, и обещает дорабатывать ограничения в ближайшие месяцы.
Веса выложены на Hugging Face под лицензией Mistral Ecosystem Open-Weight на основе модифицированной MIT. Модель можно бесплатно использовать, дообучать и применять в коммерции, но компаниям, которые продают доступ к ней как к облачному сервису, нужна отдельная лицензия. Через API обработка 1 млн входных токенов стоит $0,70, выходных — $2,10, входных из кеша — $0,07.
