Французская ИИ-компания Mistral выпустила веса модели Large 4, сообщило TNW 29 октября. Модель уже доступна на Hugging Face, через программный интерфейс Mistral и части пользователей сервиса Vibe. Её можно развернуть в собственной инфраструктуре, но даже квантованной версии нужны четыре ускорителя NVIDIA B200 или B300.
После трёх дополнительных недель обучения с подкреплением и учётом отзывов клиентов Large 4 улучшила результат в Terminal-Bench 4.0 — тесте работы ИИ-агентов в терминале:
| Модель | Компания | Результат |
|---|---|---|
| Mistral Large 4 | Mistral | 41% |
| GLM-5.3 | Z.ai | 40% |
| Large 4 Preview | Mistral | 28% |
Large 4 содержит 1 трлн параметров, но при обработке одного токена задействует 49 млрд, или 52 млрд с учётом входных и выходных слоёв. Модель принимает текст и изображения, а создаёт текст и программный код.
Читайте также
В независимом Coding Agent Index от Artificial Analysis модель сравнялась с GLM-5.3, используя в среднем на 47% меньше токенов на задачу. Это снижает объём вычислений при длительной работе программных агентов с репозиториями и терминалом.
В CyberGym-E2E, где модели ищут, воспроизводят и исправляют реальные ошибки безопасности в проектах на C и C++, Large 4 получила 79%. Такой же результат показала MiMo-V2.6-Pro, а DeepSeek V4.1 Flash набрала 76%. Некоторые клиенты Mistral уже применяют специализированных агентов на базе модели для автоматизированной проверки собственных приложений на проникновение.
Доступные веса позволяют организациям запускать Large 4 внутри своей инфраструктуры и работать с закрытым кодом, журналами безопасности и внутренними документами без передачи их внешнему API. Из-за требований к оборудованию нынешняя версия рассчитана прежде всего на дата-центры и крупные команды. В ближайшие месяцы Mistral планирует выпустить уменьшенные варианты модели, включая версию для ноутбука.