Еще одна неделя — еще одна модель с открытыми весами, и эта просто огромна, по крайней мере, для европейского флагмана в области ИИ Mistral, которая назвала большую языковую модель (LLM) с 1 триллионом параметров Le Chonk.
Ее продуктовое название — Mistral Large 4, что гораздо менее забавно, чем «очень официальное» прозвище Le Chonk, вдохновленное кошачьими мемами. Тем не менее, эта LLM является крупнейшим релизом с открытыми весами от французского разработчика моделей.
С триллионом параметров Le Chonk находится на переднем крае технологий. Как и большинство современных передовых моделей, она мультимодальна, обладает способностью к рассуждению и использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) с примерно 49 миллиардами активных параметров для снижения затрат на обслуживание.
Mistral не предоставила никаких рекомендаций по требованиям к оборудованию в своем релизном блоге, но модель все еще достаточно мала, чтобы разумно работать на 8-процессорных GPU-системах, таких как Nvidia HGX B300 или AMD MI355X.
Мы гораздо больше знаем об оборудовании, на котором обучалась модель. По данным Mistral, этот «толстяк» обучался с использованием примерно 3800 GPU Grace Blackwell — или около 52 стоек NVL72 — в собственных дата-центрах Mistral в Европе на корпусе, охватывающем более 160 языков, с использованием комбинации контролируемого предварительного обучения и обучения с подкреплением.
Суверенный ИИ остается основным направлением для Европы, и Mistral явно пользуется спросом на модели передового класса, обученные и работающие в пределах европейских границ.
Сама модель в настоящее время находится в предварительном доступе, но вам не придется долго ждать ее весов. Mistral ожидает, что они появятся на Hugging Face и в других репозиториях моделей в течение месяца.
Раннее тестирование независимой компанией по бенчмаркингу Artificial Analysis ставит Le Chonk в существенное невыгодное положение по сравнению с флагманскими моделями OpenAI или Anthropic. В рейтинге интеллекта от AI guru предварительная версия Mistral Large 4 находится между моделями DeepSeek V4.1 Flash и начального уровня GPT6 Luna от OpenAI.
Тем не менее, последняя модель Mistral значительно превосходит самую мощную модель с открытыми весами из США — Inkling от Thinking Machines Lab. Так что, когда речь идет о некитайских LLM, которые вы действительно можете скачать, Mistral показывает себя весьма неплохо.
Как и следовало ожидать, собственные тесты Mistral рисуют гораздо более радужную картину. В тестах по программированию, агентам, финансам и юриспруденции модель показывает, что ее последняя LLM соперничает с некоторыми лучшими китайскими предложениями от Alibaba, Moonshot, Z.AI и DeepSeek. Вы можете найти их графики здесь, но, как всегда, относитесь к ним с долей скептицизма.
Одна из областей, которой Mistral особенно гордится, — это производительность Le Chonk в задачах кибербезопасности. Компания утверждает, что модель является одним из самых сильных участников в бенчмарках кибербезопасности, таких как новый Cyber Index от Artificial Analysis.
Это выпад в сторону проприетарных американских моделей от OpenAI и Anthropic, которые склонны отказываться от задач, связанных с кибербезопасностью, которые могут быть восприняты как враждебные.
Как мы ранее сообщали, это потенциально проблематично для клиентов, пытающихся использовать ИИ-модели для тестирования своих систем на проникновение с целью выявления уязвимостей до того, как их найдет кто-то другой.
«Отказы на уровне провайдера могут блокировать законные исследования уязвимостей и реагирование на инциденты, а потеря доступа к функциональности в середине инцидента сама по себе может стать критическим риском безопасности. ML4 сочетает в себе первоклассную производительность в области кибербезопасности с открытыми весами и возможностью самостоятельного развертывания, предоставляя организациям как возможности, так и автономию для выполнения передовых работ по обеспечению безопасности в соответствии с их собственными политиками», — написала Mistral в блоге.
По данным Mistral, Le Chonk — это лишь первая из серии новых моделей, ставшая возможной благодаря раунду финансирования серии D на сумму 3 миллиарда евро (около 3,4 миллиарда долларов США) в прошлом месяце. Компания уже ожидает значительного улучшения производительности модели по мере продолжения применения обучения с подкреплением, что предполагает появление более мощной версии Mistral Large 4.1.
Если вы хотите опробовать модель до того, как ее веса будут опубликованы в конце этого месяца, она в настоящее время доступна через API Mistral. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tobias Mann
