Mistral Large 4 herkese açık önizlemede: Ağırlıkları bu ay yayınlanacak 1T parametreli açık ağırlıklı model

Mistral AI, bir sonraki amiral gemisi modeli Mistral Large 4'ü herkese açık önizlemeye sundu. Şirket içinde gayriresmi olarak "le Chonk" lakabıyla anılan model, yaklaşık 1 trilyon parametreli açık ağırlıklı bir sistem ve Mistral, indirilebilir ağırlıkları ay sonuna kadar yayınlayacağını söylüyor. Şirketin 6 Ekim duyurusuna göre önizleme API'si şu anda Mistral Studio üzerinden erişilebilir durumda.

Trilyon parametreli Mixture-of-Experts modeli

Mistral, ML4'ü şimdiye kadarki en büyük ve en yetenekli modeli olarak tanımlıyor: 49 milyar aktif parametreye sahip doğası gereği çok modlu bir sistem. Mistral'ın dokümantasyonu kesin rakamı, şirketin granüler Mixture-of-Experts mimarisi dediği yapıda düzenlenmiş toplam 1,05 trilyon parametre olarak veriyor; ayrıca 1,6 milyar parametreli bir görsel kodlayıcı ve 1 milyon token'lık bir bağlam penceresi mevcut.

Model, Mistral'ın kendi Avrupa veri merkezlerindeki 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde sıfırdan eğitildi ve önizleme de aynı altyapıdan sunuluyor. Mistral, eğitim verilerinin önemli bir bölümünün 160'dan fazla dili kapsayan çok dilli olduğunu, tüm resmi AB dillerinin dahil olduğunu belirtiyor. Şirket ayrıca Avrupa hukuku kapsamında uçtan uca kendi işlettiği bir dağıtım planlıyor — bu, ileri düzey yapay zekayı kendi başına barındırmak isteyen ve ABD sağlayıcılarına bağımlı olmak istemeyen kuruluşlara yönelik bir egemenlik vaadinin parçası.

Siber güvenlik öncelikli benchmark sonuçları

Mistral'ın öne çıkan iddiaları güvenlik çalışmalarına odaklanıyor. Şirkete göre, modellerin gerçek yazılımlardaki hataları bulma ve düzeltme yeteneğini bağımsız olarak ölçen Artificial Analysis Cyber Index'te ML4 küresel ilk beş model arasında yer alıyor ve Çin dışında geliştirilen açık ağırlıklı modeller arasında lider konumda. İndeksteki bir görevde — açık kaynak yazılımdaki gerçek bir güvenlik açığını yeniden üretme ve sonra yamalama — ML4 yüzde 82 skor aldı ve Mistral bunu herhangi bir modelin en yüksek skoru olarak nitelendiriyor. Şirket, Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra dahil olmak üzere önde gelen birkaç kapalı modelin görevi reddettikleri için bu testte sıfıra yakın skor aldığına dikkat çekerken, ML4'ün Cybench görev setinin yüzde 93'ünü çözdüğünü de belirtiyor.

Agentic coding tarafında Mistral, DeepSWE v1.1'de yüzde 61,7, SWE-Atlas-QnA'da yüzde 59,4 ve Terminal-Bench 4.0'ta yüzde 28,3 bildiriyor; bunlar birleşik Coding Agent Index skoru olarak yüzde 49,8'e denk geliyor — DeepSeek V4 Pro 0813 ve Qwen3.8 Max'ın önünde. Bir uyarı: bu üç harness skoru, harness'ın kamuya açık lansmanından önce Artificial Analysis tarafından özel olarak değerlendirildi. Surge AI ile yürütülen kör bir insan değerlendirmesinde profesyonel etiketçiler ML4 Preview'ı beş model arasında 5 üzerinden 3,74 ile ikinci sıraya koydu; Claude Opus 5'in (4,22) arkasında, Kimi K3, GLM-5.3 ve GLM-5.2'nin önünde yer aldı.

Genel agent'lar için Mistral, Gmail, Slack ve Salesforce gibi araçlardaki 657 iş akışından oluşan AutomationBench'de yüzde 59,9 ve uzun soluklu bilgi işleri için AA-Briefcase'te 1.393 Elo skoru bildiriyor. Çok modlu testlerde şirket, ML4'ün Dense 200 görsel grounding benchmark'ında GPT-6 Astra'yı yüzde 42'ye karşı 41'lik skorla yendiğini söylüyor. Aksi belirtilmedikçe bu rakamların tümü Mistral'ın kendisinden geliyor, bu yüzden bağımsız doğrulama büyük ölçüde ağırlıkların yayınlanmasını bekleyecek.

Erişilebilirlik, fiyatlandırma ve sıradaki adımlar

Ağırlıklar yayınlanana kadar Mistral, modeli gerçek dünya senaryolarında siber güvenlik liderleri, güvenilir ortaklar ve devlet yetkilileriyle red-teaming sürecinden geçiriyor; bu aktörlere azaltılmış moderasyonla ve genişletilmiş siber yeteneklerle aynı modele erişim veriliyor. Şirket bunun savunucular için önemli olduğunu savunuyor, çünkü kapalı modellerdeki sağlayıcı düzeyindeki reddetmeler meşru güvenlik açığı araştırmasını ve olay müdahalesini engelleyebiliyor.

Mistral'ın dokümantasyonu fiyatlandırmayı milyon giriş token'ı başına 0,68 ile 1,36 dolar arası (önbelleğe alınmış girişte 0,07–0,14 dolar) ve milyon çıktı token'ı başına 2,09 ile 4,18 dolar arası olarak listeliyor. Desteklenen özellikler arasında structured outputs, function calling, belge soru-cevabı, batching ve agent'lar için yerleşik araçlar yer alıyor. Mistral, ek mimari ayrıntıların, ek benchmark'ların ve post-training metodolojisinin ağırlıklarla birlikte yayınlanacağını ve ML4'ün yeni bir nesil özelleştirilmiş ve optimize edilmiş modellerin temelini oluşturacağını söylüyor.

Neden önemli

Ağırlıklar zamanında yayınlanırsa ML4, en güçlü açık modellerin giderek Çin'den geldiği bir dönemde trilyon parametreli, frontier sınıfı bir modeli açık ağırlık ekosistemine kazandırır. Siber güvenlik konumlanması hikayenin en keskin yanı: Mistral, önde gelen kapalı modellerin reddettiği saldırganlığa yakın güvenlik çalışmalarını yapabilecek bir modeli açıkça pazarlıyor; bu savunucular ve olay müdahale ekipleri için gerçek bir yetenek, ancak açık ağırlıklara ilişkin ikili kullanım tartışmasını da yoğunlaştırıyor. Avrupa'daki kurumlar ve hükümetler için üst düzey bir modelin uçtan uca AB işletimli dağıtımı, bir slogan değil somut bir egemenlik seçeneği. Açık sorular ise benchmark iddialarının ağırlıklar ve yeni Artificial Analysis harness'ları kamuya açıldığında geçerliliğini koruyup koruyamayacağı ve azaltılmış moderasyonlu red-teaming aşamasının nihai sürümü nasıl şekillendireceği.