نموذج Le Chonk بنقطة تحقق تضم تريليون مُعامل من Mistral يصل إلى Hugging Face

أصدرت Mistral AI في 29 أكتوبر 2026 أوزان Mistral Large 4، نموذجها الرائد متعدد الوسائط أصيلًا، الذي يضم تريليون مُعامل ويُعرف باسم Le Chonk، وأتاحت تنزيل نقطة التحقق من Hugging Face للاستضافة الذاتية، كما وفّرته عبر واجهة برمجة التطبيقات ومنصات الشركاء بموجب ترخيص مفتوح الأوزان معدّل مستند إلى MIT.

يأتي هذا الإصدار بعد إتاحة معاينة عامة للنموذج في 6 أكتوبر 2026، حين كشفت Mistral للمرة الأولى عن نظام مزيج الخبراء الذي يضم 1.05 تريليون مُعامل. وفي إعلانها، قالت Mistral إنها استفادت من ملاحظات المستخدمين على المعاينة، مع مواصلة توسيع نطاق التعلم المعزز، ما أسفر، بحسب وصفها، عن مكاسب كبيرة في البرمجة والأمن السيبراني الدفاعي وكفاءة الاستدلال. ووصفت الشركة Mistral Large 4 بأنه أفضل نموذج مفتوح الأوزان للبرمجة، وقالت إن المكاسب تواصل تسارعها من دون أي مؤشرات على بلوغها حدًا أقصى.

الترخيص والأسعار والتوافر

نُشرت الأوزان على Hugging Face بموجب ترخيص Mistral Ecosystem Open-Weight License، وهو إصدار معدّل من ترخيص MIT. وبموجب شروطه، يمكن استخدام النموذج وتعديله وضبطه الدقيق وتسويقه تجاريًا مجانًا، بشرط واحد: على الشركات التي تقدم خدمة «النموذج كخدمة» الحصول على ترخيص تجاري منفصل من Mistral قبل استخدام النموذج لأغراض تجارية.

تبلغ تكلفة الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات 0.70 دولارًا لكل مليون رمز إدخال، و0.07 دولار لكل مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتًا، و2.10 دولار لكل مليون رمز إخراج، وفقًا إلى وثائق النموذج لدى Mistral. ويتاح النموذج باسم mistral-large-4 عبر واجهة برمجة التطبيقات Mistral API ومنصة Mistral Studio، كما يتوفر عبر OpenRouter، ومساعد البرمجة Vibe Code من Mistral، ونقاط النهاية المستضافة من NVIDIA باستخدام حاوية NVIDIA NIM محسّنة، وMicrosoft Foundry. وقالت Mistral إن خيارات النشر الخاص متاحة لمطوري Azure عبر Foundry، فيما ذكرت Tina Schuchman، نائبة رئيس Foundry للشؤون المؤسسية في Microsoft، أن Microsoft هي أول مزود خدمات سحابية يتيح Mistral Large 4 للعملاء.

معايير البرمجة وأنماط الاستدلال

أفادت Mistral بأن Mistral Large 4 يتصدر معيار FrontierCode 2.0 الخاص من Cognition، الذي يقيّم جودة الشيفرة من البداية إلى النهاية، وما إذا كان مسؤول صيانة المستودع سيقبل دمج التغيير الذي يجريه أحد الوكلاء، محققًا نتيجة 19.7% ومتقدمًا على نماذج مفتوحة الأوزان مدرجة، من بينها GLM-5.3 وKimi K3 وDeepSeek V4.1 Flash.

أفادت Mistral بأنها حققت نتيجة 48% في مؤشر Artificial Analysis Coding Agent Index، ووصفتها بأنها تعادل عمليًا نتيجة النموذج الرائد مفتوح الأوزان GLM-5.3، مع استخدام رموز أقل بنسبة 47% في المتوسط لكل مهمة. وفي Terminal-Bench 4.0، ذكرت الشركة أن النتيجة ارتفعت 13 نقطة مئوية مقارنة بالمعاينة العامة، لتبلغ 41%، ما وضع النموذج في الصدارة بين النماذج مفتوحة الأوزان، مع خفض رموز الإخراج بنسبة 30%. وفي تقييمات Surge Code للتفضيل البشري بالمقارنة الثنائية المعماة التي استشهدت بها Mistral، فُضّل النموذج على GLM-5.3 وKimi K3 وDeepSeek V4.1 Flash، ولم يتقدّم عليه سوى Claude Opus 5.5 بين النماذج التي شملها التقييم.

يدعم النموذج ثلاثة أنماط للاستدلال: منخفض ومتوسط وعالٍ، ويكون النمط العالي هو الإعداد الافتراضي. وقالت Mistral إن النمط المنخفض يحل محل نمط الاستدلال السابق «None»، ويناسب المهام البسيطة، بينما يلائم النمط المتوسط الاستخدام اليومي، ويستهدف النمط العالي أصعب حالات الاستخدام التي تتطلب استدلالًا معمقًا، بما يتيح للمطورين الموازنة بين الأداء والتكلفة.

نتائج الأمن السيبراني وتعديلات ضوابط الحماية

أفادت Mistral بتحقيق نتيجة 51% في مؤشر Artificial Analysis Cyber Index، الذي يقيس قدرة النموذج على اكتشاف الثغرات في قاعدة الشيفرة، وإعادة إنتاجها والتحقق من صحتها، ثم إصلاحها من دون الإضرار بالوظائف القائمة. وقالت الشركة إن النموذج يتعامل مع مهام الأمن الدفاعي المشروعة من دون رفض غير ضروري، فيما تميّز ضوابط الحماية المدمجة فيه بين المهام الدفاعية والمهام الهجومية الخبيثة. وأعلنت Mistral أن متوسط معدل الرفض بلغ 96.6% عند التعامل مع طلبات سيبرانية خبيثة ضمن المطالبات ذات الصلة بالأمن السيبراني في JailbreakBench وStrongREJECT وAgentHarm، ووصفت هذه النسبة بأنها الأعلى بين النماذج المفتوحة التي تقيسها.

وكشف الإعلان أيضًا أن Mistral راقبت استخدام النموذج المرتبط بالأمن السيبراني في حركة المرور الفعلية بعد المعاينة. وقالت الشركة إنها رصدت رفض النموذج الامتثال لهجمات الصندوق الأسود على أهداف حية، لكنها ترى إمكانية تعزيز قدرته على تنفيذ هجمات فعلية، ولذلك تعدّل ضوابط الحماية وفقًا لذلك، مع وعد بإجراء مزيد من التحديثات خلال الأشهر المقبلة. ويحصل شركاء التصميم من المؤسسات، مثل Orange Cyberdefense، على إمكانية معاينة نسخة متخصصة من Mistral Large 4 محسّنة لاختبار الاختراق وتقييم الثغرات واختبارات الفريق الأحمر، وذلك رهناً بإجراءات التحقق والضمانات التعاقدية التي تقصر الاختبارات على الأنظمة المملوكة أو المصرح باختبارها صراحةً، وفي بيئات خاضعة للرقابة.

تضمّن الإعلان تصريحات بشأن التقييم من مسؤولين تنفيذيين في Booz Allen Hamilton وCisco وCloudflare وCrowdStrike وElastic وENISA وFortinet وNVIDIA وOrange Cyberdefense وRubrik وZscaler. وقال Brad Medairy، رئيس قطاع الأمن السيبراني الوطني في Booz Allen Hamilton، إن الاختبارات أظهرت أن النموذج يضاهي معدلات استدعاء اكتشاف الثغرات التي تحققها نماذج سيبرانية متقدمة أخرى، وفقًا للمعيار الداخلي للشركة لتحليل أمن الشيفرة المصدرية.

البنية والتدريب

وفقًا لبطاقة النموذج، فإن Mistral Large 4 نموذج خليط خبراء دقيق يضم نحو 1 تريليون معلمة إجمالًا، ونحو 52 مليار معلمة نشطة لكل رمز (49 مليارًا باستثناء التضمينات وطبقات الإخراج)، مع 128 خبيرًا موجّهًا، يُفعَّل أربعة منها لكل رمز، إضافة إلى خبير مشترك واحد. ويدعم نافذة سياق بسعة مليون رمز، ويقبل مدخلات نصية وصورية ويُخرج نصًا، عبر مُشفّر رؤية على نمط Pixtral يضم 1.6 مليار معلمة، ومدرَّب على التعامل مع أحجام الصور ونسب أبعادها المختلفة. وتقول Mistral إن النموذج دُرّب من الصفر باستخدام 3,800 من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Grace Blackwell في مراكز بيانات الشركة الخاصة بأوروبا، وإنه يجيد بطبيعته أكثر من 160 لغة، من بينها جميع اللغات الرسمية للاتحاد الأوروبي.

تأتي نقطة التحقق مزوّدة برأس مسودة مضمّن لفك الترميز التخميني من DSpark، يقترح كتلًا من ثلاثة رموز، وقد قاست Mistral أن معدل المعالجة يصل معه إلى 1.9 ضعفًا مقارنةً بتشغيل النموذج المستهدف وحده؛ كما تتوفر نقطة تحقق مكمّمة بتنسيق NVFP4 تستهدف وحدات معالجة الرسومات Blackwell. وفي الإصدار الخامس من Artificial Analysis Intelligence Index، تسجل بطاقة النموذج 26 نقطة، وتصفها بأنها أعلى نتيجة بين النماذج الغربية مفتوحة الأوزان، مع الإشارة إلى أن النماذج الصينية الرائدة مفتوحة الأوزان تحقق نتائج أعلى في المؤشر الإجمالي. وأفادت Mistral أيضًا بارتفاع نتيجة Finch (FinWorkBench) إلى 73.3%، لتأتي في المرتبة الثانية بين النماذج المفتوحة بعد Kimi K3؛ وبلوغ BrowseComp نسبة 84.5% انطلاقًا من نقطة تحقق للضبط الدقيق الخاضع للإشراف سجلت 75%؛ وارتفاع مقاومة الهجمات إلى 97.1% في B3 Agent Security Benchmark، مقارنةً بـ93.3% في الإصدار الاستعراضي.

قالت Mistral إن Mistral Large 4 سيشكّل الأساس لجيل جديد من نماذج Mistral المتخصصة والمحسّنة، مشيرةً إلى إصدارات حديثة مثل Voxtral وTimestral.