Mistral का 1 ट्रिलियन-पैरामीटर वाला Le Chonk चेकपॉइंट Hugging Face पर उपलब्ध

Mistral AI ने 29 अक्टूबर, 2026 को अपने प्रमुख 1 ट्रिलियन-पैरामीटर वाले नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल Mistral Large 4 के वेट जारी किए। इस मॉडल को Le Chonk के नाम से जाना जाता है। अब इस चेकपॉइंट को Hugging Face से डाउनलोड करके अपने सर्वर पर होस्ट किया जा सकता है। यह संशोधित MIT ओपन-वेट लाइसेंस के तहत कंपनी के API और साझेदार प्लेटफ़ॉर्मों पर भी उपलब्ध है।

यह रिलीज़ 6 अक्टूबर, 2026 को मॉडल के सार्वजनिक प्रीव्यू के बाद आई है। उस समय Mistral ने पहली बार 1.05 ट्रिलियन-पैरामीटर वाली मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स प्रणाली पेश की थी। अपनी घोषणा में Mistral ने कहा कि उसने प्रीव्यू से मिले सुझावों को शामिल किया और साथ ही रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग का विस्तार जारी रखा। कंपनी के अनुसार, इससे कोडिंग, रक्षात्मक साइबर सुरक्षा और तर्क-क्षमता की दक्षता में बड़े सुधार हुए। कंपनी ने Mistral Large 4 को कोडिंग के लिए सबसे अच्छा ओपन-वेट मॉडल बताया और कहा कि सुधारों की रफ़्तार लगातार बढ़ रही है तथा उनमें संतृप्ति के कोई संकेत नहीं हैं।

लाइसेंस, मूल्य निर्धारण और उपलब्धता

वेट Hugging Face पर Mistral Ecosystem Open-Weight License के तहत प्रकाशित किए गए हैं, जो MIT लाइसेंस का संशोधित संस्करण है। इसकी शर्तों के अनुसार, मॉडल का उपयोग, उसमें बदलाव, उसे फ़ाइन-ट्यून और व्यावसायिक इस्तेमाल किया जा सकता है। हालांकि, एक शर्त है: Model-as-a-Service सेवा चलाने वाले व्यवसायों को मॉडल का व्यावसायिक उपयोग करने से पहले Mistral से अलग वाणिज्यिक लाइसेंस लेना होगा।

Mistral के मॉडल दस्तावेज़ के अनुसार, API के ज़रिए इस्तेमाल की दर हर दस लाख इनपुट टोकन के लिए $0.70, हर दस लाख कैश किए गए इनपुट टोकन के लिए $0.07 और हर दस लाख आउटपुट टोकन के लिए $2.10 है। Mistral API और Mistral Studio पर यह मॉडल mistral-large-4 नाम से उपलब्ध है। इसे OpenRouter, Mistral के Vibe Code कोडिंग सहायक, NVIDIA के अनुकूलित NVIDIA NIM कंटेनर वाले होस्टेड एंडपॉइंट और Microsoft Foundry के ज़रिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। Mistral ने कहा कि Foundry के माध्यम से Azure डेवलपरों के लिए निजी परिनियोजन के विकल्प उपलब्ध हैं। Microsoft Foundry की कॉर्पोरेट उपाध्यक्ष Tina Schuchman ने कहा कि Mistral Large 4 को ग्राहकों तक पहुंचाने वाला Microsoft पहला क्लाउड प्रदाता है।

कोडिंग बेंचमार्क और तर्क के मोड

Mistral के अनुसार, Mistral Large 4, Cognition के निजी FrontierCode 2.0 बेंचमार्क में सबसे आगे है। यह बेंचमार्क एंड-टू-एंड कोड की गुणवत्ता और इस बात का आकलन करता है कि कोई रिपॉज़िटरी मेंटेनर एजेंट के बदलाव को मर्ज करेगा या नहीं। मॉडल ने 19.7% अंक हासिल किए, जो सूची में शामिल GLM-5.3, Kimi K3 और DeepSeek V4.1 Flash समेत अन्य ओपन-वेट मॉडलों से अधिक हैं।

Artificial Analysis Coding Agent Index में Mistral ने 48% अंक हासिल किए। कंपनी ने इस नतीजे को अग्रणी ओपन-वेट मॉडल GLM-5.3 के लगभग बराबर बताया, जबकि हर टास्क में औसतन 47% कम टोकन इस्तेमाल हुए। Terminal-Bench 4.0 में कंपनी ने सार्वजनिक प्रीव्यू की तुलना में 13 प्रतिशत अंक के सुधार की सूचना दी। मॉडल ने 41% अंक हासिल करके ओपन-वेट मॉडलों में बढ़त बनाई और आउटपुट टोकन में 30% की कमी की। Mistral द्वारा उद्धृत Surge Code के ब्लाइंड, दो-दो मॉडलों की मानव-पसंद के मूल्यांकन में इस मॉडल को GLM-5.3, Kimi K3 और DeepSeek V4.1 Flash से अधिक पसंद किया गया। मूल्यांकित मॉडलों में यह केवल Claude Opus 5.5 से पीछे रहा।

मॉडल में तर्क के तीन मोड हैं: निम्न, मध्यम और उच्च; उच्च मोड डिफ़ॉल्ट है। Mistral ने कहा कि निम्न मोड पहले के “None” तर्क मोड की जगह लेता है और आसान टास्क के लिए उपयुक्त है। मध्यम मोड रोज़मर्रा के इस्तेमाल के लिए है, जबकि उच्च मोड उन सबसे कठिन मामलों के लिए है जिनमें गहन तर्क की ज़रूरत होती है। इससे डेवलपर प्रदर्शन और लागत के बीच संतुलन चुन सकते हैं।

साइबर सुरक्षा के नतीजे और सुरक्षा-नियंत्रणों में बदलाव

Artificial Analysis Cyber Index में Mistral ने 51% अंक हासिल किए। यह इंडेक्स किसी मॉडल की कोडबेस में कमज़ोरियां खोजने, उन्हें दोहराकर जांचने और मौजूदा कार्यक्षमता को नुकसान पहुंचाए बिना ठीक करने की क्षमता मापता है। कंपनी ने कहा कि मॉडल बिना अनावश्यक रूप से अनुरोध ठुकराए, वैध रक्षात्मक सुरक्षा कार्य कर सकता है। इसके अंतर्निहित सुरक्षा-नियंत्रण रक्षात्मक और दुर्भावनापूर्ण आक्रामक कार्यों के बीच अंतर करते हैं। Mistral ने JailbreakBench, StrongREJECT और AgentHarm के साइबर-संबंधी प्रॉम्प्ट में दुर्भावनापूर्ण साइबर अनुरोधों को औसतन 96.6% बार अस्वीकार करने की सूचना दी। कंपनी के अनुसार, ओपन मॉडल्स में यह उसके मापे गए सबसे ऊंचे नतीजे हैं।

घोषणा में यह भी बताया गया कि प्रीव्यू के बाद Mistral ने अपने लाइव ट्रैफ़िक में साइबर सुरक्षा से जुड़े इस्तेमाल की निगरानी की। कंपनी ने कहा कि उसने मॉडल को लाइव लक्ष्यों पर किए गए ब्लैक-बॉक्स हमलों में सहयोग करने से इनकार करते देखा। हालांकि, उसे वास्तविक हमले करने की क्षमता बढ़ाने की संभावना दिखती है, इसलिए वह अपने सुरक्षा-नियंत्रणों में उसी के अनुरूप बदलाव कर रही है। कंपनी ने आने वाले महीनों में और अपडेट देने का वादा किया। Orange Cyberdefense जैसे एंटरप्राइज़ डिज़ाइन साझेदारों को Mistral Large 4 के एक विशेष संस्करण का प्रीव्यू ऐक्सेस दिया जा रहा है। यह संस्करण पेनिट्रेशन टेस्टिंग, कमज़ोरियों के आकलन और रेड-टीमिंग के लिए अनुकूलित है। इसके लिए जांच और अनुबंध संबंधी सुरक्षा उपाय लागू हैं, जो परीक्षण को नियंत्रित माहौल में अपने या स्पष्ट रूप से अधिकृत सिस्टम तक सीमित रखते हैं।

इस घोषणा में Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA, Orange Cyberdefense, Rubrik और Zscaler के अधिकारियों के मूल्यांकन संबंधी बयान शामिल थे। Booz Allen Hamilton में राष्ट्रीय साइबर इकाई के अध्यक्ष Brad Medairy ने कहा कि परीक्षण में मॉडल ने स्रोत-कोड सुरक्षा विश्लेषण के लिए फर्म के आंतरिक बेंचमार्क पर कमज़ोरियों का पता लगाने की रिकॉल दरों के मामले में अन्य अग्रणी साइबर मॉडलों के बराबर प्रदर्शन किया।

आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण

मॉडल कार्ड के अनुसार, Mistral Large 4 एक सूक्ष्म विशेषज्ञ-मिश्रण मॉडल है, जिसमें कुल लगभग 1 ट्रिलियन पैरामीटर हैं और प्रति टोकन लगभग 52 अरब सक्रिय पैरामीटर हैं (एम्बेडिंग और आउटपुट लेयर को छोड़कर 49 अरब)। इसमें 128 रूट किए गए विशेषज्ञ हैं, जिनमें से प्रति टोकन चार सक्रिय होते हैं, साथ ही एक साझा विशेषज्ञ भी है। यह 10 लाख टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है और 1.6 अरब पैरामीटर वाले Pixtral-शैली के विज़न एनकोडर के ज़रिए टेक्स्ट और छवि इनपुट स्वीकार करके टेक्स्ट आउटपुट देता है। इस एनकोडर को अलग-अलग आकार और आस्पेक्ट रेशियो वाली छवियों को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। Mistral का कहना है कि इस मॉडल को यूरोप में कंपनी के अपने डेटा केंद्रों में 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPU पर शुरू से प्रशिक्षित किया गया और यह यूरोपीय संघ की हर आधिकारिक भाषा सहित 160 से अधिक भाषाओं में स्वाभाविक रूप से दक्ष है।

इस चेकपॉइंट में सट्टात्मक डिकोडिंग के लिए एक एम्बेडेड DSpark ड्राफ्ट हेड शामिल है, जो तीन टोकन के समूहों का प्रस्ताव देता है। Mistral के मापन के अनुसार, इससे केवल लक्ष्य मॉडल को सर्व करने की तुलना में थ्रूपुट 1.9 गुना तक अधिक रहा। Blackwell GPU को ध्यान में रखकर बनाया गया क्वांटाइज़्ड NVFP4 चेकपॉइंट भी उपलब्ध है। Artificial Analysis Intelligence Index v5 पर मॉडल कार्ड में 26 का स्कोर दर्ज है, जिसे पश्चिमी ओपन-वेट मॉडल में सबसे ऊँचा बताया गया है; साथ ही यह भी कहा गया है कि अग्रणी चीनी ओपन-वेट मॉडल समग्र सूचकांक में इससे अधिक स्कोर करते हैं। Mistral ने यह भी बताया कि उसके Finch (FinWorkBench) का स्कोर बढ़कर 73.3% हो गया, जिससे वह ओपन मॉडल में Kimi K3 के बाद दूसरे स्थान पर रहा; BrowseComp का स्कोर 84.5% तक पहुँचा, जबकि इसका सुपरवाइज़्ड फ़ाइन-ट्यूनिंग चेकपॉइंट 75% पर था; और B3 Agent Security Benchmark पर हमलों का प्रतिरोध 97.1% रहा, जो पूर्वावलोकन संस्करण के 93.3% से अधिक है।

Mistral ने कहा कि Mistral Large 4 विशिष्ट और अनुकूलित Mistral मॉडलों की नई पीढ़ी का आधार बनेगा। इसके उदाहरण के तौर पर कंपनी ने Voxtral और Timestral जैसे हालिया रिलीज़ का उल्लेख किया।