Контрольная точка Le Chonk от Mistral с 1 триллионом параметров появилась на Hugging Face

29 октября 2026 года Mistral AI опубликовала веса Mistral Large 4 — своей флагманской нативно мультимодальной модели с 1 триллионом параметров, известной как Le Chonk. Контрольную точку можно скачать с Hugging Face для самостоятельного размещения, а также использовать через API компании и платформы её партнёров на условиях модифицированной лицензии MIT для моделей с открытыми весами.

Релиз состоялся после публичного предварительного показа модели 6 октября 2026 года, когда Mistral впервые представила систему на архитектуре «смесь экспертов» с 1,05 триллиона параметров. В своём объявлении Mistral сообщила, что учла отзывы о предварительной версии и продолжила масштабировать обучение с подкреплением, добившись, по её словам, значительного прогресса в программировании, защитной кибербезопасности и эффективности рассуждений. Компания назвала Mistral Large 4 лучшей моделью с открытыми весами для программирования и заявила, что прогресс продолжает ускоряться, не проявляя признаков насыщения.

Лицензия, цены и доступность

Веса опубликованы на Hugging Face на условиях лицензии Mistral Ecosystem Open-Weight License — модифицированной версии лицензии MIT. По её условиям модель можно бесплатно использовать, изменять, дообучать и применять в коммерческих целях. При этом компании, предоставляющие модель как услугу (Model-as-a-Service), должны получить у Mistral отдельную коммерческую лицензию до начала коммерческого использования модели.

Согласно документации модели Mistral, доступ к API стоит 0,70 доллара за миллион входных токенов, 0,07 доллара за миллион кэшированных входных токенов и 2,10 доллара за миллион выходных токенов. Модель доступна под именем mistral-large-4 через Mistral API и Mistral Studio, а также на OpenRouter, в помощнике для программирования Vibe Code от Mistral, через размещённые на серверах NVIDIA конечные точки с оптимизированным контейнером NVIDIA NIM и в Microsoft Foundry. Mistral сообщила, что разработчикам Azure доступны варианты частного развёртывания через Foundry. Тина Шухман, корпоративный вице-президент Foundry в Microsoft, заявила, что Microsoft стала первым облачным провайдером, предоставившим Mistral Large 4 своим клиентам.

Результаты тестов по программированию и режимы рассуждений

По данным Mistral, Mistral Large 4 лидирует в закрытом тесте FrontierCode 2.0 компании Cognition, который оценивает качество кода на всех этапах разработки и вероятность того, что сопровождающий репозиторий примет изменение, предложенное агентом. Модель набрала 19,7%, опередив представленные в тесте модели с открытыми весами, включая GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash.

В индексе Artificial Analysis Coding Agent Index Mistral сообщила о результате 48%, который, по её оценке, практически равен результату лидирующей модели с открытыми весами GLM-5.3. При этом в среднем на одну задачу требовалось на 47% меньше токенов. В Terminal-Bench 4.0 компания сообщила об улучшении на 13 процентных пунктов по сравнению с публичной предварительной версией: результат достиг 41%, что вывело модель в лидеры среди моделей с открытыми весами; количество выходных токенов при этом сократилось на 30%. В упомянутых Mistral слепых попарных оценках предпочтений пользователей на Surge Code модель получила более высокие оценки, чем GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash, уступив среди оценённых моделей только Claude Opus 5.5.

Модель поддерживает три режима рассуждений: низкий, средний и высокий; по умолчанию выбран высокий. Mistral сообщила, что низкий режим заменяет прежний режим рассуждений «None» и подходит для простых задач, средний — для повседневного использования, а высокий предназначен для самых сложных задач, требующих глубоких рассуждений. Это позволяет разработчикам выбирать баланс между производительностью и стоимостью.

Результаты в сфере кибербезопасности и изменения защитных механизмов

По данным Mistral, результат модели в Artificial Analysis Cyber Index составил 51%. Этот индекс оценивает способность модели находить уязвимости в кодовой базе, воспроизводить и проверять их, а также устранять, не нарушая существующую функциональность. Компания сообщила, что модель справляется с легитимными задачами по защите информационной безопасности, не отказывая без необходимости, а встроенные защитные механизмы различают защитные задачи и вредоносные действия. По данным Mistral, в среднем модель отказывалась выполнять вредоносные запросы, связанные с кибербезопасностью, в 96,6% случаев по результатам проверки соответствующих запросов в JailbreakBench, StrongREJECT и AgentHarm. Компания назвала этот показатель самым высоким среди измеренных ею у моделей с открытыми весами.

В объявлении также сообщалось, что после предварительного показа Mistral отслеживала использование модели в реальном трафике, связанное с кибербезопасностью. Компания заявила, что наблюдала, как модель отказывалась выполнять запросы на атаки методом «чёрного ящика» против реальных целей. Вместе с тем Mistral видит потенциал модели для повышения возможностей проведения реальных атак и в связи с этим изменяет её защитные механизмы; дальнейшие обновления обещаны в ближайшие месяцы. Партнёры по разработке корпоративных решений, в том числе Orange Cyberdefense, получают предварительный доступ к специализированной версии Mistral Large 4, оптимизированной для тестирования на проникновение, оценки уязвимостей и red team-тестирования. Доступ предоставляется после проверки и при соблюдении договорных гарантий, ограничивающих тестирование собственными системами или системами, на проверку которых получено явное разрешение, и требующих проводить его в контролируемой среде.

В объявлении также приводились оценки руководителей Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA, Orange Cyberdefense, Rubrik и Zscaler. Брэд Медиари, президент подразделения национальной кибербезопасности Booz Allen Hamilton, заявил, что тестирование показало: по показателю полноты обнаружения уязвимостей модель не уступает другим передовым моделям для кибербезопасности в рамках внутреннего теста компании по анализу безопасности исходного кода.

Архитектура и обучение

Согласно карточке модели, Mistral Large 4 — это модель с гранулярной архитектурой «смесь экспертов», содержащая в общей сложности около 1 трлн параметров и примерно 52 млрд активных параметров на токен (49 млрд без учёта эмбеддингов и выходных слоёв). В ней 128 маршрутизируемых экспертов, из которых для каждого токена активны четыре, а также один общий эксперт. Модель поддерживает контекстное окно на 1 млн токенов и принимает на вход текст и изображения, выдавая текст. Для обработки изображений используется визуальный энкодер в стиле Pixtral с 1,6 млрд параметров, обученный работать с изображениями разного размера и соотношения сторон. По заявлению Mistral, модель обучали с нуля на 3 800 графических процессорах NVIDIA Grace Blackwell в собственных дата-центрах компании в Европе. Она изначально хорошо работает более чем со 160 языками, включая все официальные языки Европейского союза.

В контрольную точку встроена дополнительная голова DSpark для чернового декодирования при спекулятивном декодировании: она предлагает блоки по три токена. По результатам измерений Mistral, пропускная способность при её использовании до 1,9 раза выше, чем при обслуживании только целевой модели. Также доступна квантованная контрольная точка NVFP4, предназначенная для графических процессоров Blackwell. Согласно карточке модели, на индексе Artificial Analysis Intelligence Index v5 модель набрала 26 баллов — это названо лучшим результатом среди западных моделей с открытыми весами; при этом в карточке отмечается, что ведущие китайские модели с открытыми весами набирают больше баллов по сводному индексу. Mistral также сообщила, что результат модели в Finch (FinWorkBench) вырос до 73,3% — это второе место среди моделей с открытыми весами после Kimi K3; результат в BrowseComp достиг 84,5% против 75% у контрольной точки, прошедшей обучение с учителем; а устойчивость к атакам в тесте B3 Agent Security Benchmark составила 97,1% по сравнению с 93,3% в предварительной версии.

По словам Mistral, Mistral Large 4 станет основой нового поколения специализированных и оптимизированных моделей Mistral. В качестве примеров недавних выпусков компания назвала Voxtral и Timestral.