Mistral’ın 1 Trilyon Parametreli Le Chonk Kontrol Noktası Hugging Face’te Yayında

Mistral AI, 29 Ekim 2026’da, Le Chonk olarak bilinen amiral gemisi niteliğindeki 1 trilyon parametreli, yerel olarak çok modlu Mistral Large 4’ün ağırlıklarını yayımladı. Böylece modelin kontrol noktası, kendi sunucularında barındırmak üzere Hugging Face’ten indirilebilir hale geldi ve değiştirilmiş MIT açık ağırlık lisansı kapsamında API’si ve iş ortağı platformları üzerinden kullanıma sunuldu.

Bu sürüm, modelin 6 Ekim 2026’da kamuya açık ön izlemesinin yayımlanmasının ardından geldi; Mistral, o tarihte 1,05 trilyon parametreli uzman karışımı sistemi ilk kez tanıtmıştı. Mistral, duyurusunda, ön izlemeden gelen geri bildirimleri uygularken pekiştirmeli öğrenmeyi ölçeklendirmeyi sürdürdüğünü ve bunun kodlama, savunma amaçlı siber güvenlik ve akıl yürütme verimliliğinde kendi ifadesiyle büyük kazanımlar sağladığını belirtti. Şirket, Mistral Large 4’ü kodlama alanındaki en iyi açık ağırlıklı model olarak nitelendirdi ve kazanımların doygunluk belirtisi göstermeden hızlanmayı sürdürdüğünü söyledi.

Lisans, Fiyatlandırma ve Kullanılabilirlik

Ağırlıklar, MIT lisansının değiştirilmiş bir sürümü olan Mistral Ecosystem Open-Weight License kapsamında Hugging Face‘te yayımlandı. Lisans koşullarına göre model ücretsiz olarak kullanılabilir, değiştirilebilir, ince ayar yapılabilir ve ticarileştirilebilir. Ancak tek bir koşul bulunuyor: Modeli Hizmet Olarak Sunma (MaaS) hizmeti işleten işletmelerin, modeli ticari amaçla kullanmadan önce Mistral’den ayrı bir ticari lisans alması gerekiyor.

Mistral’in model belgelerine göre API erişiminin fiyatı, milyon girdi tokenı başına 0,70 dolar, milyon önbelleğe alınmış girdi tokenı başına 0,07 dolar ve milyon çıktı tokenı başına 2,10 dolardır. Model, Mistral API ve Mistral Studio üzerinden mistral-large-4 adıyla sunuluyor. Ayrıca OpenRouter, Mistral’in Vibe Code kodlama asistanı, optimize edilmiş bir NVIDIA NIM kapsayıcısıyla NVIDIA tarafından barındırılan uç noktalar ve Microsoft Foundry üzerinden de kullanılabiliyor. Mistral, Foundry aracılığıyla Azure geliştiricilerine özel dağıtım seçenekleri sunulduğunu belirtti. Microsoft Foundry kurumsal başkan yardımcısı Tina Schuchman ise Mistral Large 4’ü müşterilerine sunan ilk bulut sağlayıcısının Microsoft olduğunu söyledi.

Kodlama Kıyaslamaları ve Akıl Yürütme Modları

Mistral, Mistral Large 4’ün Cognition’ın özel FrontierCode 2.0 kıyaslamasında lider olduğunu bildirdi. Uçtan uca kod kalitesini ve bir depo bakım sorumlusunun ajanın yaptığı değişikliği birleştirip birleştirmeyeceğini değerlendiren kıyaslamada model, %19,7 puan aldı ve GLM-5.3, Kimi K3 ve DeepSeek V4.1 Flash dâhil olmak üzere listelenen açık ağırlıklı modelleri geride bıraktı.

Artificial Analysis Coding Agent Index’te Mistral, %48 puan aldığını bildirdi. Şirket, bu sonucu lider açık ağırlıklı model GLM-5.3 ile fiilen eşit düzeyde olarak nitelendirirken görev başına ortalama %47 daha az belirteç kullanıldığını belirtti. Terminal-Bench 4.0’ta ise şirket, herkese açık ön izlemeye kıyasla 13 yüzde puanlık artışla %41’e ulaşıldığını; böylece açık ağırlıklı modeller arasında liderliğe geçilirken çıktı belirteçlerinin %30 azaltıldığını bildirdi. Mistral’ın aktardığı Surge Code kör ikili insan tercihi değerlendirmelerinde model, GLM-5.3, Kimi K3 ve DeepSeek V4.1 Flash’a tercih edildi; değerlendirilen modeller arasında yalnızca Claude Opus 5.5’in gerisinde kaldı.

Model, düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç akıl yürütme modunu destekliyor; varsayılan mod yüksek. Mistral, düşük modun önceki “None” akıl yürütme modunun yerini aldığını ve basit görevlere uygun olduğunu, orta modun günlük kullanım için tasarlandığını, yüksek modun ise kapsamlı akıl yürütme gerektiren en zor kullanım senaryolarına yönelik olduğunu belirtti. Bu modlar, geliştiricilerin performans ile maliyet arasında tercih yapmasına olanak tanıyor.

Siber Güvenlik Sonuçları ve Güvenlik Önlemlerindeki Değişiklikler

Mistral, bir modelin kod tabanındaki güvenlik açıklarını keşfetme, bunları yeniden üretip doğrulama ve mevcut işlevleri bozmadan giderme becerisini ölçen Artificial Analysis Cyber Index’te %51 puan aldığını bildirdi. Şirket, modelin meşru savunma amaçlı güvenlik görevlerini gereksiz yere reddetmeden yerine getirdiğini, yerleşik güvenlik önlemlerinin ise savunma amaçlı görevlerle kötü niyetli saldırı amaçlı görevleri birbirinden ayırdığını söyledi. Mistral, JailbreakBench, StrongREJECT ve AgentHarm’ın siber güvenlikle ilgili istemlerinde kötü niyetli siber talepleri reddetme oranının ortalama %96,6 olduğunu bildirdi ve bu oranın ölçtüğü açık modeller arasındaki en yüksek oran olduğunu belirtti.

Duyuruda ayrıca Mistral’ın ön izlemenin ardından canlı trafikte siber güvenlikle ilgili kullanımı izlediği açıklandı. Şirket, modelin canlı hedeflere yönelik kara kutu saldırılarına uymayı reddettiğini gözlemlediğini, ancak gerçek saldırılar gerçekleştirme kapasitesinin artırılabileceğini gördüğünü ve buna göre güvenlik önlemlerini değiştirdiğini belirtti; önümüzdeki aylarda ek güncellemeler yapılacağına söz verdi. Orange Cyberdefense gibi kurumsal tasarım ortaklarına; sızma testleri, güvenlik açığı değerlendirmeleri ve kırmızı takım çalışmaları için optimize edilmiş, Mistral Large 4’ün özel bir sürümüne ön izleme erişimi veriliyor. Bu erişim, testlerin kontrollü ortamlarda, katılımcıların sahip olduğu veya açıkça test etme yetkisi aldığı sistemlerle sınırlı kalmasını sağlayan inceleme ve sözleşmesel güvencelere tabi.

Duyuruda Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA, Orange Cyberdefense, Rubrik ve Zscaler yöneticilerinin değerlendirmelerine yer verildi. Booz Allen Hamilton’da ulusal siber güvenlik biriminin başkanı olan Brad Medairy, testlerin modelin şirketin kaynak kodu güvenlik analizine yönelik kurum içi kıyaslamasında, güvenlik açıklarını tespit etme duyarlılığı bakımından diğer öncü siber güvenlik modelleriyle eşleştiğini gösterdiğini söyledi.

Mimari ve Eğitim

Model kartına göre Mistral Large 4, toplamda yaklaşık 1 trilyon parametreye ve token başına yaklaşık 52 milyar etkin parametreye (gömme ve çıktı katmanları hariç 49 milyar) sahip, ayrıntılı bir uzman karışımı modelidir. Modelde 128 yönlendirmeli uzmanın yanı sıra token başına etkin olan dört uzman ve bir ortak uzman bulunur. Model, 1 milyon tokenlık bağlam penceresini destekler; değişken görüntü boyutları ve en-boy oranlarını işlemek üzere eğitilmiş, Pixtral tarzı 1,6 milyar parametreli bir görsel kodlayıcı aracılığıyla metin ve görüntü girdilerini kabul edip metin çıktısı üretir. Mistral, modelin Avrupa’daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU’su üzerinde sıfırdan eğitildiğini ve Avrupa Birliği’nin tüm resmî dilleri de dahil olmak üzere 160’tan fazla dilde yerel düzeyde akıcı olduğunu belirtiyor.

Model kontrol noktası, üç tokenlık bloklar öneren yerleşik bir DSpark spekülatif kod çözme taslak başlığıyla birlikte sunuluyor. Mistral’in ölçümlerine göre bu yöntem, hedef modeli tek başına sunmaya kıyasla aktarım hızını 1,9 kata kadar artırıyor. Blackwell GPU’larını hedefleyen nicemlenmiş bir NVFP4 kontrol noktası da kullanıma sunuldu. Model kartında, Artificial Analysis Intelligence Index v5’te modelin 26 puan aldığı bildiriliyor; bu puan Batılı açık ağırlıklı modeller arasındaki en yüksek puan olarak nitelendirilirken önde gelen Çin açık ağırlıklı modellerinin genel endekste daha yüksek puan aldığı da belirtiliyor. Mistral ayrıca Finch (FinWorkBench) puanının %73,3’e yükseldiğini ve açık modeller arasında Kimi K3’ün ardından ikinci sırada yer aldığını; BrowseComp puanının, %75 alan bir denetimli ince ayar kontrol noktasından %84,5’e ulaştığını; B3 Agent Security Benchmark’taki saldırılara direnç oranının ise ön izlemedeki %93,3’ten %97,1’e çıktığını bildirdi.

Mistral, Mistral Large 4’ün yeni nesil uzmanlaşmış ve optimize edilmiş Mistral modelleri için temel oluşturacağını belirterek Voxtral ve Timestral gibi yakın tarihli sürümlere işaret etti.