Model Releases
Mistral AI выпускает Mistral Large 4: мультимодальную модель с 1.05T параметров
Mistral AI представила флагманскую модель Mistral Large 4 (Le Chonk) с архитектурой MoE на 1.05 триллиона параметров и нативной мультимодальностью.
6 октября 2026 г.
Model ReleaseMistral Large 4
Введение: Новая веха в истории Mistral AI
6 октября 2026 года компания Mistral AI совершила исторический прорыв, представив свою самую мощную модель на сегодняшний день — Mistral Large 4 (ML4), получившую в сообществе прозвище 'Le Chonk'. Это не просто очередное обновление линейки, а фундаментальный сдвиг в сторону суверенного и высокопроизводительного ИИ, способного конкурировать с закрытыми проприетарными системами.
Модель была представлена через публичное превью в Mistral Studio. Главная особенность релиза заключается в том, что Mistral AI подтвердила намерение выпустить открытые веса (open weights) уже в конце этого месяца. Это решение бросает вызов доминированию американских закрытых моделей и возвращает фокус на контроль пользователя над интеллектуальными активами.
- Дата публичного превью: 6 октября 2026 года
- Статус весов: Open weights (релиз в конце октября)
- Кодовое имя: Le Chonk
- Основная специализация: Мультимодальность и агентные рабочие процессы
Архитектура и ключевые технические характеристики
Mistral Large 4 базируется на массивной архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Общее количество параметров модели достигает невероятных 1.05T, при этом для обработки каждого токена задействуется всего 52B активных параметров. Такая конфигурация позволяет достичь уровня рассуждений топовых моделей при сохранении относительно высокой эффективности вычислений.
Одной из важнейших инноваций является нативная мультимодальность. В отличие от моделей, использующих внешние адаптеры, ML4 включает в себя интегрированный vision-энкодер объемом 1.6B параметров. Это обеспечивает глубокое понимание визуального контекста и бесшовную интеграцию текста и изображений. Кроме того, модель поддерживает гигантское контекстное окно в 1 миллион токенов, что открывает возможности для анализа целых репозиториев кода или объемных юридических документов.
- Общее количество параметров: 1.05T
- Активные параметры (MoE): 52B
- Vision encoder: 1.6B (native multimodal)
- Контекстное окно: 1,000,000 токенов
- Инфраструктура обучения: 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPU
Производительность и бенчмарки
В тестах на кодинг, агентные рабочие процессы (agentic workflows) и мультимодальное понимание Mistral Large 4 демонстрирует результаты, превосходящие любые открытые модели, разработанные в США или Европе. В задачах визуального заземления (visual grounding) модель показывает результаты на уровне, сопоставимом или даже превосходящем лучшие закрытые frontier-модели.