Какво е Mistral Large 4? Специалист с трилион параметри от Европа

Mistral Large 4 е новият флагман на Mistral AI. Той има около един трилион параметри, обучен е от нулата в Европа, а отворените му тегла се очакват в края на октомври 2026. Не е най-умният модел на разположение. Това, което го прави забележителен, е, че води в няколко области, където затворените флагмани или отказват, или изостават: работа в областта на защитната сигурност, локализиране на обекти в изображения и правни изследователски агенти.

Mistral го пусна на 6 октомври 2026 г. като публичен преглед. Прякорът му е "Le Chonk". Тази публикация обхваща какво представлява моделът, какво прави добре, къде изостава и как да го изпробвате чрез AIHubMix.

Накратко

На AIHubMix идентификаторът на модела е mistral-large-4-0, който Mistral също приема като псевдоним. Спецификациите тук следват моделната карта на Mistral. Mistral е посочил както 49B, така и 52B като активен брой параметри. Лицензът за отворените тегла не е обявен.

Това е модел с микс от експерти, така че само малка част от параметрите му е активна за всеки токен. Има 1.6B-параметров визуален енкодер, приема до 100 изображения на заявка и обхваща повече от 160 езика. Mistral го е обучил на 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPU в собствените си европейски дата центрове, а не на базов модел на друга компания.

Какво прави добре

Данните по-долу идват от публикацията за пускането на Mistral и от независими тестове на Artificial Analysis и Vals AI. Собствените данни на Mistral са самоотчетени и всички те са измерени по време на прегледа, докато обучението все още е било в ход.

Защитна сигурност. CyberGym-E2E изисква от модела да възпроизведе реална уязвимост и след това да я поправи. Large 4 има най-висок резултат в теста на Artificial Analysis. Според Mistral, Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra получават близо нула, защото отказват задачата. Въпреки това, не казва "да" на всичко. Mistral съобщава, че отказва наистина вредни кибер заявки по-често от всеки друг отворен модел, който е тествал, и че е блокирал 93.3% от атаките на бенчмарка за инжектиране на подканва Lakera B3.

Намиране на неща в изображения. Large 4 може да извършва визуално локализиране: може да маркира къде се намира обект, а не просто да го описва. DIOR-RSVG тества това на сателитни и въздушни изображения, а Dense200 го тества на претъпкани сцени. Демонстрациите на Mistral включват сканиране на гигапикселови сателитни изображения и проверка на части от инженерни чертежи.

Правна и финансова работа. На бенчмарка на правния агент на Harvey, Vals AI го класира на шесто място от 76 модела и на първо място сред отворените модели. На Finch, бенчмарк за финанси, графиката на Mistral показва, че е наравно с DeepSeek V4 Pro.

Artificial Analysis обобщи пускането по следния начин: "Франция отново има най-интелигентния модел извън САЩ и Китай."

Къде изостава

Large 4 не е универсален модел:

• Обща интелигентност. Получава 38 на Индекса на интелигентността на Artificial Analysis. Това е наравно с GPT-6 Luna и е зад отворените модели GLM-5.3 (45) и Kimi K3 (44).
• Кодиране с терминал. Получава 22.7% на Terminal-Bench 4 в теста на Vals AI, което го поставя на 21-во място от 45. Claude Opus 5.5 получава 65.2%.
• Математически доказателства и дълги PDF отчети. Получава 10% на ProofBench и 19% на GDP.pdf. GPT-6 Astra получава около 32% на GDP.pdf.
• Цена на задача. Според изчисленията на Artificial Analysis, една задача от Индекса на интелигентността струва $1.13 на цена по списък. Подобни отворени модели, като GLM-5.3-Flash, струват около $0.25.

Как се сравнява с Large 3

Large 4 струва около 2.7 пъти повече на токен в сравнение с Large 3. За проста, високобройна текстова работа, която Large 3 вече обработва добре, ъпгрейдът може да не се изплати.

Две неща, които да знаете, преди да го наречете

Разсъждението е включено по подразбиране. В API на Mistral, reasoning_effort приема "none" или "high". Чрез AIHubMix, тестовете на 9 октомври установиха, че моделът разсъждава независимо от това какво казва reasoning_effort, включително "none", и токените за разсъждение се таксуват като изход. За да изключите разсъждението, изпратете "reasoning": {"effort": "none"} в тялото на заявката, както е показано в примера по-долу. Когато разсъждението е включено, ръководството на Mistral за разсъждения казва да го изпратите обратно в следващия ход. Чрез AIHubMix то пристига в отделно поле reasoning_details, а следващата заявка го приема като част от съобщението на асистента.

Това е преглед. Политиката на жизнения цикъл на Mistral позволява тихи актуализации на прегледни модели и дава едномесечно предизвестие преди пенсионирането на един от тях. Запазете малък набор от тестови подканви и ги повторете от време на време.

Изпробвайте го чрез AIHubMix

AIHubMix предлага Large 4 чрез своя OpenAI-съвместим крайна точка за завършване на чат. Ако все още не сте настроили ключ, бързото начало отнема само няколко минути.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-large-4-0",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Напишете правило Sigma, което маркира PowerShell, стартиран от приложения на Office, "
                   "и обяснете всяко условие с едно изречение.",
    }],
    extra_body={"reasoning": {"effort": "none"}},  # изключва разсъждението
)
print(response.choices[0].message.content)

Отговорът винаги е обикновен низ в content. Пропуснете полето reasoning и моделът първо разсъждава. Разсъждението пристига като списък в message.model_extra["reasoning_details"], а токените му се считат за изход. С включено разсъждение, дайте на max_tokens достатъчно пространство. При тестове, лимит от 300 токена беше изразходван от разсъждението и върна празен отговор.

Кой трябва да го изпробва

• Екипи по сигурност, които извършват възпроизвеждане на уязвимости, поправяне, анализ на зловреден софтуер или правила за откритие, които затворените модели отказват.
• Екипи, работещи с изображения, като сателитна и въздушна инспекция, инженерни чертежи и гъсти сцени, където кутии имат по-голямо значение от надписите.
• Правни и финансови разработчици, които искат отворен модел, близо до върха на бенчмарковете за агенти.
• Европейски организации, които се нуждаят от модел, който не е нито американски, нито китайски, с разполагане в ЕС и път към саморазполагане.

За общи кодиращи агенти или чувствителна на цена ежедневна работа, сравнете го първо с други модели. Списъкът с модели на AIHubMix ви позволява да изпълнявате същите подканви срещу Large 4 и неговите алтернативи с един ключ.

Често задавани въпроси

Какво е Mistral Large 4?
Това е флагманският модел на Mistral AI, пуснат в публичен преглед на 6 октомври 2026 г. Това е модел с микс от експерти с 1.05 трилиона параметри, приема текст и изображения на вход и връща текст.

Отворен ли е Mistral Large 4?
Все още не. Mistral планира да публикува теглата в края на октомври 2026 г., но не е обявил лиценза. Лицензът Apache 2.0 на Large 3 не се прехвърля автоматично.

Колко струва?
Цената по списък е $1.36 на милион входни токена, $0.14 на милион кеширани входни токена и $4.18 на милион изходни токена.

Колко е дълъг контекстният прозорец?
1M токена, според моделната карта на Mistral. Това е четири пъти повече от 256K на Large 3.

По-добър ли е от GPT-6 или Claude?
Само в специфични области: защитни задачи, които затворените модели отказват, визуално локализиране и бенчмарка на правния агент на Harvey. По отношение на широка интелигентност и кодиране на агенти, затворените флагмани остават много напред.

Поддържа ли разсъждение?
Да, и е включено по подразбиране. Чрез AIHubMix разсъждението се връща в отделно поле reasoning_details. За да го изключите, изпратете обект за разсъждение с усилие, зададено на none в тялото на заявката. Задаването на reasoning_effort на none не го изключва в AIHubMix.

Може ли да чете изображения?
Да. Приема до 100 изображения на заявка и може да маркира къде се намират обектите в тях. Не може да генерира изображения.

Източници

• Представяне на Mistral Large 4 (Mistral AI)
• Моделна карта на Mistral Large 4 (Документи на Mistral)
• Mistral Large 4.0 на AIHubMix
• Mistral Large 4: Франция е дом на най-интелигентния модел извън САЩ и Китай (Artificial Analysis)
• Бенчмаркове на Mistral Large 4 (Vals AI)