Mistral Large 4 Nedir? Avrupa'dan Trilyon Parametreli Bir Uzman

Mistral Large 4, Mistral AI'nın yeni amiral gemisidir. Yaklaşık bir trilyon parametreye sahiptir, Avrupa'da sıfırdan eğitilmiştir ve açık ağırlıkları Ekim 2026'nın sonunda yayınlanacaktır. Mevcut en akıllı model değildir. Öne çıkan özelliği, kapalı amiral gemilerinin ya reddettiği ya da geride kaldığı bazı alanlarda lider olmasıdır: savunma güvenliği çalışmaları, görüntülerde nesne bulma ve hukuki araştırma ajanları.

Mistral, bunu 6 Ekim 2026'da kamu önizlemesi olarak yayınladı. Takma adı "Le Chonk". Bu yazı, modelin ne olduğunu, neyi iyi yaptığını, nerelerde eksik kaldığını ve AIHubMix aracılığıyla nasıl deneyeceğinizi kapsıyor.

Kısaca

AIHubMix'te model ID'si mistral-large-4-0'dır, bu Mistral tarafından bir takma ad olarak da kabul edilmektedir. Buradaki özellikler Mistral'ın model kartına dayanmaktadır. Mistral, hem 49B hem de 52B'yi aktif parametre sayısı olarak vermiştir. Açık ağırlıkların lisansı henüz açıklanmamıştır.

Bu, uzmanlar karışımı bir modeldir, bu nedenle her token için yalnızca küçük bir payı aktiftir. 1.6B parametreli bir görsel kodlayıcıya sahiptir, her istekte 100'e kadar görüntü kabul eder ve 160'tan fazla dili kapsar. Mistral, bunu kendi Avrupa veri merkezlerinde 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPU'su üzerinde eğitmiştir, başka bir şirketin temel modeli üzerinde değil.

Ne Yapar?

Aşağıdaki rakamlar Mistral'ın tanıtım yazısından ve Artificial Analysis ve Vals AI tarafından yapılan bağımsız çalışmalardan gelmektedir. Mistral'ın kendi rakamları kendi bildirimidir ve hepsi önizleme sırasında, eğitim devam ederken ölçülmüştür.

Savunma güvenliği. CyberGym-E2E, bir modelden gerçek bir güvenlik açığını yeniden üretmesini ve ardından bunu düzeltmesini ister. Large 4, Artificial Analysis'ın çalışmasında en yüksek puanı almıştır. Mistral'a göre, Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra, görevi reddettikleri için sıfıra yakın puan alıyor. Ancak her şeye "evet" demiyor. Mistral, test ettiği diğer açık modellerden daha sık zararlı siber talepleri reddettiğini ve Lakera'nın B3 prompt-injection benchmark'ında saldırıların %93.3'ünü engellediğini bildirmektedir.

Görüntülerde nesne bulma. Large 4, görsel yerleştirme yapabilir: bir nesnenin nerede olduğunu işaretleyebilir, sadece tanımlamakla kalmaz. DIOR-RSVG, bunu uydu ve hava görüntüleri üzerinde test ederken, Dense200 kalabalık sahnelerde test etmektedir. Mistral'ın demoları, gigapiksel uydu görüntülerini tarama ve mühendislik çizimlerinde parçaları kontrol etme gibi işlemleri içermektedir.

Hukuk ve finans çalışmaları. Harvey'nin hukuki ajan benchmark'ında, Vals AI onu 76 model arasında altıncı ve açık modeller arasında birinci sırada değerlendirmektedir. Finch, bir finans benchmark'ında, Mistral'ın grafiği onu DeepSeek V4 Pro ile eşit göstermektedir.

Artificial Analysis, bu sürümü şu şekilde özetledi: "Fransa, ABD ve Çin dışındaki en zeki modele sahip olma konumuna geri döndü."

Nerelerde Eksik Kalıyor

Large 4, her alanda en iyi model değildir:

• Genel zeka. Artificial Analysis'ın Zeka Endeksi'nde 38 puan alıyor. Bu, GPT-6 Luna ile eşit ve açık modeller GLM-5.3 (45) ve Kimi K3 (44)'ün gerisinde kalıyor.
• Terminal ağırlıklı kodlama. Vals AI'nın çalışmasında Terminal-Bench 4'te %22.7 puan alıyor, bu da onu 45 model arasında 21. sıraya yerleştiriyor. Claude Opus 5.5 %65.2 puan alıyor.
• Matematik kanıtları ve uzun PDF raporları. ProofBench'te %10 ve GDP.pdf'de %19 puan alıyor. GPT-6 Astra, GDP.pdf'de yaklaşık %32 puan alıyor.
• Görev başına maliyet. Artificial Analysis'a göre, bir Zeka Endeksi görevi liste fiyatıyla $1.13 maliyetindedir. Benzer yeteneklere sahip açık modeller, GLM-5.3-Flash gibi, yaklaşık $0.25 maliyetindedir.

Large 3 ile Karşılaştırması

Large 4, Large 3'e göre token başına yaklaşık 2.7 kat daha pahalıdır. Large 3'ün zaten iyi bir şekilde yönettiği basit, yüksek hacimli metin çalışmaları için, yükseltme kendini amorti etmeyebilir.

Onu adlandırmadan önce bilmeniz gereken iki şey

Düşünme varsayılan olarak açıktır. Mistral'ın kendi API'sinde, reasoning_effort "none" veya "high" alır. AIHubMix aracılığıyla, 9 Ekim'de yapılan testler, modelin reasoning_effort ne olursa olsun düşündüğünü, "none" dahil, ve düşünme tokenlerinin çıktı olarak faturalandırıldığını bulmuştur. Düşünmeyi kapatmak için, istek gövdesinde "reasoning": {"effort": "none"} gönderin, aşağıdaki örnekte olduğu gibi. Düşünme açık olduğunda, Mistral'ın akıl yürütme kılavuzu bunu bir sonraki turda geri göndermeniz gerektiğini belirtmektedir. AIHubMix aracılığıyla, ayrı bir reasoning_details alanında gelir ve bir sonraki istek bunu asistan mesajının bir parçası olarak kabul eder.

Bu bir önizlemedir. Mistral'ın yaşam döngüsü politikası, önizleme modellerinde sessiz güncellemeleri sağlar ve bir modeli emekliye ayırmadan önce bir ay önceden bildirimde bulunur. Küçük bir test istemleri seti tutun ve zaman zaman yeniden çalıştırın.

AIHubMix aracılığıyla deneyin

AIHubMix, Large 4'ü OpenAI uyumlu Chat Tamamlamaları uç noktası aracılığıyla sunmaktadır. Henüz bir anahtar ayarlamadıysanız, hızlı başlangıç birkaç dakikanızı alır.

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": "PowerShell'i Office uygulamaları tarafından başlatılan bir Sigma kuralı yazın ve her bir koşulu bir satırda açıklayın.",
    }],
    extra_body={"reasoning": {"effort": "none"}},  # düşünmeyi kapatır
)
print(response.choices[0].message.content)

Cevap her zaman content içinde düz bir dizedir. reasoning alanını çıkarın ve model önce düşünür. Düşünme, message.model_extra["reasoning_details"] içinde bir liste olarak gelir ve tokenleri çıktı olarak sayılır. Düşünme açıkken, max_tokens'a bolca yer bırakın. Testlerde, 300 token sınırı düşünme tarafından kullanıldı ve boş bir cevap döndü.

Kim denemeli

• Güvenlik ekipleri zafiyet üretimi, yamanlama, kötü amaçlı yazılım analizi veya kapalı modellerin reddettiği tespit kuralları üzerinde çalışıyorsa.
• Görüntülerle çalışan ekipler, uydu ve hava denetimi, mühendislik çizimleri ve yoğun sahnelerde, kutuların başlıklardan daha önemli olduğu durumlarda.
• Hukuk ve finans geliştiricileri açık modelin, ajan benchmark'larının en üstünde olmasını istiyorlarsa.
• Avrupa kuruluşları Amerikan veya Çinli olmayan, AB merkezli bir dağıtım ve kendi barındırma yoluna ihtiyaç duyuyorlarsa.

Genel kodlama ajanları veya maliyet hassasiyeti olan günlük işler için, önce diğer modellerle karşılaştırın. AIHubMix model listesi, aynı istemleri Large 4 ve alternatifleriyle bir anahtar ile çalıştırmanıza olanak tanır.

SSS

Mistral Large 4 nedir?
Mistral AI'nın amiral gemisi modelidir, 6 Ekim 2026'da kamu önizlemesi olarak yayınlanmıştır. 1.05 trilyon parametreye sahip bir uzmanlar karışımı modelidir, metin ve görüntü girişi alır ve metin döndürür.

Mistral Large 4 açık kaynak mı?
Henüz değil. Mistral, ağırlıkları Ekim 2026'nın sonunda yayınlamayı planlıyor, ancak lisansı henüz açıklanmamıştır. Large 3'ün Apache 2.0 lisansı otomatik olarak geçmez.

Ne kadar maliyeti var?
Liste fiyatı, milyon girdi tokeni başına $1.36, milyon önbellekli girdi tokeni başına $0.14 ve milyon çıktı tokeni başına $4.18'dir.

Bağlam penceresi ne kadar?
Mistral'ın model kartına göre 1M token'dır. Bu, Large 3'ün 256K'sının dört katıdır.

GPT-6 veya Claude'dan daha mı iyi?
Sadece belirli alanlarda: kapalı modellerin reddettiği savunma güvenliği görevleri, görsel yerleştirme ve Harvey'nin hukuki ajan benchmark'ında. Genel zeka ve ajan kodlama konularında, kapalı amiral gemileri hala çok öndedir.

Akıl yürütmeyi destekliyor mu?
Evet, ve varsayılan olarak açıktır. AIHubMix aracılığıyla düşünme, ayrı bir reasoning_details alanında geri gelir. Kapatmak için, istek gövdesinde çaba ayarı "none" olan bir akıl yürütme nesnesi gönderin. reasoning_effort'i none olarak ayarlamak, AIHubMix'te bunu kapatmaz.

Görüntüleri okuyabilir mi?
Evet. Her istekte 100'e kadar görüntü kabul eder ve bunlarda nesnelerin nerede bulunduğunu işaretleyebilir. Görüntü üretemez.

Kaynaklar

• Mistral Large 4'ü Tanıtıyoruz (Mistral AI)
• Mistral Large 4 model kartı (Mistral Docs)
• Mistral Large 4.0 AIHubMix'te
• Mistral Large 4: Fransa, ABD ve Çin dışındaki en zeki modele ev sahipliği yapıyor (Artificial Analysis)
• Mistral Large 4 benchmark'ları (Vals AI)