Makmal AI Perancis Mistral telah mengeluarkan pemberat terbuka Mistral Large 4, 1-trilion-parameter utamanya, model multimodal asli, menjadikan salah satu sistem AI yang paling berkebolehan di dunia boleh dimuat turun secara percuma beberapa hari selepas Google memilih pelancaran terhad yang ketat untuk keluaran sempadannya sendiri. Pengumuman itu, yang diterbitkan di blog Mistral di bawah nama samaran tidak rasmi model itu "Le Chonk," mengesahkan bahawa pemberat boleh didapati di Hugging Face untuk penggunaan dihoskan sendiri dengan vLLM atau SGLang.
Keluaran menandakan peralihan pantas daripada pratonton kepada ketersediaan terbuka. Mistral memperkenalkan Mistral Large 4 dalam pratonton awam awal bulan ini, dan mengatakan hanya tiga minggu pembelajaran pengukuhan tambahan sejak itu memacu apa yang disifatkan syarikat sebagai peningkatan besar dalam pengekodan dan keselamatan siber defensif. Menurut Mistral, keuntungan "terus meningkat, tanpa tanda-tanda tepu," dan model yang dipertingkatkan juga memberikan keuntungan yang besar dalam kecekapan penaakulan yang mengurangkan kos inferens untuk pembangun. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Tuntutan Penanda Aras: Mahkota Pengekodan Berwajaran Terbuka
Inti dari pengumuman Mistral ialah petunjuk yang dituntut pada penanda aras FrontierCode 2.0 Cognition, yang menilai kualiti kod hujung ke hujung dan, dalam kata-kata Mistral, sama ada penyelenggara repositori akan menggabungkan perubahan ejen. Mistral Large 4 mendapat 19.7%, mendahului DeepSeek V4.1 Flash pada 19.3%, GLM-5.3 pada 17.8%, Kimi K3 pada 17.3% dan GLM-5.3 Flash pada 14.2%.
Pada Indeks Ejen Pengekodan Analisis Buatan, Mistral melaporkan skor sebanyak 48%, secara berkesan terikat dengan model pemberat terbuka terkemuka GLM-5.3 sambil menggunakan purata 47% token lebih sedikit bagi setiap tugas — jurang kecekapan yang amat penting bagi sesiapa sahaja yang menjalankan ejen pengekodan pada skala. Liputan VentureBeat mengenai keluaran menyerlahkan angka kos setiap tugas yang 63% lebih rendah, dan The New Stack melaporkan kira-kira pendahulu pengekodan satu mata berbanding GLM-5.3.
Aliran kerja berasaskan terminal juga dipertingkatkan. Mistral berkata model itu melonjak 13 mata peratusan pada Terminal-Bench 4.0 berbanding dengan pratonton awamnya, mencapai 41% dan mendahului dalam kalangan model berat terbuka sambil mengurangkan ralat dalam persekitaran terminal.
Dibina untuk Pengekod, Ditempatkan untuk Pembela Siber
Keselamatan siber ialah tonggak kedua pelepasan itu, dan ia bukan kebetulan. Reuters melaporkan bahawa Mistral secara eksplisit menyasarkan pengguna keselamatan siber dengan model itu, dan penulisan Fortune menggambarkannya sebagai model terbuka terbaik untuk pengekodan agen dan pertahanan siber. Kedudukan itu bersesuaian dengan keputusan Google minggu ini untuk memberikan model sempadan tertumpu keselamatan sibernya sendiri terlebih dahulu kepada pembela siber — tetapi dengan falsafah pengedaran yang bertentangan: di mana Google membahagikan akses melalui program rakan kongsi yang dipercayai, Mistral membenarkan mana-mana organisasi memuat turun pemberat secara langsung.
Padang AI Berdaulat
Mistral merangka keluaran tepat di sekitar strategi "Sovereign AI"nya. Syarikat itu berkata model itu dilatih dari awal pada infrastruktur Eropah dengan "keturunan yang jelas dari awal hingga keluar," memberikan organisasi asas yang boleh mereka miliki, sesuaikan dan kawal pada perkakasan mereka sendiri. Hujah itu telah menjadi lebih kuat di kalangan perusahaan dan kerajaan Eropah yang menimbang pergantungan kepada pembekal model yang berpangkalan di AS.
Langkah berwajaran terbuka juga mendapat perhatian dari seluruh ekosistem. Jeff Boudier, Naib Presiden Produk di Hugging Face, dipetik dalam pengumuman itu berkata pemaju memerlukan kebebasan untuk memutuskan di mana model berjalan dan cara ia dioptimumkan, mengalu-alukan keluaran sebagai organisasi asas boleh membina dan menyesuaikan diri.
ZDNET melaporkan bahawa model itu kini berada di kedudukan bersama sistem pengekodan proprietari terbaik, manakala VentureBeat memanggilnya model terbuka teratas di luar China — pembingkaian yang ketara memandangkan betapa dominan keluaran berat terbuka China daripada DeepSeek, Z.ai, dan Moonshot berada dalam kitaran penanda aras baru-baru ini. Mistral meletakkan dirinya sebagai jawapan Eropah kepada kedua-dua kem.
Cara Mendapatkannya
Pembangun boleh menggunakan Mistral Large 4 melalui Mistral Studio, API Mistral atau OpenRouter. Untuk kawalan penuh, pemberat terbuka boleh dimuat turun daripada Hugging Face dan digunakan pada infrastruktur urus sendiri dengan vLLM atau SGLang. Mistral berkata kad model dan lesen mengandungi semua yang diperlukan untuk bermula, dengan laporan teknikal penuh dijanjikan tidak lama lagi. Model ini juga boleh dicuba dalam persekitaran Kod Vibe Mistral.
Titik balas kepada Siaran Tertutup Minggu Ini
Masa pelepasan ditunjukkan. Awal minggu ini Google mengumumkan Gemini 4 Carbon, model yang mengungguli Indeks Kecerdasan Analisis Buatan v5.0, tetapi berkata akses akan bermula dengan subset pembela siber dan berkembang secara beransur-ansur melalui Program Fairwindnya. Mesej balas Mistral adalah mudah: sempadan tidak perlu dikurung. Dengan lebih daripada 1,100 undian naik pada urutan Berita Hacker tentang keluaran dalam beberapa jam, selera komuniti pembangun untuk pemberat sempadan terbuka yang benar-benar jelas tidak berubah.
Sama ada Mistral Large 4 memegang peneraju pengekodannya ialah persoalan terbuka — makmal saingan berulang dengan cepat, dan pengesahan bebas terhadap penanda aras yang dilaporkan vendor sentiasa diperlukan. Tetapi bagi organisasi yang memerlukan pengekodan yang kukuh dan prestasi keselamatan pertahanan di bawah bumbung mereka sendiri, kalkulus baru sahaja berubah: model pengekodan berat terbuka terbaik, mengikut akaun Mistral, kini boleh dimuat turun.
_Artikel ini adalah berdasarkan pengumuman dan laporan rasmi Mistral oleh Reuters, VentureBeat, ZDNET, Fortune, SiliconANGLE, The New Stack dan ZDNET._
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
