Mistral показала ИИ на триллион параметров. Веса придержали
Французская Mistral выпустила публичное превью своей крупнейшей модели. Large 4 работает с текстом и изображениями, а возможность запускать ее самостоятельно обещают позже в октябре.
· 2 мин чтения
Хочется оставить рабочие документы внутри компании, а мощный ИИ снова живет на чужом сервере. Mistral предложила еще одного кандидата на переезд. Правда, чемодан пока не отдает.
6 октября компания представила Mistral Large 4. Уже можно попробовать публичное API-превью в Mistral Studio, а веса для самостоятельного запуска обещают открыть к концу месяца. Неофициальное прозвище модели: Le Chonk, примерно "толстячок".
Название, собственно, заслужили.
Триллион параметров, но работают не все сразу
В официальной карточке указаны 1,05 триллиона параметров всего и 49 миллиардов активных. Это архитектура с набором специализированных блоков: при обработке задействуется только часть модели. Как огромный офис, где на конкретную задачу собирают подходящую команду, а не зовут сразу всех бухгалтеров, юристов и охранника.
Модель понимает текст и изображения. Для обработки изображений предусмотрен отдельный блок на 1,6 миллиарда параметров, а контекст вмещает до миллиона токенов. Токены, если коротко, это фрагменты текста, которые обрабатывает модель; миллион токенов не равен миллиону слов.
Поддерживаются вызов инструментов, ответы в заданной структуре, работа с документами и интерфейсы для агентов.
Что обещают по качеству
Mistral называет Large 4 своей самой сильной моделью. Среди приоритетных задач: программирование, кибербезопасность, финансы и право. По оценкам компании, в отдельных направлениях, включая поиск объектов на изображениях, она обходит даже ведущие закрытые системы.
В проверке устойчивости к атакам через подмешанные инструкции Mistral сообщает о 93,3% на тесте Lakera B3. Внешние оценки юридических и финансовых задач, приведенные в анонсе, компания использует для сравнения с GPT-6 Astra в свою пользу.
Обучали модель с нуля в европейских дата-центрах Mistral на 3800 NVIDIA Grace Blackwell. В обучающих данных было больше 160 языков, включая все официальные языки ЕС. Превью обслуживается на той же инфраструктуре.
Скачать пока нельзя. Сначала проверка безопасности
В анонсе Mistral объясняет задержку весов проверками с экспертами по кибербезопасности, доверенными партнерами и государственными органами. Им дают вариант с меньшим количеством ограничений для более глубокой проверки возможностей.
В интервью TechCrunch вице-президент по науке Пьер Сток уточнил срок: примерно три недели. Компания хочет, чтобы открытая модель помогала защищаться, а не проводить атаки. Среди ее прикладных направлений он отдельно выделил проектирование чипов.
Для бизнеса идея понятная: получить возможность запускать ИИ на своей инфраструктуре и самому управлять доступом. Это особенно существенно в расследовании инцидентов, когда отказ внешнего сервиса выполнять задачу или внезапная потеря доступа мешают работать.
Направление мне нравится. Еще бы проверить "лучше всех" на своих задачах: в таблицах победителей уже тесновато, а рабочих решений много не бывает.
Больше авторского мнения об ИИ без цензуры в моем телеграм-канале Тима из AVENIR.
