Mistral تطلق أوزانًا مفتوحة لـ Mistral Large 4 وتُروّج لمكاسب في البرمجة والأمن السيبراني

أطلقت Mistral أوزان Mistral Large 4 على Hugging Face يوم الخميس، قائلة إن النموذج تحسّن بشكل كبير منذ معاينته قبل ثلاثة أسابيع من خلال التعلم بالتعزيز واختبار العملاء. تدّعي الشركة أنّه أفضل نموذج ترميز وكيل مفتوح في العالم، متغلبًا على GLM-5.3 في معايير الأمن السيبراني والترميز بجزء من التكلفة.

الأوزان المفتوحة والحدود المتقدمة

في إحاطة صحفية خاضعة لحظر النشر حضرتها The New Stack، وصف Pierre Stock، نائب الرئيس للعلوم في Mistral، نموذج Mistral Large 4 بأنه "حجر أساس" وقال: "نريد أن نكون في وضع نحدد فيه نحن الحدود المتقدمة." قال Stock إن Mistral تدعم بالكامل "قوة الأوزان المفتوحة"، ووصفها بأنها ضرورية لاستمرارية الأعمال والشفافية وقابلية التدقيق. وقال: "لا أشعر بالراحة في العيش في عالم [لا] توجد فيه الأوزان المفتوحة." وقارن الذكاء الاصطناعي بالكهرباء قائلاً: "لا تريد أن تعيش في عالم يستطيع فيه جارك أو احتكار القلة أن يقطع الكهرباء من يوم لآخر." وبالاستذكار عندما أعلنت OpenAI خططاً لقطع وصول Cursor المباشر إلى نماذجها، وعندما أمرت الحكومة الأمريكية Anthropic بتعليق Claude Fable 5 وMythos 5 لجميع الرعايا الأجانب، جادل Stock بأن الأوزان المفتوحة تعني أن "لا أحد يستطيع إيقاف تشغيله لأنه يمكن تشغيله إما على بنيتك التحتية أو على بنية تحتية يمكنك الوثوق بها." وقد جادل الرئيس التنفيذي لـ Anthropic، Dario Amodei، بأن الأوزان المفتوحة وحدها لا يمكنها حل تركّز قوة الذكاء الاصطناعي لأن الوصول إلى البنية التحتية للحوسبة لا يزال مركّزاً.

معايير البرمجة والأمن السيبراني

تصف Mistral نموذج Mistral Large 4 بأنه "أفضل نموذج مفتوح بُني في الغرب". وفي Terminal-Bench 4.0، وهو جزء من Coding Agent Index التابع لـ Artificial Analysis، تقول الشركة إن Le Chonk، وهو لقبها للنموذج، يحتل المرتبة الأولى بين النماذج المفتوحة للبرمجة الوكيلة بنسبة 41%، مقابل 6% لـ Muse Spark Open، و21% لـ Kimi K3، و40% لـ GLM 5.3. وقال Stock إن Le Chonk يستخدم في المتوسط tokens أقل بنسبة 47% لكل مهمة مقارنةً بـ GLM 5.3. وقالت Mistral أيضًا إن البرمجة والأمن السيبراني مجالان رئيسيان يمكن أن يساعدا العملاء على تحويل أعمالهم بالذكاء الاصطناعي. وفي CyberGym E2E من Artificial Analysis Cyber Index، الذي يختبر قدرات الأمن السيبراني الدفاعي، سجّل Mistral Large 4 نسبة 79%، مقابل 29% لـ GLM-5.3، و76% لـ DeepSeek v4.1 Flash 1017، وتعادل مع MiMo-V2.6-Pro بنسبة 79%. وأظهر الرسم البياني أيضًا أن GLM-5.3 Flash الأصغر من Z.ai سجّل 74%. وقالت Mistral إن بعض العملاء يستخدمون النموذج لدعم اختبار الاختراق الآلي، حيث تحلل وكلاء متخصصة سجلات التطبيق وتختبر نقاط دخول محتملة.

الكفاءة والخطوات التالية

أطلقت Mistral نموذج Mistral Large 4 في معاينة عامة في بداية أكتوبر بعد نحو شهرين من التدريب على نحو 3,800 من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia Grace Blackwell في مراكز البيانات الأوروبية التابعة لها. وقال ستوك إن النموذج شهد في الأسابيع الثلاثة الماضية تحسنًا كبيرًا بفضل التعلم المعزز، وارتفعت نتيجة Mistral في Terminal-Bench 4.0 من 28% في المعاينة إلى 41%. وقال إن الشركة الفرنسية أجرت ذلك التعلم المعزز باستخدام 10 ميغاواط فقط من الطاقة، "وهو جزء ضئيل مما لدى جميع المنافسين"، وقال: "ليست لدي أي معلومات عن تمكن أحد من القيام بذلك بهذا القدر من الموارد". وقال ستوك أيضًا إن Mistral يمكنها التقدم أكثر بالاستثمارات المناسبة: "إذا أعطيتمونا رأس مال أكبر بعشر مرات، فسنأخذ هذه المكاسب في الكفاءة في الحسبان". ويمكن للمطورين توقع إصدارات أصغر من Le Chonk في الأشهر المقبلة، حيث أكد ستوك: "ستكون هناك عائلة من النماذج، وسيكون أحدها على حاسوب محمول". وتقول Mistral إن Mistral Large 4 يمكن أن يساعد مهندسي البرمجيات على تحديث قواعد التعليمات البرمجية القديمة، وكذلك في التمويل والتصنيع والهندسة الصناعية والتطبيقات الجغرافية المكانية. وبالنظر إلى المستقبل، قال ستوك: "نعتقد أن السبيل الوحيد للمضي قدمًا [هو] امتلاك المكدس بأكمله."

المصادر: The New Stack · The Decoder