Mistral Large 4 يُسمّى أفضل نموذج ذكاء اصطناعي خارج الولايات المتحدة والصين

الإصدار وتصنيف Intelligence Index

أصدرت Mistral هذا الأسبوع نموذجها تريليون-المعامل Mistral Large 4 (ML4) في Research Public Preview وأعلنت أنه يوسع حدود أداء الأوزان المفتوحة. وحصل نموذج مزيج الخبراء، الذي يحتوي على 1,05 تريليون معامل إجمالاً و49B إلى 52B معامل نشط، على 38 نقطة في Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. ووفقاً لشركة القياس المستقلة، تجعل هذه النتيجة منه النموذج الأكثر ذكاءً خارج الولايات المتحدة والصين.

النقطة قابلة للمقارنة مع نتائج GPT-6 Luna (max, 38) وDeepSeek V4.1 Flash (max, 39)، ويضع ML4 في المقدمة مقارنة بنماذج دول مماثلة مثل كوريا الجنوبية والإمارات العربية المتحدة. ومع ذلك، حصل خمسة نماذج صينية مفتوحة على الأقل على نقاط أعلى: Xiaomi MiMo-V2.6-Pro بـ 46 نقطة، وZ.ai GLM-5.3 (max) بـ 45، وMoonshot Kimi K3 (max) بـ 44، وGLM-5.3-Flash بـ 42، وDeepSeek V4.1 Flash (max) بـ 39.

نقاط القوة في الأمن السيبراني

حصل ML4 على 50 نقطة في Artificial Analysis Cyber Index، وهو مستوى GLM-5.3-Flash وتحت MiMo-V2.6-Pro (56). سُجلت أقوى نتائجه في CyberGym-E2E-AA حيث حصل على 82%، متفوقاً على MiMo-V2.6-Pro (79%) وGPT-6 Luna (max, 78%). وتقول Mistral إن النموذج يحل 93% من Cybench، وهي مجموعة من 40 مهمة مأخوذة من مسابقات أمنية. وقال الرئيس التنفيذي آرثر منش في أبوظبي إن النموذج يتفوق على النماذج الصينية في عدة جوانب، بما في ذلك الأمن السيبراني، وفقاً لرويترز.

نتيجة الأمن السيبراني هي واحدة فقط من ثلاثة اختبارات في Cyber Index. حصل ML4 على 16% في DeepsecBench-AA و51% في CWE-Bench-AA. وتوقع Artificial Analysis أنه بمجرد نشر الأوزان، سيكون النموذج ضمن أفضل ثلاثة نماذج بأوزان مفتوحة في Cyber Index. وقدمت Mistral ML4 باعتباره أحدث تقنية بين النماذج المفتوحة للأحمال الإنتاجية مثل الأمن السيبراني والمالية والقانون، وتقول إن مشفرها المرئي بـ 1,6B معامل يمكّنه من التفوق حتى على النماذج المغلقة الرائدة في الإرفاق المرئي. ومن النتائج المنشورة الأخرى DeepSWE v1.1 بنسبة 61,7%، وCoding Agent Index بنسبة 49,8%، وAutomationBench بنسبة 59,9%، وDense 200 بنسبة 42%.

التكلفة والسرعة

تظل التكلفة تحدياً. سعر ML4 في AA هو $1,13 لكل مهمة بسعر القائمة، أو $0,57 بخصم إطلاق 50%، مقارنة بـ $0,13 لـ MiMo-V2.6-Pro و$0,25 لـ GLM-5.3-Flash. السعر القياسي هو $1,36/$4,18 لكل 1M رمز إدخال/إخراج، و$0,14 لكل 1M رمز إدخال مخزن مؤقتاً. التكلفة الأعلى ناتجة عن الحاجة إلى 200 مليون رمز إخراج لتشغيل مؤشر AA، مقارنة بمتوسط 81 مليوناً. من حيث السرعة، أظهر ML4 116,1 رمز في الثانية و1,46 ثانية حتى أول رمز، وهو أسرع بنحو 33% من متوسط فئته وأسرع 2,6 مرة حتى أول رمز، كما قيس على API الخاص بـ Mistral.

التدريب والتوفر

تم تدريب ML4 من الصفر على 3 800 وحدة معالجة رسوميات Nvidia Grace Blackwell في مراكز بيانات Mistral الخاصة في أوروبا، في حوالي شهرين، بدلاً من 3 000 وحدة Nvidia H200 المستخدمة للنموذج الأصغر Large 3، الذي كان يحتوي على 675B معامل إجمالاً و41B نشطاً. يدعم النموذج نافذة سياق 512k رمز، وإدخال نص وصورة مع إخراج نص، ويقبل API الخاص به الآن 100 صورة في طلب واحد بدلاً من 8 في نماذج Mistral السابقة. جمعت Mistral 3 مليارات يورو في جولة Series D، التي تصفها بأنها أكبر جولة رأس مال على الإطلاق لشركة تكنولوجيا أوروبية، وتخطط Mistral Compute لـ 18 000 شريحة Grace Blackwell. من المتوقع نشر الأوزان المفتوحة وتفاصيل البنية وقياسات إضافية بنهاية أكتوبر، وقد يُعاد تقييم النموذج في ذلك الوقت.

المصادر: Tomshardware