Mistral Large 4 ABŞ və Çin xaricində ən yaxşı AI modeli elan edildi

Buraxılış və Intelligence Index reytinqi

Mistral bu həftə Research Public Preview-də trilyon parametrik modelini Mistral Large 4 (ML4) buraxdı və açıq çəkilərin performans sərhədlərini genişləndirdiyini elan etdi. 1,05 trilyon ümumi və 49B-dən 52B-yə aktiv parametrdən ibarət ekspert qarışıq model Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2-də 38 bal topladı. Müstən benchmarkinq şirkətinə görə, bu nəticə onu ABŞ və Çin xaricində ən intellektual modelə çevirir.

Bu bal GPT-6 Luna (max, 38) və DeepSeek V4.1 Flash (max, 39) nəticələrinə bərabərdir; ML4 Cənubi Koreya və Birləşmiş Ərəb Əmirlikləri kimi ölkələrin modellərindən üstələyir. Bununla yanaşı beş Çin açıq modeli daha yüksək bal aldı: Xiaomi-nın MiMo-V2.6-Pro 46, Z.ai-nın GLM-5.3 (max) 45, Moonshot-in Kimi K3 (max) 44, GLM-5.3-Flash 42 və DeepSeek V4.1 Flash (max) 39 ilə.

Kibertəhlükəsizliyin güclü tərəfləri

ML4 Artificial Analysis Cyber Index-də 50 bal topladı; bu GLM-5.3-Flash səviyyəsində, MiMo-V2.6-Pro-dan (56) isə aşağıdır. Ən güclü nəticəsi CyberGym-E2E-AA-da 82% ilə qeydə alındı; bu MiMo-V2.6-Pro (79%) və GPT-6 Luna (max, 78%) üstündür. Mistral-ə görə, model Cybench-in 93%-ni həll edir; bu, təhlükəsizlik müsabiqələrindən ibarət 40 tapşırıq dəstidir. Reuters-ə görə icraçı direktor Artur Menş Abu-Dabidə Çin modellərini bir sıra aspektlərdə, o cümlədən kibertəhlükəsizlikdə üstün olduğunu dedi.

Kiber nəticə Cyber Index-ün üç testindən biridir: ML4 DeepsecBench-AA-da 16%, CWE-Bench-AA-da 51% topladı. Artificial Analysis-in proqnozuna görə, çəkilər çıxdıqda model Cyber Index-də ən yaxşı üç açıq çəkili model arasında olacaq. Mistral ML4-ü açıq modellər arasında kibertəhlükəsizlik, maliyyə və hüquq kimi sənaye yükləmələri üçün ən son texnologiya kimi təqdim edir və 1,6B parametrik vizual enkoderin bağlı modelləri vizual qoşma üzərində üstələməyə imkan verdiyini bildirir. Digər nəticələr: DeepSWE v1.1 61,7%, Coding Agent Index 49,8%, AutomationBench 59,9%, Dense 200 42%.

Qiymət və sürət

Qiymət yenə problem olaraq qalır. ML4-ün qiyməti AA-nın bir tapşırıq üçün kataloq qiymətinə görə $1,13, ya da buraxılışa 50% endirimlə $0,57-dir; bu MiMo-V2.6-Pro-nun $0,13 və GLM-5.3-Flash-in $0,25 qiymətinə müqayisə olunur. Standart qiymət 1M giriş/çıxış tokeninə $1,36/$4,18, 1M keşlənmiş giriş tokeninə isə $0,14-dır. Daha yüksək qiymətə səbəb AA indeksini işə salmaq üçün 200 milyon çıxış tokeni tələb olunmasıdır; median 81 milyondur. Sürət baxımından ML4 saniyədə 116,1 token və ilk tokenə 1,46 saniyə göstərdi; bu, kategoriya medianından təxminən 33% sürətli və ilk tokenə 2,6 dəfə sürətli olduğunu göstərir, Mistral-in API-sində ölçüldüyü kimi.

Təlim və əlçatanlıq

ML4 sıfırdan, Avropada Mistral-in öz məlumat mərkəzlərində 3 800 Nvidia Grace Blackwell GPU ilə, təxminən iki ayda təlim keçib; daha kiçik Large 3 üçün 675B parametri və 41B aktiv parametri olan 3 000 Nvidia H200-ın əvəzinə. Model 512k tokenlik kontekstə, mətn və şəkil girişinə mətn çıxışı ilə dəstək verir; API artıq bir sorğuda 100 şəkil qəbul edir, əvvəlki Mistral modellərində 8-ə qədər idi. Mistral Series D turunda €3 milyard cəlb etdi; bu Avropa texnologiya şirkəti üçün indiyə qədərki ən böyük kapital turudur və Mistral Compute 18 000 Grace Blackwell çip planlaşdırır. Açıq çəkilər, arxitektura detalları və əlavə benchmarklər oktyabr sonuna qədər gözlənilir; o zaman model yenidən qiymətləndirilə bilər.

Mənbələr: Tomshardware