Mistral-მა გამოუშვა Mistral Large 4-ის ღია წონები, ხაზს უსვამს კოდირებისა და კიბერუსაფრთხოების მიღწევებს

Mistral-მა ხუთშაბათს Hugging Face-ზე გამოუშვა Mistral Large 4-ის წონები და განაცხადა, რომ მოდელი მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა სამი კვირის წინანდელი პრევიუს შემდეგ გაძლიერებული სწავლისა და მომხმარებელთა ტესტირების მეშვეობით. კომპანია ამტკიცებს, რომ ეს არის მსოფლიოში საუკეთესო ღია აგენტული კოდირების მოდელი, რომელიც კიბერუსაფრთხოებისა და კოდირების ბენჩმარკებზე აჯობებს GLM-5.3-ს გაცილებით დაბალი ხარჯით.

ღია წონები და ფრონტი

ემბარგოთი დაცულ პრეს-ბრიფინგზე, რომელსაც The New Stack ესწრებოდა, Mistral-ის მეცნიერების ვიცე-პრეზიდენტმა პიერ სტოკმა Mistral Large 4 „გარდამავალ საფეხურს“ უწოდა და თქვა: „გვსურს ვიყოთ იმ მდგომარეობაში, როცა ჩვენ ვკარნახობთ ფრონტის ხაზს.“ სტოკმა თქვა, რომ Mistral სრულად უჭერს მხარს „ღია წონების ძალას“ და უწოდებს მას აუცილებელს ბიზნესის უწყვეტობისთვის, გამჭვირვალობისთვის და აუდიტირებადობისთვის. „თავს კომფორტულად არ ვგრძნობ იმ სამყაროში, რომელშიც ღია წონები [არ] არსებობს,“ - თქვა მან. მან ხელოვნური ინტელექტი ელექტროენერგიას შეადარა და თქვა: „არ გინდათ იცხოვროთ ისეთ სამყაროში, სადაც თქვენს მეზობელს ან ოლიგოპოლიას შეუძლია ერთი დღიდან მეორეზე ელექტროენერგიის მიწოდება შეწყვიტოს.“ გაიხსენა რა, როდესაც OpenAI-მ გამოაცხადა გეგმები Cursor-ისთვის მის მოდელებზე პირდაპირი წვდომის შეწყვეტის შესახებ და როდესაც აშშ-ის მთავრობამ დაავალა Anthropic-ს, შეეჩერებინა Claude Fable 5 და Mythos 5 ყველა უცხოელი მოქალაქისთვის, სტოკმა აღნიშნა, რომ ღია წონები ნიშნავს: „ვერავინ შეძლებს მის გამორთვას, რადგან ის შეიძლება მუშაობდეს ან თქვენს ინფრასტრუქტურაზე, ან ინფრასტრუქტურაზე, რომელსაც ენდობით.“ Anthropic-ის აღმასრულებელი დირექტორი დარიო ამოდეი ამტკიცებს, რომ მხოლოდ ღია წონებს არ შეუძლია ხელოვნური ინტელექტის ძალაუფლების კონცენტრაციის გადაჭრა, რადგან გამოთვლით ინფრასტრუქტურაზე წვდომა კვლავ კონცენტრირებული რჩება.

კოდირებისა და კიბერუსაფრთხოების ბენჩმარკები

Mistral თავის მოდელს, Mistral Large 4-ს, „დასავლეთში შექმნილ საუკეთესო ღია მოდელს“ უწოდებს. Terminal-Bench 4.0-ზე, რომელიც Artificial Analysis-ის Coding Agent Index-ის ნაწილია, კომპანია ამბობს, რომ Le Chonk (მოდელის ზედმეტსახელი) აგენტული კოდირებისთვის ტოპ ღია მოდელად რანგდება 41%-ით, რაც შედარებულია Muse Spark Open-ის 6%-თან, Kimi K3-ის 21%-თან და GLM 5.3-ის 40%-თან. Stock-მა თქვა, რომ Le Chonk თითო ამოცანაზე საშუალოდ 47%-ით ნაკლებ ტოკენს იყენებს, ვიდრე GLM 5.3. Mistral-მა ასევე განაცხადა, რომ კოდირება და კიბერუსაფრთხოება ორი ძირითადი სფეროა, რომლებიც დაეხმარება მომხმარებლებს, AI-ის გამოყენებით თავიანთი ბიზნესი გარდაქმნან. Artificial Analysis Cyber Index-ის CyberGym E2E-ში, რომელიც თავდაცვითი კიბერუსაფრთხოების შესაძლებლობებს ამოწმებს, Mistral Large 4-მა 79% დააფიქსირა, რაც შედარებულია GLM-5.3-ის 29%-თან და DeepSeek v4.1 Flash 1017-ის 76%-თან, ხოლო MiMo-V2.6-Pro-ის 79%-ს გაუტოლდა. დიაგრამამ ასევე აჩვენა Z.ai-ის უფრო პატარა GLM-5.3 Flash 74%-ით. Mistral-მა თქვა, რომ ზოგიერთი მომხმარებელი მოდელს ავტომატიზებული შეღწევადობის ტესტირების მხარდასაჭერად იყენებს, სადაც სპეციალიზებული აგენტები აანალიზებენ აპლიკაციის ლოგებს და ამოწმებენ შესაძლო შესვლის წერტილებს.

ეფექტურობა და შემდეგი ნაბიჯები

Mistral-მა Mistral Large 4 საჯარო წინასწარ გადახედვაში ოქტომბრის დასაწყისში გამოუშვა, დაახლოებით ორთვიანი წვრთნის შემდეგ, რომელიც მის ევროპულ მონაცემთა ცენტრებში დაახლოებით 3,800 Nvidia Grace Blackwell GPU-ებზე მიმდინარეობდა. ბოლო სამი კვირის განმავლობაში, თქვა Stock-მა, მოდელმა მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება განიცადა გაძლიერებული სწავლის შედეგად, და Mistral-ის Terminal-Bench 4.0 ქულა წინასწარი გადახედვისას 28%-დან 41%-მდე გაიზარდა. მან თქვა, რომ ფრანგულმა კომპანიამ ეს გაძლიერებული სწავლა მხოლოდ 10 მეგავატ სიმძლავრეზე განახორციელა, „რაც ყველა კონკურენტის მაჩვენებლის მცირე ნაწილია“, და თქვა: „მე არ მაქვს ინფორმაცია, რომ ვინმეს შეეძლოს ამის გაკეთება ამ რაოდენობის რესურსებით.“ Stock-მა ასევე თქვა, რომ Mistral-ს შეუძლია კიდევ უფრო წინ წავიდეს სწორი ინვესტიციებით: „თუ 10-ჯერ მეტ კაპიტალს მოგვცემთ, მაშინ ამ ეფექტიანობის მოგებებს გავითვალისწინებთ.“ დეველოპერებს შეუძლიათ მომდევნო თვეებში Le Chonk-ის უფრო მცირე ვერსიებს ელოდონ, რაც Stock-მა დაადასტურა: „იქნება მოდელების ოჯახი, და ერთ-ერთი მათგანი ლეპტოპზე იქნება.“ Mistral ამბობს, რომ Mistral Large 4 შეუძლია დაეხმაროს პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერებს მემკვიდრეობითი კოდის ბაზების მოდერნიზებაში, ასევე ფინანსებში, წარმოებაში, სამრეწველო ინჟინერიასა და გეოსივრცულ აპლიკაციებში. მომავალზე საუბრისას, Stock-მა თქვა: „ჩვენ ვფიქრობთ, რომ წინსვლის ერთადერთი გზა [არის] მთელი სტეკის ფლობა.“

წყაროები: The New Stack · The Decoder