მოდელის ჩამოტვირთვა და საკუთარ სერვერზე გაშვება უფასოა, თუმცა საერთო ტესტებში ის ჯერ კიდევ ჩამორჩება ჩინურ კონკურენტებს.
ფრანგულმა კომპანია Mistral AI-მ 29 ოქტომბერს თავისი ყველაზე დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, Mistral Large 4, პლატფორმა Hugging Face-ზე საჯაროდ გამოაქვეყნა. კომპანიის ოფიციალური ინფორმაციით, მოდელი, რომელსაც ხუმრობით Le Chonk შეარქვეს, დაახლოებით 1 ტრილიონ პარამეტრს აერთიანებს. მისი წინასწარი ვერსიის შესახებ TechCrush-მა ჯერ კიდევ 6 ოქტომბერს დაწერა, ახლა კი სრული ვერსია ნებისმიერი მსურველისთვის ხელმისაწვდომია.
რას ნიშნავს მოდელის სრული ფაილების გახსნა? ეს ნიშნავს, რომ ნებისმიერ კომპანიას ან დეველოპერს შეუძლია ეს AI პირდაპირ გადმოწეროს და საკუთარ სერვერებზე გაუშვას ისე, რომ მონაცემები გარე ღრუბლოვან სერვისებში არ გაგზავნოს. თუმცა, სახლის კომპიუტერზე ამას ვერ იზამთ. როგორც გამოცემა The Decoder-ი წერს, ამ გიგანტის გასაშვებად სერიოზული ტექნიკა, კერძოდ, 8 ცალი NVIDIA B300 გრაფიკული პროცესორია საჭირო.
როგორ მუშაობს ტრილიონიანი მოდელი
Mistral Large 4 იყენებს არქიტექტურას, რომელსაც „ექსპერტთა ნაზავს“ ეძახიან. მარტივად რომ ვთქვათ, ტრილიონივე პარამეტრი ერთდროულად არასდროს ირთვება. მოდელი 128 პატარა სპეციალისტად არის დაყოფილი და თითოეული სიტყვის დამუშავებისას მხოლოდ საჭირო ნაწილი, დაახლოებით 49 მილიარდი პარამეტრი აქტიურდება. ეს მიდგომა მუშაობას აჩქარებს და ენერგიას ზოგავს.
მოდელი ევროპაში, 3 800 ცალ NVIDIA Grace Blackwell-ის ჩიპზე გაწვრთნეს. ის იღებს როგორც ტექსტს, ისე სურათებს, ხოლო მისი მეხსიერების ფანჯარა 1 მილიონი ტოკენია, რაც ერთ ჯერზე რამდენიმე სქელი წიგნის წაკითხვას უდრის. ასევე, შეგიძლიათ აირჩიოთ ფიქრის სამი რეჟიმიდან ერთ-ერთი: დაბალი, საშუალო ან მაღალი, იმის მიხედვით, თუ რამდენად რთულ ამოცანას აძლევთ.
Mistral AI-ს შედეგები და დამოუკიდებელი შეფასება
Mistral AI-ს წარმომადგენელმა Pierre Stock-მა გამოცემებთან, TechCrunch-სა და WIRED-თან საუბარში, მოდელის წარდგენისას აქცენტი კოდის წერასა და კიბერუსაფრთხოებაზე გააკეთა. თავად კომპანიის დათვლით, პროგრამირების ტესტში Coding Agent Index მოდელმა 48 პროცენტი აიღო და ჩინურ GLM-5.3-ს გაუთანაბრდა, თანაც ამისთვის 47 პროცენტით ნაკლები ტოკენი დახარჯა. კიდევ ერთ ტესტში, Terminal-Bench 4.0-ში, მან 41 პროცენტი აჩვენა, რაც 13 პუნქტით სჯობია ოქტომბრის დასაწყისში ნაჩვენებ წინასწარ ვერსიას.
დამოუკიდებელი ანალიტიკური პლატფორმა Artificial Analysis-ის მონაცემები, რომლებსაც The Decoder-ი ავრცელებს, სურათს უფრო ფრთხილად აფასებს. საერთო ინტელექტის ინდექსში ფრანგულმა მოდელმა 26 ქულა მიიღო და ჯამურად კვლავ ჩამორჩება ჩინურ კონკურენტებს, DeepSeek V4.1 Flash-სა და GLM-5.3-ს.
სამაგიეროდ, მოდელი მართლაც ძლიერია კიბერუსაფრთხოებაში, სადაც ღია მოდელებს შორის მესამე ადგილზე გავიდა და მავნე კიბერმოთხოვნების 96,6 პროცენტი დაბლოკა. თუმცა, კიბერუსაფრთხოების კომპანია Sophos-ის მკვლევარმა Rafe Pilling-მა WIRED-ს უთხრა, რომ ასეთი მძლავრი კიბერმოდელები ორმაგი დანიშნულებისაა: ისინი ეხმარებიან სისტემის დამცველებს, მაგრამ შეიძლება თავდამსხმელებსაც გამოადგეთ.
მოდელი ვრცელდება Mistral-ის სპეციალური ლიცენზიით, რომელიც MIT-ის წესებს ეფუძნება. მისი გამოყენება თავისუფალია, მაგრამ თუ კომპანიას სურს, ეს მოდელი სხვებს ფასიანი ღრუბლოვანი სერვისის სახით მიჰყიდოს, მაშინ კომერციული ლიცენზიის შეძენა დასჭირდება. მათ კი, ვისაც საკუთარი სერვერები არ აქვთ, Mistral AI-ს სისტემით სარგებლობა პირდაპირ API-ს საშუალებითაც შეუძლიათ.
| სრული მოცულობა | 1 ტრილიონი პარამეტრი |
| აქტიური მოცულობა | 49 მილიარდი პარამეტრი (52 მილიარდი ემბედინგების ჩათვლით) |
| არქიტექტურა | 128 ექსპერტი (4 აქტიური და 1 საზიარო) |
| მეხსიერების ფანჯარა | 1 მილიონი ტოკენი |
| მონაცემთა მიღება | ტექსტი და სურათი |
| API-ს ფასი (შემავალი) | $0.70 მილიონ ტოკენზე ($0.07 ქეშირებული) |
| API-ს ფასი (გამომავალი) | $2.10 მილიონ ტოკენზე |
წყარო: Mistral AI: Mistral Large 4 (Le Chonk) is now open weight (29 Oct 2026) | Hugging Face: mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B (model card) | TechCrunch: Mistral releases weights for its trillion-parameter AI model, targeting cybersecurity (29 Oct 2026) | WIRED: Mistral says its AI model Le Chonk has leapfrogged China in the open-weight race (29 Oct 2026) | The Decoder: Paris-based Mistral releases Le Chonk, a strong coding model that still trails China overall (29 Oct 2026)
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
