Французская Mistral опубликовала веса ИИ-модели Large 4 и снизила цены API

Модель, которую в компании прозвали Le Chonk, построена на архитектуре Mixture-of-Experts: из примерно 1 трлн параметров при обработке каждого токена задействуется 49 млрд. Она работает с контекстом до 1 млн токенов, распознаёт изображения и поддерживает свыше 160 языков. Веса выложены на Hugging Face, кроме того, модель доступна через Mistral Studio, OpenRouter и инфраструктуру NVIDIA. Предусмотрены три режима рассуждений — Low, Medium и High, по умолчанию включён последний.

Перед релизом Mistral ещё три недели дообучала модель с подкреплением. По данным компании, результат в Terminal-Bench 4.0 вырос на 13 процентных пунктов, до 41%, а число генерируемых токенов уменьшилось на 30%. В Artificial Analysis Coding Agent Index модель получила 48% и, как утверждает Mistral, тратит на задачу в среднем на 47% меньше токенов, чем китайская GLM-5.3. В собственных тестах компании Large 4 отвергла 96,6% вредоносных запросов о кибератаках, однако Mistral признаёт, что модель потенциально способна помочь в реальных атаках, и обещает дорабатывать ограничения.

Теперь миллион входных токенов через API стоит $0,70, выходных — $2,10, входных из кеша — $0,07; при анонсе базовые тарифы составляли $1,36 и $4,18. Лицензия Mistral Ecosystem Open-Weight на основе модифицированной MIT разрешает бесплатное использование, дообучение и коммерческое применение, но для платного доступа по схеме Model-as-a-Service нужно отдельное соглашение с Mistral. По данным Хабра, локальный запуск версии FP8 потребует около 1 ТБ на диске, а сборки NVFP4 — около 610 ГБ и видеокарт NVIDIA поколения Blackwell.