Французская компания ИИ заявляет, что её модель Large 4 обладает продвинутыми возможностями в программировании и киберзащите и может работать на компьютерах и серверах самой организации.
Компания Mistral опубликовала веса своего новейшего крупного флагманского ИИ-модели (источник на английском языке), Mistral Large 4 (ML4), с прозвищем «Le Chonk», заявив об улучшениях в программировании и киберобороне на фоне стремления Европы создать альтернативы американским и китайским технологиям.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Французская компания утверждает, что эта модель «лучший открытый агентный инструмент для программирования в мире», предлагающий бизнесу и государственным структурам «передовые возможности ИИ для киберобороны, которые они могут полностью владеть и контролировать», включая возможность «обнаруживать, анализировать и реагировать на киберугрозы в коде и ИТ-инфраструктуре».
Выпуск последовал за превью версии ML4 6 октября. С тех пор Mistral потратила последние три недели на усиление обучения модели, тестируя ее вместе с клиентами и партнерами в условиях реальной эксплуатации.
«ML4 OSS демонстрирует способность нашей научной команды быстро внедрять инновации. Основываясь на ML4 Preview, открытая версия весов продолжает обучение с подкреплением и обеспечивает существенный прирост без признаков насыщения», сказал Пьер Сток, вице-президент по науке в Mistral.
«Менее чем за три недели в рамках одного и того же цикла обучения с подкреплением мы интегрировали отзывы клиентов, введя два дополнительных режима рассуждения и сделав ML4 более эффективной и настраиваемой», добавил он.
По словам Mistral, последняя версия ML4 сопоставима с другими ведущими открытыми моделями для программирования, при этом в среднем использует на 47% меньше токенов на задачу, чем китайская модель GLM-5.3. Ее показатель в тесте Terminal-Bench 4.0, который оценивает способность ИИ-агентов выполнять задачи по программированию в терминале, после дополнительного обучения вырос с 28% до 41%.
Выпуск происходит на фоне усиления киберугроз в Европе, таких как недавняя уязвимость безопасности в PHP, обнаруженная с использованием ИИ, а также недавние кибератаки на правительство Бельгии и правительство Норвегии.
Больше контроля над ИИ
Публикация весов модели позволяет организациям загружать ее и запускать на собственной инфраструктуре, а не полагаться исключительно на размещенный сервис внешнего поставщика.
Это может быть особенно полезно для компаний, работающих с конфиденциальной информацией, например с проприетарным программным кодом, который они не хотят передавать внешнему ИИ-сервису.
Организации получают больший контроль над тем, где работает модель и как она интегрирована в их системы, хотя им по-прежнему потребуется подходящее оборудование и компетенции, чтобы эксплуатировать ее безопасно.
Mistral заявляет, что организации, запускающие ML4 на собственной инфраструктуре, также не будут рисковать тем, что сторонний поставщик ограничит доступ к модели или отключит ее.
Этот шаг предпринимается на фоне обеспокоенности зависимостью Европы от американских поставщиков ИИ. В июне администрация Трампа распорядилась, чтобы Anthropic приостановила доступ к своим моделям Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан.
Впоследствии ограничения для Fable 5 были сняты, тогда как доступ к Mythos 5 остался ограниченным для избранных организаций. Этот эпизод подчеркнул, как решения, принимаемые за пределами Европы, могут влиять на доступ к передовым ИИ-сервисам.
Амбиции Европы в области ИИ
Европа продолжает отставать от США и Китая в разработке крупных моделей искусственного интеллекта и ресурсов, необходимых для их создания.
Mistral является одним из ведущих разработчиков ИИ в Европе, однако ее предполагаемая оценка примерно в $24 миллиардов (€20.9 миллиардов) заметно ниже оценок американских конкурентов OpenAI и Anthropic. [Вставить проверенные, датированные оценки и источник.]
Mistral утверждает, что несмотря на дисбаланс ресурсов, «ML4 сейчас является лучшей открытой моделью, созданной на Западе».
Модель была обучена на 3 800 графических процессорах Grace Blackwell компании Nvidia из США в европейских дата-центрах Mistral. Компания заявляет, что ML4 обеспечивает «передовую производительность» при использовании «лишь части вычислительных ресурсов и капитала по сравнению с закрытыми лабораториями», такими как OpenAI и Anthropic.
Европейская инфраструктура модели может дать клиентам больше операционного контроля, но зависимость от чипов Nvidia демонстрирует, что Европа все еще зависит от иностранных поставщиков в ключевых звеньях цепочки поставок ИИ.
«Открытый исходный код жизненно важен, чтобы передовой ИИ не оказался сконцентрирован в руках немногих игроков», сказал Артур Менш, генеральный директор и сооснователь Mistral.
«Другие лаборатории привлекли сотни миллиардов, чтобы развить сопоставимые возможности, за три года Mistral привлекла примерно $6 миллиардов».
«Мы вышли в мировые лидеры по эффективности вычислений и увеличили отрыв между Mistral и другими лабораториями в этой области. Наш подход заключается в том, чтобы создавать качественную науку и передавать результаты в руки каждого», добавил он.
Передовая модель
По данным Mistral, у ML4 всего 1,05 триллиона параметров, но активируется около 52 миллиардов. Это означает, что она не использует все параметры для каждой задачи, что помогает обрабатывать запросы более эффективно.
Модель также предлагает три режима рассуждения - низкий, средний и высокий, позволяя пользователям настраивать глубину анализа под задачу, от повседневных запросов до более сложных проблем.
Mistral сообщает, что ML4 может превращать двумерные чертежи в полноценные трехмерные модели с помощью программного обеспечения для автоматизированного проектирования (CAD), анализировать большие объемы данных для поддержки финансового принятия решений и использовать спутниковые и аэрофотоснимки для обнаружения лесных пожаров, отслеживания состояния сельскохозяйственных культур и мониторинга рисков для линий электропередачи.
Французская компания заявляет, что выпуск ML4 является частью нового поколения моделей, охватывающих все модальности, и что она планирует представить больше моделей этого поколения в ближайшие месяцы.
Сейчас модель доступна через API Mistral, а ее веса можно загрузить с платформы Hugging Face.