Compania franceză Mistral AI a publicat pe 29 octombrie 2026 ponderile modelului Mistral Large 4, numit intern „Le Chonk”. Este cel mai mare model al companiei, cu aproximativ un trilion de parametri, și poate fi descărcat de pe Hugging Face și rulat pe servere proprii. Lansarea vine la circa trei săptămâni după versiunea de previzualizare din octombrie, iar Mistral spune că, între timp, modelul a progresat mult la programare și la securitate cibernetică defensivă.
Ce a publicat Mistral pe 29 octombrie?
Mistral Large 4 este un model multimodal: primește text și imagini și răspunde cu text sau cod. Potrivit fișei publicate pe Hugging Face, arhitectura are aproximativ un trilion de parametri în total, dar folosește doar circa 50 de miliarde la fiecare pas (depozitul oficial poartă indicativul A52B). Fereastra de context ajunge la un milion de tokeni, adică poate analiza dintr-odată documente sau proiecte de cod foarte mari.
Modelul are trei niveluri de raționament, low, medium și high, din care utilizatorul alege în funcție de cost și de timpul de răspuns. Mistral subliniază că modelul a fost antrenat de la zero pe infrastructură din Europa, argument pe care compania îl leagă de ideea de „AI suveran”, adică modele pe care organizațiile le pot controla complet.
Cât de bun este Mistral Large 4 la programare și securitate?
Cifrele de mai jos sunt cele publicate de Mistral. Pe testul FrontierCode 2.0 al companiei Cognition, care verifică dacă modificările făcute de un agent AI ar fi acceptate de cel care întreține proiectul, Large 4 obține 19,7%, cel mai bun scor dintre modelele cu ponderi deschise. Pe Terminal-Bench 4.0, scorul a crescut cu 13 puncte procentuale față de previzualizare, la 41%.
În indexul Artificial Analysis pentru agenți de programare, modelul are 48%, practic la egalitate cu GLM-5.3, dar folosește în medie cu 47% mai puțini tokeni pe sarcină, ceea ce îl face mai ieftin de rulat. La securitate, Large 4 are 51% în Artificial Analysis Cyber Index, test care măsoară găsirea, reproducerea și repararea vulnerabilităților. Mistral afirmă că modelul refuză în medie 96,6% dintre cererile cu scop ofensiv, cea mai bună rată măsurată de companie printre modelele deschise.
| Mistral Large 4 | Detalii |
|---|---|
| Data publicării ponderilor | 29 octombrie 2026 |
| Parametri | circa 1 trilion în total, aproximativ 50 de miliarde activi |
| Intrare / ieșire | text și imagini / text și cod |
| Context | 1 milion de tokeni |
| Licență | Mistral Ecosystem Open-Weight (MIT modificată) |
| Preț API, intrare | 0,70 dolari pe milion de tokeni (circa 3,36 lei) |
| Preț API, ieșire | 2,10 dolari pe milion de tokeni (circa 10,07 lei) |
| Unde îl găsești | Hugging Face, Mistral Studio și API, OpenRouter, Microsoft Foundry, NVIDIA NIM |
Cât costă Mistral Large 4 și ce permite licența?
Prin API-ul Mistral, prețul este de 0,70 dolari pentru un milion de tokeni de intrare, 0,07 dolari pentru tokenii reutilizați din cache și 2,10 dolari pentru un milion de tokeni generați. La cursul BNR din 29 octombrie 2026, de 4,7943 lei pentru un dolar, asta înseamnă circa 3,36 lei, 0,34 lei și 10,07 lei. Pentru comparație, Gemini 4 Carbon pornește de la 2 dolari la intrare și 10 dolari la ieșire, în perioada de lansare.
Licența, numită Mistral Ecosystem Open-Weight, este o variantă modificată a licenței MIT. Modelul poate fi folosit, modificat, reantrenat și integrat în produse comerciale gratuit, cu o singură condiție: firmele care vând accesul la model ca serviciu trebuie să obțină o licență comercială separată de la Mistral. Prin urmare, nu este o licență open source clasică, ci una deschisă cu o restricție pentru furnizorii de cloud.
Ce hardware îți trebuie ca să-l rulezi singur?
Nu pe un PC obișnuit. Hugging Face, care găzduiește ponderile, indică pentru varianta FP8 opt plăci NVIDIA H200, iar pentru varianta comprimată NVFP4 un server cu patru GPU-uri NVIDIA B300. Cea mai mică variantă comunitară, comprimată pe 2 biți, poate rula pe un singur Mac cu cip Apple Silicon Ultra și 512 GB de memorie unificată, cu pierderi de calitate. Pentru utilizatorii individuali, calea realistă rămâne API-ul sau aplicațiile care integrează modelul. Dacă vrei totuși AI care rulează local, am prezentat patru alternative la Perplexity care merg pe propriul calculator.
Ce înseamnă pentru companiile și instituțiile din România?
Pentru firmele, băncile sau instituțiile publice din România care nu vor să trimită date sensibile către servere din afara Uniunii Europene, un model european cu ponderi deschise este o opțiune concretă: poate fi instalat în propriul centru de date sau la un furnizor local, fără ca documentele să plece în altă parte. Tema a devenit sensibilă după ce un test Cohere a arătat că modelul chinezesc Qwen a încercat să trimită date spre Beijing.
Pentru programatori, prețul mai mic pe token și eficiența mai bună contează la agenții care rulează ore întregi. Mistral nu publică însă o listă de limbi suportate, iar româna nu este menționată explicit, așa că performanța pe texte în limba română trebuie testată înainte de folosirea în producție. Utilizatorii obișnuiți pot compara oferta Mistral cu restul pieței în ghidul nostru despre cele mai ieftine abonamente AI din România.
Ce limite are anunțul Mistral?
Toate scorurile vin de la Mistral și din teste alese de companie, iar o parte dintre ele, precum FrontierCode 2.0, sunt private. Comparațiile Mistral se fac în principal cu alte modele cu ponderi deschise, nu cu cele mai avansate sisteme închise. Raportul tehnic complet urmează să fie publicat, iar evaluările independente din săptămânile următoare vor arăta cât de bine se poziționează Large 4 față de concurența americană și chineză.
Citești des GadgetReport.ro? Adaugă-ne ca sursă preferată pe Google, iar știrile noastre îți vor apărea mai des în Top Stories.
