Mistral Large 4: что это за модель и можно ли ей пользоваться

Mistral Large 4 — новая большая модель французской Mistral. В тот день её открыли как публичный предпросмотр. Заметка говорит прямо: посмотреть можно уже сейчас в Mistral Studio, сервисе самой компании, а веса выйдут в конце этого месяца. Веса здесь — файл самой модели. Пока файла нет, «открыть модель» значит зайти в чужой предпросмотр и смотреть ответ там.

По устройству это смесь экспертов. Картинка одна, дальше она не понадобится: большая библиотека, а на один ответ открыта одна полка из всего зала. Поэтому в бумагах два размера. Общий — вся библиотека. Активный — полка, которая работает в этом ответе.

Документы одного дня называют полку по-разному.

Заметка Mistral называет общий размер в 1 триллион параметров и 49 миллиардов активных. Справка модели того же дня, версия v26.10, пишет 1,05 триллиона всего, 52 миллиарда активных и отдельно блок на 1,6 миллиарда параметров, который читает картинку. Юридическая анкета для поставщиков, тоже этого дня, общий размер обозначает как «больше триллиона» и спор 49 против 52 не закрывает.

Усреднять 49 и 52 нечем. Компания сама пишет, что описание архитектуры выйдет вместе с весами. До этой бумаги честны оба ряда: 49 миллиардов и 1 триллион в заметке, 52 миллиарда и 1,05 триллиона в справке.

Модель принимает текст и изображения и отвечает текстом. Картинку она не рисует. Звук и видео на вход анкета не ставит. Для студента разница бытовая: сфотографировать страницу и попросить разбор можно, а «нарисуй схему» анкета не предусматривает.

Обучали модель с нуля в собственных европейских вычислительных центрах Mistral. Заметка пишет про 3 800 графических процессоров NVIDIA Grace Blackwell. В разговоре с TechCrunch в тот же день Пьер Сток, вице-президент по науке, говорит про 4 000 процессоров NVIDIA. Там же он оценивает разницу как «в два-три раза меньше, чем у китайских конкурентов». Это перевод его слов и его оценка, отдельного подсчёта машин рядом нет. Числа 3 800 и 4 000 так и стоят парой.

Предпросмотр, по заметке, идёт на тех же европейских машинах. Отдельная поставка целиком силами Mistral, под законом Евросоюза и без чужого оператора, в тексте обещана. Включённым режимом её пока не называют.

Про языки заметка говорит узко. Заметная доля данных, на которых модель учили, покрыла больше 160 языков, и среди них каждый официальный язык Евросоюза. Русский в этом абзаце не назван. Язык союза и русский язык здесь разные вещи. Про ровный ответ по-русски анонс молчит.

На карточке внизу заметки модель уже описана так, будто веса открыты. Абзац выше в той же заметке говорит другое: веса выйдут к концу месяца. Вместе с файлом обещают устройство модели, дополнительные тесты и то, как её дообучали.

До этой даты компания отдаёт предпросмотр на проверку. В списке специалисты по безопасности, проверенные партнёры и государственные органы. У них, по заметке, та же модель, но модерация слабее, а возможности в кибербезопасности шире. Это режим для чужой проверки.

TechCrunch пересказывает разговор со Стоком. Срок у него короче по формулировке: около трёх недель, после проверки на безопасность. Пока файла нет, доступ ограничен публичной точкой.

«А пока мы поработаем с проверенными партнёрами и государствами, чтобы открытые веса можно было использовать для защиты, но не для злонамеренных атак.»

«Конец месяца» и «около трёх недель» — два обещания одного порядка. Три недели от этого дня приходятся на конец октября, но сам день Сток не назвал. Подставлять в расписание своё число было бы уже нашей датой.

Юридическая анкета говорит о файле жёстче. Условия сервиса ограничивают доступ к весам. Поставка на свою площадку описана как отдельное закрытое соглашение. Отдельная фраза: документацию обновят, если веса выпустят. Как поднять модель на своём сервере, анкета не рассказывает, и эта статья тоже остаётся без такой инструкции.

Справка в тот же день всё равно помечает модель как уже открытую по весам. Карточка Vals стоит на той же преждевременной отметке. Оба ярлыка бегут впереди файла. Пока файла нет, верны заметка и разговор Стока: предпросмотр есть, весов нет.

The Decoder по той же причине держит модель в колонке закрытых. Индекс ей уже посчитан, а колонка «можно забрать файл» пустая.

Источник: заметка Mistral и разговор Пьера Стока с TechCrunch, 6 октября 2026. Строка про чат — сверка набора моделей в тот же день

Ждать файл ради завтрашнего семинара не из чего. Даже если три недели Стока и «конец месяца» из заметки сойдутся, срок попадает на конец октября, к ночи перед парой он не успевает. Что открыть вместо этого, собрано в разделе «Что делать сейчас?».

Силу модели показывает таблица с датой. Таблиц несколько, и они меряют разное. Победителя «для всего» из них не получается.

Artificial Analysis в тот же день ставит Mistral Large 4 на 38 баллов своего сводного индекса. The Decoder, разбирая ту таблицу, напоминает предыдущие отметки той же линейки: Large 3 была на 9, Medium 3.5 на 14. Для самой Mistral скачок большой. До верха далеко. Claude Opus 5.5 в максимальном режиме той же таблицы набирает 58. Отрыв — 20 баллов, Decoder оставляет его как есть.

Лаборатория называет Large 4 самой сильной моделью не из США и не из Китая. Формулировка узкая: в той же таблице американская Claude Opus 5.5 выше, 58 против 38.

Для кода компания приводит свой процент. На Terminal-Bench 4, тесте работы в командной строке, в заметке стоит 28,3%. Независимый Vals на том же тесте меряет 22,73%, плюс-минус 0,88 процентного пункта, и ставит модель на 20 место из 44. Это два замера. В текст идут оба, среднее не подставляем.

На AutomationBench, 657 рабочих сценариев вроде почты, таблиц и документов, заметка ставит 59,9%. В прозе сказано, что это выше Kimi K3 и DeepSeek V4 Pro. На графике, который The Decoder публикует как подпись к рисунку компании, сверху другая модель. У GLM-5.3 там 62,2%, у Large 4 — 59,9%, у Kimi K3 — 58,3%, у Qwen3.8 — 57,2%, у DeepSeek V4 Pro — 56,7%. Худшая для героя заметки цифра в этой подписи — чужие 62,2%. Её оставляем.

Живая оценка кода, по заметке Mistral, шла через Surge. Проверяющие не знали, чья перед ними работа, шкала от 1 до 5. Предпросмотр набрал 3,74 и стал вторым из пяти. Первой осталась Claude Opus 5 с 4,22.

Отдельно Vals сводит свои тесты в один индекс. На карточке это 48,05%, плюс-минус 1,11, место 32 из 44. Середина списка. Рядом с индексом 38 против 58 это та же новость другими единицами: шаг для Mistral есть, пьедестала нет.

Безопасность в заметке занимает много места. Здесь только рамка: имя теста, цифра и оговорка про отказ.

На одном тесте индекса Artificial Analysis модель набирает 82%. Задание, как его описывает сама Mistral: воспроизвести уже известную уязвимость в открытой программе и затем её закрыть. Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra на том же тесте почти на нуле, и компания объясняет это отказом браться за задачу, а не пустым ответом. Значит, 82% измеряют сразу две вещи: справилась ли модель и пустил ли её фильтр. Как устроена уязвимость, здесь не разбирается. Для учёбы и для обычного кода этот тест ничего не выбирает.

Источник: индекс Artificial Analysis, разбор The Decoder 6 октября 2026. Другие тесты в эти два числа не подмешаны

Критерий для читателя короткий. Если задача — «самая сильная модель октября», эта таблица её не отдаёт Large 4. Если задача — «стала ли Mistral заметно сильнее своих прошлых больших моделей», 9, 14 и 38 отвечают да.

Окно контекста — сколько текста модель ещё держит вместе, пока отвечает. Это размер одного разговора и вложенных в него файлов.

Считают окно в токенах. Токен здесь — кусок текста, который идёт в учёт как один шаг. Длину файла в токены на глаз не переводят.

В бумагах два длинных предела, и они снова из разных источников.

Справка Mistral пишет окно в 1 миллион токенов. Vals и Artificial Analysis ставят 512 тысяч. Клетка юридической анкеты на 250 токенов спорит и со справкой, и с независимыми карточками, поэтому за рабочее окно её не берут.

Про один ответ у Vals есть отдельный потолок: до 256 тысяч токенов. В их карточке это длина ответа.

Со снимками тот же разъезд, только считают штуками.

Модель читает изображение и отвечает текстом. Нарисовать картинку она по анкете не может: клетка «изображение на выход» пустая. Сколько кадров можно приложить, бумаги не согласованы. В анкете максимум 8 изображений. Artificial Analysis пишет, что запрос теперь принимает 100 изображений, а раньше у моделей Mistral было 8. Восьмёрку и сотню не усредняют.

Для одной фотографии тетради спор пустой: и 8, и 100 такое фото пускают, если предпросмотр вообще открыт. Для пачки сканов курсовой спор как раз про это, и одно число выбрать нельзя. Пока компания не сведёт справку, анкету и карточку лаборатории, честнее держать оба предела рядом.

Звук и видео анкета на вход не ставит. Карточка Vals видео тоже не отмечает. Разбор ролика к этому релизу не относится.

Отсюда практическая граница, без чужих цен. Короткий абзац помещается при обоих длинных пределах, и при 512 тысячах, и при миллионе. Длинный конспект влезает только в тот из них, который в предпросмотре действительно открыт. Бумаги этот выбор не сводят, поэтому длинный файл лучше нести ещё и в другое место, пока предел предпросмотра не назван одним числом.

Критерий один: что уже лежит на столе. Обещание к концу месяца в этот критерий не входит.

Короткий пересказ абзаца, список вопросов к семинару, черновик абзаца своими словами — обычная работа текстовой модели. Ждать файл Large 4 для неё незачем. На бесплатном тарифе такой черновик открывает DeepSeek V4 Flash. Картинку эта модель не видит. Страницу тетради ей не прикладывают.

Фото конспекта, схема с доски, одна страница файла — другая работа. Нужна модель, которая смотрит на изображение и отвечает текстом. На бесплатном тарифе это GPT-5 Nano и Gemini 3.8 Flash. Что это за модель Google, разобрано в отдельной статье. У обеих другие имена. Для страницы конспекта хватает того, что они видят снимок.

Код, сверка двух длинных текстов, задача, где шагов несколько, — третий случай. Его держат Claude Sonnet 5 и Kimi K3. Обе открыты на тарифах «Про» и «Ультра». На «Плюс» их нет. По чужим таблицам сам Large 4 этот код не возглавляет: на графике автоматизации выше GLM-5.3 с 62,2% против 59,9%, в оценке Surge выше Claude Opus 5 с 4,22 против 3,74, независимый Terminal-Bench ниже цифры компании, 22,73% против 28,3%.

Сценарий, который ломается чаще всего, выглядит буднично. Вечером перед семинаром человек хочет отдать модели весь конспект и получить разбор по файлу. Кнопки Mistral Large 4 для этого нет. Файла весов нет. Предпросмотр живёт у Mistral, не у нас. Короткий кусок конспекта в тот же вечер можно отдать DeepSeek V4 Flash. Страницу, которую лень перепечатывать, можно отдать GPT-5 Nano или Gemini 3.8 Flash. Семестр одним файлом отсюда не планируют: окно в бумагах не сведено.

Черновик при этом остаётся черновиком. Подпись под работой ставит студент. Где черновик нельзя сдавать как свою работу, говорит гайд по учёбе, и эта новость правила не меняет.

Если задача именно про безопасность и про уже известную уязвимость, заметка Mistral пишет свой рекламный довод: часть сильных закрытых моделей тест пропускает отказом. Для семинара по программированию этот довод пустой. Тест измеряет фильтр не меньше, чем умение, а приёма в тексте нет.

Развилка короткая. Ниже — куда нести задачу, которая уже лежит на столе.

Короткий вопрос и пересказ можно отдать DeepSeek V4 Flash. Модель на бесплатном тарифе. Текст она берёт, снимок страницы нет.

Фото страницы, схему с доски или один кадр документа можно отдать GPT-5 Nano на том же бесплатном тарифе. Gemini 3.8 Flash в наборе чата на этом тарифе тоже принимает изображения. Это другая модель и другая компания, про неё отдельная статья.

Код, курсовую с проверкой шагов и длинный разбор спокойнее отнести к Claude Sonnet 5 или Kimi K3. Обе начинаются с тарифа «Про» и есть на «Ультра». Как выбирать без формулы «одна лучше всех», разобрано в гайде «Как выбрать модель». Какая модель уместна именно в коде, разобрано в гайде про код. Где черновик нельзя сдавать как свою работу, говорит гайд «Нейросеть для учёбы».

Mistral Large 4 в эту таблицу не входит. В чате GPThub её нет. Когда файл весов всё-таки выйдет, это будет отдельная новость. Кнопку в чате из обещания «конец месяца» сегодня не собрать.

Источник: набор моделей чата, проверка 6 октября 2026. Mistral Large 4 в набор не входит

Итог по сценарию. Для черновика на завтра Large 4 недоступна, и ждать её незачем. Для снимка страницы тем более: даже описание входа ещё спорит само с собой, 8 изображений против 100. Для кода чужие таблицы не ставят её первой, а нашего прогона нет, потому что открыть её было негде. Октябрьская заметка оставляет предпросмотр без файла и пачку чисел, которые нельзя склеить в одно.