Fransız yapay zeka şirketi Mistral, bugün Mistral Large 4'ün genel önizlemesini başlattı. Şirketin bugüne kadarki en büyük ve en yetenekli modeli olan ML4, "le Chonk" takma adıyla duyuruldu.

Model, 1 trilyon parametreye ve 49 milyar aktif parametreye sahip, doğal olarak çok modlu (natively multimodal) bir Mixture-of-Experts mimarisi kullanıyor. Mistral'a göre ML4; talimat takibi, akıl yürütme ve ajan (agentic) yeteneklerini tek bir modelde birleştiriyor.

API şu anda Mistral Studio üzerinden erişilebilir durumda. Şirket, model ağırlıklarının ay sonuna kadar yayınlanmasını planlıyor.

Hangi alanlara yönelik?

ML4; yazılım mühendisliği, siber güvenlik, finans, hukuk, bilim ve üretim alanlarını hedefliyor. Model; elektronik tablolar, dokümanlar, grafikler, teknik çizimler, PDF'ler ve büyük jeo-uzamsal görüntüler üzerinde çalışabiliyor.

Mistral'ın paylaştığı ölçüm sonuçları şöyle:

  • DeepSWE v1.1: %61,7
  • AutomationBench: %59,9
  • Artificial Analysis Cyber Index (güvenlik açığı yeniden üretimi ve yamalama): %82
  • Cybench: %93
  • Dense 200 görsel temellendirme: %42
  • Lakera B3 saldırı direnci: %93,3

Şirket, Dense 200'deki %42'lik skorun GPT-6 Astra'nın %41'lik sonucunun hafifçe üzerinde olduğunu belirtiyor. Mistral ayrıca üçüncü taraf değerlendirmelerinin ML4'ü hukuk ve finans görevlerinde GPT-6 Astra'nın üzerine yerleştirdiğini, Harvey'in Legal Agent kıyaslamasında ise modelin tüm açık kaynak modellerin önünde olduğunu aktarıyor.

Fiyatlandırma ve dağıtım

API fiyatlandırması milyon giriş token'ı başına 1,36 dolar, milyon çıkış token'ı başına 4,18 dolar olarak açıklandı.

ML4 birden fazla bölgede sunulacak. Bunlar arasında Mistral tarafından uçtan uca işletilen ve Avrupa hukukuna tabi bir Avrupa dağıtımı da yer alıyor. Güvenlik ekipleri için özel bulut (private-cloud) ve şirket içi (on-premises) kullanım planlanıyor.

Modelin eğitim verisi, Avrupa Birliği'nin tüm resmi dilleri dahil olmak üzere 160'tan fazla dili kapsıyor.

Eğitim altyapısı

Mistral, ML4'ü kendi Avrupa veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde sıfırdan eğitti. Aynı altyapı önizleme sürümüne de hizmet ediyor.

Model, Mistral Forge üzerinden sunulan eğitim, özelleştirme ve pekiştirmeli öğrenme (RL) ortamının aynısını kullanıyor. Şirketin mevcut RL hattı 3.000 GPU üzerinde günde yaklaşık 33 milyar token üretiyor; bunun filtreleme ve maskeleme sonrası yaklaşık 16 milyarı eğitilebilir tamamlama token'ı olarak kullanılıyor.

Ağırlıkları yayınlamadan önce Mistral, ML4'ü siber güvenlik liderleri, incelenmiş partnerler ve devlet otoriteleriyle birlikte red-teaming sürecinden geçiriyor. Bu süreçte aynı model, azaltılmış moderasyon ve genişletilmiş siber yeteneklerle kullanılıyor.

Neden önemli

Mistral Large 4, şirketin 3 milyar euroluk Series D turuyla desteklenen ilk kilometre taşı ve yeni bir özelleştirilmiş model ailesinin temelini oluşturacak. Açık ağırlıkları kendi kendine dağıtım ve daha fazla müşteri kontrolüyle birleştiren bu yaklaşım, kurumsal müşterilerin veri egemenliği ve uyumluluk taleplerine doğrudan yanıt veriyor.

Mistral'ın ML4'ü "ABD veya Avrupa'dan en iyi açık ağırlıklı model" olarak konumlandırması ve Avrupa hukukuna tabi, uçtan uca kendi işlettiği bir dağıtım sunması, düzenlenmiş sektörlerdeki Avrupalı kurumlar için kritik bir farklılaşma noktası. Modelin 160'tan fazla dili ve AB'nin tüm resmi dillerini kapsaması da bu konumlandırmayı güçlendiriyor.

Öte yandan Mistral, ağırlıkları yayınlamadan önce modeli azaltılmış moderasyonla red-teaming'e tabi tutuyor. Bu, açık ağırlıklı modellerin siber yetenekleri konusundaki sektör tartışmasının merkezindeki bir denge: yetenekleri test etmek ile kötüye kullanımı sınırlamak arasındaki gerilim.

Rekabet açısından ML4'ün GPT-6 Astra ile karşılaştırılması dikkat çekici. Mistral, hukuk ve finans görevlerinde üçüncü taraf değerlendirmelerinin ML4'ü öne çıkardığını, görsel temellendirmede ise farkın yalnızca bir puan olduğunu belirtiyor. Bu, açık ağırlıklı modellerin kapalı modellerle arasındaki performans farkının belirli uzmanlık alanlarında kapandığına işaret ediyor.