6 октября 2026 года парижская Mistral AI запустила открытое превью своей крупнейшей модели — Mistral Large 4 («Le Chonk»). Модель с мультимодальной архитектурой «смесь экспертов» (mixture-of-experts) содержит в общей сложности триллион параметров, но во время инференса активными становятся лишь 49 миллиардов из них. Компания планирует опубликовать веса 27 октября 2026 года под специальной лицензией — до этого в течение трёх недель модель будут тестировать разработчики, руководители по кибербезопасности и государственные ведомства.

Триллион параметров, но активны лишь 49 миллиардов

ML4 построена на разреженной (sparse) архитектуре: при общей ёмкости в триллион параметров каждый запрос обрабатывается лишь небольшой частью сети — 49 миллиардами параметров. Это продолжение нарастающего тренда среди сверхкрупных открытых моделей: общая ёмкость растёт, а доля активных параметров остаётся малой.

По словам Mistral, модель была обучена с нуля примерно за два месяца — для этого использовались 4 тысячи графических процессоров Nvidia Grace Blackwell, расположенных в собственных европейских дата-центрах компании. Для сравнения: предыдущий Large 3 (675 миллиардов параметров, 41 миллиард активных) обучался на 3 тысячах Nvidia H200. Компания подчёркивает, что аппаратные мощности, потребовавшиеся для обучения, скромны по сравнению с ресурсами крупнейших американских лабораторий, однако проверить это сравнение точно сложно — конкуренты не публикуют вычислительные затраты на обучение в едином формате.

Модель обучена на более чем 160 языках, включая все официальные языки Евросоюза. Она принимает мультимодальные входы, но выдаёт текстовый выход — компания позиционирует её для таких задач, как разработка программного обеспечения, киберзащита, финансовый анализ, спутниковые и аэрофотоснимки, технические чертежи и проектирование чипов.

Бенчмарки: цифры Mistral впечатляют, независимого подтверждения пока нет

Mistral заявляет, что Large 4 — самая мощная открытая модель, разработанная за пределами Китая, и она способна конкурировать с лучшими китайскими открытыми системами. Представленные компанией предварительные результаты: 62% в бенчмарке программной инженерии с длинным горизонтом DeepSWE v1.1, 15% в Legal Agent Benchmark от Harvey, 93% в бенчмарке кибербезопасности Cybench.

Однако, как отмечает VentureBeat, к этим цифрам стоит относиться осторожно. Живой рейтинг DeepSWE, где для каждой модели выбрана лучшая опубликованная конфигурация, показывает у GLM-5.3 примерно 69% — то есть 62% у ML4 в превью-версии, хотя и конкурентоспособны, особенно на фоне таких западных открытых моделей, как Beam, но безоговорочного лидерства среди всех существующих конфигураций не доказывают.

«ML4 находится в авангарде открытых моделей», — сказал один из основателей и главный научный сотрудник Mistral Гийом Лэмпл в разговоре с VentureBeat. По его словам, после завершения обучения с подкреплением и расширения вычислительных мощностей возможности модели, как ожидается, вырастут ещё сильнее.

При этом независимых оценок пока нет: на момент публикации ML4 не фигурировала ни в открытых оценках Artificial Analysis, ни в рейтинге DeepSWE. Поэтому заявление компании о «самой мощной модели за пределами Китая» останется предположительным, пока сторонние эксперты не протестируют финальную модель и опубликованные веса. К тому же выводу пришла и Ars Technica.

Веса — 27 октября 2026 года, после трёх недель тестирования

Компания планирует предоставлять модель через Mistral API и опубликовать веса после примерно трёхнедельного периода тестирования — 27 октября 2026 года. В это время разработчики, лидеры кибербезопасности и государственные органы будут проверять модель; Mistral намерена продолжать обучение с подкреплением (reinforcement learning) и настроить финальный чекпоинт.

Веса выйдут под собственной лицензией компании. Цены на API пока не объявлены. Центральная идея поэтапной стратегии выпуска — представить ML4 не просто как модель общего назначения, а как фундамент, который предприятия и правительства смогут запускать и адаптировать сами: в том числе на суверенной инфраструктуре и в режиме нулевого хранения данных (zero-data-retention).

От мема «Le Chaton Fat» к настоящему флагману

Прозвище «Le Chonk» не случайно — это продолжение шутки, захватившей интернет летом. В июне 2026 года в X и Reddit распространился мем о вымышленной французской модели «Le Chaton Fat»: с поддельными графиками бенчмарков и всё более абсурдными характеристиками — будто это гигантская модель, превосходящая американских и китайских конкурентов. В некоторых версиях у неё было более 30 триллионов параметров и заявленная способность «1000 мяу в секунду». Гендиректор Mistral Артур Менш тоже включился в шутку, написав в X: «Itʻs actually le gros chaton».

За шуткой скрывалось реальное ожидание: к июлю TechCrunch писал о предположениях, что Mistral готовит крупную модель с открытыми весами. Теперь у компании действительно есть модель с триллионом параметров — и она решила не растрачивать шутку попусту: во внутреннем именовании ML4 называется «Le Chonk» — отсылка к интернет-жаргону, обозначающему чрезмерно крупного кота.

Ставка Европы на суверенитет

ML4 выходит в переломный для Mistral момент. Компания, основанная в 2023 году бывшим исследователем DeepMind Артуром Меншем и бывшими исследователями Meta Гийомом Лэмплом и Тимоте Лакруа, быстро стала самым заметным европейским конкурентом американских и китайских лабораторий. В сентябре компания объявила о раунде D на 3 миллиарда евро — при оценке выше 21 миллиарда евро; по словам компании, это крупнейшее акционерное финансирование европейской технологической компании.

Mistral заявляет, что теперь поддерживает более 125 глобальных предприятий, включая Airbus, ASML и HSBC. Стратегия компании гораздо шире самих весов: продукты для разработчиков и корпораций, услуги по адаптации, инфраструктура инференса и Mistral Compute. По словам Лэмпла в разговоре с VentureBeat, клиенты всё чаще требуют не просто доступа к модели, а её развёртывания, инфраструктуры и сопутствующей инженерии — ставка компании в том, что по мере коммодитизации весов бизнес с высокой добавленной стоимостью переместится в системы, построенные вокруг них. После 27 октября 2026 года важнее будет не прозвище «Le Chonk», а то, что разработчики смогут воспроизвести на собственном оборудовании.