Mistral Large 4: что умеет новая открытая нейросеть из Европы

Коротко. 6 октября 2026 года французская Mistral AI открыла публичное превью Mistral Large 4 — своей самой большой модели: 1 триллион параметров, из которых на каждый запрос работают 49 миллиардов. Главная интрига — веса обещают выложить в открытый доступ до конца октября. Разбираем, что умеет новинка, где она сильна, где отстаёт и можно ли попробовать её из России.

Что выпустила Mistral

Large 4 — флагман европейской компании, которую часто называют главным конкурентом американских и китайских лабораторий в Европе. Внутри команды модель в шутку окрестили «le Chonk» — «толстячок». Архитектура — смесь экспертов (MoE): из триллиона параметров при каждом ответе включается только нужная часть, около 49 миллиардов. Это делает модель заметно дешевле в работе, чем можно было бы ждать от её размера.

Mistral обучила Large 4 с нуля примерно за два месяца на собственных серверах в Европе — около 3 800 суперчипов Nvidia Grace Blackwell. Сейчас доступно превью через API в Mistral Studio, а открытые веса компания обещает опубликовать до конца октября. В планах — ещё более крупные версии и специализированные модели на базе Large 4.

Что умеет Mistral Large 4

• Мультимодальность. Модель изначально обучена понимать не только текст, но и изображения: скриншоты, схемы, документы.
• Более 160 языков. Включая все официальные языки ЕС — у Mistral традиционно сильная мультиязычность.
• Кибербезопасность. Самая громкая цифра: 93% на Cybench и место в пятёрке лучших в рейтинге Artificial Analysis по поиску и исправлению уязвимостей в реальном коде. При этом Mistral отдельно подчёркивает высокий процент отказов на вредоносные запросы.
• Агенты и документы. Хорошие результаты в задачах автоматизации, юридических и финансовых тестах; на нескольких бенчмарках Large 4 обходит китайские Qwen3.8 Max и DeepSeek V4 Pro.
• Зрение. В тесте на точную привязку к объектам на изображении Dense200 модель набрала 42% и на один пункт обошла GPT-6 Astra.

Где слабее: по оценке SiliconANGLE, в программировании Large 4 заметно отстаёт от фронтир-моделей на основных бенчмарках — например, 61,7% на DeepSWE. Это не замена Claude или GPT для сложной разработки, а сильная открытая модель «второго эшелона» с упором на безопасность, документы и европейские языки.

Почему это важно

Последний год рынок открытых моделей почти целиком принадлежал китайским лабораториям — Qwen, DeepSeek, Kimi. О них мы писали в обзоре китайских нейросетей. Large 4 — первая за долгое время европейская открытая модель такого масштаба. Для бизнеса это шанс развернуть сильный ИИ на своих серверах без зависимости от американских и китайских облаков.

Цена превью-API тоже выглядит агрессивно: $1,36 за миллион входных и $4,18 за миллион выходных токенов. Для сравнения, флагманы OpenAI, Anthropic и Google — включая недавний Gemini 4 Argon — стоят дороже, но и в рейтингах стоят выше.

Как попробовать Mistral Large 4 из России

Сейчас есть два пути, и оба с оговорками.

• Превью в Mistral Studio. Нужна регистрация на платформе Mistral и оплата API. Российские карты зарубежные сервисы не принимают, так что понадобится иностранная карта или посредник.
• Открытые веса. Когда Mistral их выложит, модель можно будет запускать самостоятельно. Но триллион параметров — это серверный кластер с сотнями гигабайт видеопамяти, а не домашний компьютер. Реалистично ждать, что Large 4 появится у облачных провайдеров и агрегаторов.

Честно о себе: превью Large 4 доступно только через собственный API Mistral, поэтому в Умке этой модели пока нет. Если вам нужна сильная нейросеть прямо сейчас — в Умке без VPN и с оплатой в рублях работают Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Qwen и ещё сотни моделей. Ответ умной модели стоит 33 токена — на стартовом пакете (725 токенов за 290 ₽) это около 13 ₽ за ответ, пакета хватит примерно на 21 такой ответ. Быстрые модели отвечают за 1 токен, есть и бесплатные. Какую выбрать под задачу, подскажет подборка лучших нейросетей.

Вывод

Mistral Large 4 — крупнейшая открытая модель из Европы и серьёзная заявка против китайских Qwen и DeepSeek. Она сильна в кибербезопасности, работе с изображениями и документами, поддерживает больше 160 языков, но в программировании уступает лидерам. Главное событие ещё впереди — публикация весов до конца октября. До тех пор попробовать Large 4 можно только через API Mistral.

Источники: анонс Mistral AI, SiliconANGLE.

Частые вопросы