Французький розробник штучного інтелекту Mistral AI 7 жовтня 2026 року оголосив про запуск Mistral Large 4 (ML4), яку позиціонує як найпотужнішу модель штучного інтелекту, створену в Європі. Наразі система доступна в режимі публічного попереднього тестування через API компанії, тоді як її ваги планують оприлюднити наприкінці жовтня.
Як повідомляє Techzine, нова модель використовує архітектуру Mixture-of-Experts (MoE), що дозволяє залучати лише частину параметрів під час виконання конкретного завдання. Із загального трильйона параметрів одночасно активними є 49 млрд, що має забезпечувати ефективніше використання обчислювальних ресурсів.
ML4 підтримує обробку тексту та зображень, а також розрахована на складні завдання з написання програмного коду, аналізу інформації та виконання багатокрокових операцій за допомогою ШІ-агентів.
Навчання моделі тривало два місяці та потребувало 10 МВт потужностіMistral Large 4 навчали з нуля на 3800 графічних процесорах Nvidia Grace Blackwell, розміщених у датацентрах компанії на території Європи.
За інформацією TNW, основний етап навчання тривав приблизно два місяці,
а задіяна обчислювальна інфраструктура споживала близько 10 МВт електричної потужності.
Поточна тестова версія, доступна через API, також працює на європейських обчислювальних потужностях Mistral.
Водночас розробники продовжують удосконалювати модель за допомогою навчання з підкріпленням. У компанії стверджують, що результати ML4 ще не досягли максимально можливого рівня, тому показники продуктивності можуть покращитися до моменту публікації ваг.
Саме тому оприлюднені результати тестування поки вважаються попередніми.
Mistral зробила ставку на кібербезпеку та пошук вразливостейОднією з ключових особливостей Mistral Large 4 стала орієнтація на завдання у сфері кібербезпеки.
Компанія наголошує, що закриті моделі штучного інтелекту нерідко мають обмеження, які перешкоджають не лише потенційно небезпечним діям, а й легітимним дослідженням програмних вразливостей.
На думку Mistral, можливість самостійного розгортання моделі дозволить організаціям встановлювати власні правила використання системи відповідно до внутрішніх політик безпеки та характеру дослідницьких завдань.
Розробник наводить результати кількох спеціалізованих тестів. Зокрема, ML4 отримала 82% у випробуванні, яке передбачає відтворення відомої вразливості програмного забезпечення з відкритим кодом та подальше її усунення.
У тесті Cybench, що складається із 40 завдань із кібербезпеки, модель продемонструвала результат 93%.
Водночас ці показники потребують обережної інтерпретації, оскільки різні моделі можуть використовувати неоднакові механізми обмеження відповідей. Зокрема, нижчі результати закритих систем іноді пов’язані з відмовою виконувати певні завдання, а не з відсутністю відповідних технічних можливостей.
У юридичних завданнях ШІ-моделі поки демонструють низьку ефективністьОкрему увагу привернули результати Mistral Large 4 у спеціалізованому тестуванні Harvey’s Legal Agent, яке оцінює можливості штучного інтелекту виконувати юридичні завдання.
За даними TNW, модель ML4 отримала 15%, випередивши Kimi K3 із результатом 13% та GPT-6 Astra, яка набрала 5%.
Попри перевагу Mistral у цьому конкретному тестуванні, абсолютні показники залишаються низькими для всіх порівнюваних систем.
Це свідчить про те, що навіть найсучасніші моделі штучного інтелекту поки не здатні надійно виконувати складну юридичну роботу повністю автономно, без перевірки та контролю з боку фахівців.
Результати також демонструють суттєву різницю між можливостями ШІ в окремих технічних завданнях, таких як програмування чи аналіз вразливостей, та його здатністю працювати з правовими питаннями, які потребують складного контекстного аналізу.
Європейські компанії зможуть запускати модель на власних серверахMistral AI окремо наголошує на європейському походженні нової моделі та можливості її використання без постійної залежності від американських постачальників хмарних ШІ-сервісів.
Після відкриття ваг ML4 організації зможуть самостійно розгортати модель у власних датацентрах або приватних хмарних середовищах.
Такий підхід особливо актуальний для державних установ, фінансових організацій та підприємств, які працюють із конфіденційною інформацією і потребують додаткового контролю над зберіганням та обробкою даних.
Наразі модель доступна виключно через API Mistral. До запланованої публікації ваг 27 жовтня компанія проводить додаткове тестування за участю спеціалістів із кібербезпеки,
партнерських організацій та державних установ.
Розробник також обіцяє оприлюднити докладнішу інформацію про архітектуру ML4, результати порівняльних тестів, методи додаткового навчання та перевірки безпеки.
Mistral розширює європейську інфраструктуру після залучення €3 млрдMistral Large 4 стала першою великою моделлю компанії після завершення інвестиційного раунду на €3 млрд у вересні 2026 року.
Частину залучених коштів французький розробник спрямовує на розширення власної обчислювальної інфраструктури в Європі.
За інформацією TNW, нові потужності мають стати доступними в першій половині 2027 року.
Розвиток власних датацентрів дозволить Mistral нарощувати обчислювальні ресурси для навчання наступних поколінь моделей та надання комерційних ШІ-послуг без повної залежності від сторонніх хмарних платформ.
Водночас стратегія компанії відповідає ширшій тенденції розвитку європейського технологічного суверенітету, що передбачає створення власних моделей штучного інтелекту та інфраструктури для їхнього використання.
Запуск Mistral Large 4 демонструє прагнення європейських розробників конкурувати з провідними американськими та китайськими ШІ-компаніями не лише за якістю моделей, а й за можливостями локального розгортання, контролю даних і незалежності обчислювальної інфраструктури.
