Mistral AI, şimdiye kadarki en büyük modeli olarak tanıttığı Mistral Large 4'ü 6 Ekim'de Mistral Studio üzerinden herkese açık ön izlemeye sundu. Şirket içinde Le Chonk adıyla anılan model, metin ve görseli birlikte işleyebiliyor. Mistral, modelin ağırlıklarını ekim sonuna kadar yayımlamayı planlıyor.
Large 4 toplam 1 trilyon parametreye sahip, ancak her işlemde bunların yalnız 49 milyarını kullanıyor. Şirketin model kartı bu yapıyı uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi olarak tanımlıyor. Mistral modeli kodlama, ajan tabanlı iş akışları, görsel anlama, siber güvenlik, finans ve hukuk gibi kurumsal kullanımlar için konumluyor.
Ağırlıklar yayımlanmadan önce güvenlik testinden geçiyor
Mistral, ağırlıkları yayımlamadan önce Large 4'ü siber güvenlik alanındaki öncü kuruluşlar, seçilmiş iş ortakları ve devlet kurumlarıyla birlikte kırmızı takım testlerinden geçirmeye devam ettiğini söylüyor. Şirket, ağırlıklarla birlikte modelin mimarisine, ek test sonuçlarına ve eğitim sonrası yöntemine ilişkin ayrıntıları da ay sonuna kadar paylaşmayı planlıyor.
Şirket, Large 4'ü Avrupa'da başka dijital hizmet sağlayıcılarına bağlı kalmadan, uçtan uca kendi işlettiği altyapıda ve Avrupa hukuku çerçevesinde sunacağını belirtiyor. Mistral'a göre ağırlıklar yayımlandığında kurumlar modeli kendi özel bulutlarında ya da şirket içi sunucularında çalıştırabilecek. Şirket bu yaklaşımı yapay zekâ egemenliği başlığı altında anlatıyor.
Şirketin paylaştığı test sonuçları
Mistral'ın paylaştığı sonuçların önemli bölümü siber güvenlikle ilgili. Şirkete göre model, gerçek yazılımlardaki açıkları önce yeniden üretip sonra kapatmasını isteyen bir testte yüzde 82 başarı gösterdi, güvenlik yarışmalarından derlenen 40 görevlik Cybench setinin yüzde 93'ünü çözdü. Model, Artificial Analysis'in siber güvenlik endeksinde de dünyadaki ilk beş model arasında yer aldı. Mistral, modelin kötü amaçlı yazılım analizi, açıkların önceliklendirilmesi ve tespit kuralı yazımında da işe yaradığını söylüyor.
Kodlama ajanlarını ölçen Coding Agent Index'te Mistral'ın açıkladığı sonuç yüzde 49,8. Şirkete göre Large 4 bu endekste DeepSeek V4 Pro ve Qwen3.8 Max'in önünde. Kod kalitesini profesyonel değerlendiricilerin puanladığı kör karşılaştırmada ise beş model arasında Claude Opus 5'in ardından ikinci oldu. Gmail, Google Sheets, Slack ve Salesforce gibi uygulamalardaki 657 kurumsal iş akışından oluşan AutomationBench testinde sonuç yüzde 59,9.
Görsel tarafta model karmaşık belgeleri, grafikleri ve teknik çizimleri analiz edebiliyor, gigapiksel boyutundaki uydu görüntülerinde belirli nesneleri bulabiliyor. Nesneleri görüntü üzerinde konumlandırma becerisini ölçen Dense 200 testinde şirketin verdiği sonuç yüzde 42. Bu skor GPT-6 Astra için açıklanan yüzde 41'in az farkla üzerinde.
Eğitim altyapısı, yol haritası ve fiyat
Model, Mistral'ın Avrupa'daki veri merkezlerinde 3.800 Nvidia Grace Blackwell GPU ile sıfırdan eğitildi. Şirkete göre Large 4, Avrupa Birliği'nin bütün resmi dilleri dahil 160'tan fazla dilde çalışabiliyor.
Mistral, Large 4'ü, 3 milyar euroluk Seri D yatırım turuyla finanse edilen yol haritasının ilk büyük adımı olarak tanımlıyor. Şirket modeli, ileride geliştireceği sektöre özel ve optimize edilmiş yeni modellerin temeli olarak konumluyor.
Mistral'ın duyurusuna göre API fiyatı girdi için milyon token başına 1,36 dolar, çıktı için milyon token başına 4,18 dolar.
