Mistral Large 4 के वेट्स जारी, कोडिंग में चीनी मॉडलों की बराबरी

फ्रांसीसी AI कंपनी Mistral ने गुरुवार 29 अक्टूबर को Large 4 के वेट्स Hugging Face पर जारी कर दिए। वेट्स यानी खुद मॉडल, जिसे कोई भी डाउनलोड करके अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चला सकता है। कंपनी ने साथ में एक क्वांटाइज्ड (संकुचित) संस्करण भी दिया है, जिसे चलाने के लिए कम मेमोरी लगती है।

इसकी प्रीव्यू 6 अक्टूबर को आई थी, लेकिन तीन दिन बाद स्वतंत्र परीक्षणों में वह कोड और एजेंट वाले कामों में पीछे दिखी थी। अब अंतिम संस्करण ने यह कमी काफी हद तक पूरी कर ली है।

कोडिंग और टोकन की बचत

Large 4 में कुल 1,000 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें से हर शब्द के लिए 52 अरब सक्रिय होते हैं। यह मल्टीमॉडल है: इमेज समझता है, पर जवाब सिर्फ टेक्स्ट और कोड में देता है।

एजेंटिक कोडिंग के बेंचमार्क Terminal-Bench 4.0 पर इसका स्कोर प्रीव्यू के 28% से बढ़कर 41% हो गया। तुलना में GLM-5.3 का स्कोर 40%, DeepSeek V4.1 Flash का 31% और Kimi K3 का 21% है। Mistral के मुताबिक इंडेक्स पर GLM-5.3 की तुलना में यह प्रति कार्य 47% कम टोकन खर्च करता है। कंपनी ने "low" और "medium" नाम के दो छोटे रीजनिंग मोड भी जोड़े हैं।

इतने कम समय में सुधार रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से आया, जिसमें कोड और साइबर सुरक्षा की लगातार कठिन होती समस्याओं पर मॉडल को इनाम या दंड मिलता है। Mistral के अनुसार यह प्रशिक्षण फ्रांस में उसके अपने सर्वरों पर हुआ।

साइबर सुरक्षा पर जोर

CyberGym-E2E टेस्ट में Large 4 को 79% मिला, जो Xiaomi के MiMo-V2.6-Pro के बराबर है। Claude Opus 5.5 और GPT-6 Astra का स्कोर लगभग शून्य रहा, क्योंकि वे यह कार्य करने से इनकार कर देते हैं। Mistral ने यह नहीं बताया कि जारी वेट्स में कौन-से सुरक्षा उपाय लगे हैं।

अमेरिकी बंद मॉडलों से फासला अब भी बड़ा है: Terminal-Bench पर Opus 5.5 और GPT-6 Astra 59 से 65% के बीच हैं।

इसे चलाने के लिए डेटा सेंटर स्तर का सर्वर चाहिए: क्वांटाइज्ड संस्करण (लगभग 690 GB) के लिए चार Nvidia B200 या B300 GPU। आम उपयोगकर्ताओं के लिए हल्का संस्करण एक महीने में आने का वादा है। कीमत की घोषणा अभी नहीं हुई; प्रीव्यू 1.36 डॉलर इनपुट और 4.18 डॉलर आउटपुट प्रति दस लाख टोकन पर थी।