Mistral Large 4 ima bilijun parametara — težine stižu tek 27. listopada

Kako prenosi Le Monde, francuski Mistral AI predstavio je Mistral Large 4 6. listopada 2026., najavio objavu težina za 27. listopada i iznio preliminarnih 63 % na testu Deep SWE 1.1; suosnivač Guillaume Lample rekao je da model „narrows the gap” u odnosu na najbolje modele. Zasad je dostupan javni pregled putem API-ja, dok težine za samostalno pokretanje još nisu objavljene.

Prema službenoj kartici modela, Mistral Large 4 ima 1,05 bilijuna ukupnih i 52 milijarde aktivnih parametara, multimodalan je i podržava kontekst do milijun tokena. Kartica ga označuje kao „Public Preview” te prikazuje sniženu cijenu od 0,68 USD za milijun ulaznih, 0,07 USD za predmemorirane ulazne i 2,09 USD za milijun izlaznih tokena. Riječ je o cijeni Mistralova API-ja, a ne o cijeni budućeg preuzimanja težina.

Pregled je otvoren, težine su još najava

Javni pregled omogućuje slanje zahtjeva modelu na infrastrukturi koju vodi Mistral. Korisnik može isprobati dostupnu verziju, ali još ne može preuzeti njezine težine i pokrenuti je na vlastitim poslužiteljima. Oznaka „open-weight” zato opisuje planiranu distribuciju, dok „Public Preview” opisuje sadašnji pristup. Ta razlika posebno je važna organizacijama koje žele same upravljati izvođenjem modela, podacima i raspoloživim računalnim kapacitetom.

Najavljeni datum odnosi se na izdanje težina, a ne na početak javnog testiranja: ono je već dostupno. Riječ je o planiranom roku, ne o potvrdi da je preuzimanje počelo. Prije objave predviđene su sigurnosne provjere. Dok datoteke i pripadajući uvjeti ne budu objavljeni, nije moguće precizno opisati licenciju, veličinu preuzimanja ni zahtjeve za lokalno izvođenje.

Što znače bilijun parametara i dugi kontekst

Model se temelji na arhitekturi mješavine stručnjaka. Ukupan broj parametara opisuje njegovu cjelokupnu veličinu, a aktivni broj dio koji sudjeluje u obradi pojedinog tokena. Te se veličine zato ne mogu tumačiti kao dvije procjene iste stvari. Velik ukupni model s manjim aktivnim dijelom može imati drukčije računalne zahtjeve po zahtjevu, ali iz samih parametara ne slijedi brzina odgovora, kvaliteta rješenja ili cijena rada na vlastitoj opremi.

Deklarirani kontekst označuje gornju granicu sadržaja koji model može primiti u jednom zahtjevu. To je korisno za rad s opsežnim dokumentima i duljim slijedom poruka, ali prostor za ulaz nije isto što i pouzdano pronalaženje pojedinosti duboko u tekstu. Multimodalni ulaz širi vrste sadržaja na slike, uključujući satelitske snimke i tehničke crteže. Za ocjenu tih mogućnosti bitni su konkretni zadaci i način mjerenja, a ne sama oznaka multimodalnosti.

API naplaćuje ulaz i izlaz odvojeno

Prikazani popust ne znači da svaki zahtjev ima jednaku cijenu. Ulazni tokeni, ponovno upotrijebljeni sadržaj koji se obračunava kao predmemorirani ulaz i izlazni tokeni pripadaju različitim stavkama. Zahtjev s velikim dokumentom i kratkim odgovorom troši ih u drukčijem omjeru od zahtjeva koji proizvodi dug tekst. Zato se usporedba s drugim modelima mijenja prema stvarnoj strukturi prometa, čak i kada je cjenik izražen u istoj jedinici.

Na kartici su uz snižene stope precrtane izvorne stope: 1,36 USD za ulaz, 0,14 USD za predmemorirani ulaz i 4,18 USD za izlaz, svaki put po milijun tokena. Kartica ne navodi datum završetka popusta, pa precrtani iznosi nisu potvrđen račun za buduće razdoblje. Cjenik također ne govori koliko će koštati vlastito izvođenje nakon objave težina: tada u račun ulaze infrastruktura, održavanje i stvarni način upotrebe, a ti troškovi nisu API naknada.

Testovi kodiranja daju dvije različite brojke

Mistralova objava predstavljanja najavljuje težine do kraja mjeseca te navodi 61,7 % na DeepSWE v1.1, 59,4 % na SWE-Atlas-QnA i 28,3 % na Terminal-Bench 4, uz objedinjeni Coding Agent Index od 49,8 %. Preliminarnih 63 % prenesenih pri predstavljanju nije identično kasnije objavljenom postotku za DeepSWE. Dostupni podaci ne objašnjavaju je li razlika nastala zbog verzije modela, postavki testiranja, trenutka mjerenja ili zaokruživanja; iz tih brojki ne treba izračunavati promjenu uspješnosti.

Riječ je o rezultatima programerskih zadataka izvedenih u određenim testnim postavkama. Kod testova s agentom rezultat može ovisiti o alatima, dopuštenom vremenu, broju pokušaja i načinu bodovanja, pa se postotak ne može bez tih uvjeta pripisati samo modelu. Objavljeni Coding Agent Index ujedinjuje više provjera; on nije zaseban zadatak na kojem je model riješio isti udio problema. Navedene postotke treba čitati kao proizvođačeve rezultate, a ne kao neovisno potvrđenu ljestvicu baš tih testova.

Vanjsko mjerenje drukčije sposobnosti ne bi automatski potvrdilo rezultat na DeepSWE. Isto vrijedi za tvrdnje o kibernetičkoj sigurnosti, financijskim zadacima i analizi slika: usporedba vrijedi samo za isti skup zadataka i jednake uvjete izvođenja. Konkretna provjera programerskog rezultata važna je jer se na njemu temelji dio tvrdnje o približavanju najjačim otvorenim modelima.

Uz planirano izdanje težina očekuju se detaljniji podaci o arhitekturi, naknadnom treniranju i dodatnim testovima. Objavljene datoteke i uvjeti izvođenja pokazat će što se može pokrenuti izvan Mistralova API-ja i omogućiti ponavljanje rezultata na vlastitoj infrastrukturi.

Pročitajte i:

• Beam ima 501 mlrd. parametara — ali model još nije moguće preuzeti
• Obsidian ili Notion: lokalne bilješke pobjeđuju tek kad tim nije presudan
• Coursera ili LinkedIn Learning: certifikat vrijedi tek kad ga pokažete