Mistral Large 4: триллион параметров, но не лидер теста
Sh0ny
6 октября 20261 мин чтения
Коротко
Новая модель Mistral заметно сильнее предшественницы, но в Artificial Analysis уступает DeepSeek 4.1 Flash с меньшим общим числом параметров. Разбираю, что говорит это сравнение и чего пока ждать от открытых весов.
Mistral Large 4 выглядит как возвращение в гонку, но сам по себе размер модели не делает её лидером. В тесте Artificial Analysis она набрала 38 баллов и немного уступила DeepSeek 4.1 Flash, у которой 552 млрд параметров против триллиона у Mistral.
При этом из триллиона параметров у Mistral Large 4 активны всего 49 млрд. Сейчас модель доступна в предварительной версии через API Mistral. Открытые веса компания обещает выпустить в конце месяца.
У модели два уровня рассуждения: «none» и «high». В примере Саймона Уиллисона вариант «high» справился с рисунком пеликана лучше и потратил меньше выходных токенов, чем «none». Любопытная иллюстрация, но не доказательство того, что один режим лучше в целом.
Есть и повод для оптимизма. Предыдущая Mistral Large 3 получила в том же тесте 9 баллов, так что прогресс заметный. Но ограничения тоже налицо: результат 38 всё ещё ниже DeepSeek 4.1 Flash, а сравнений с другими моделями в источнике нет. Открытые веса пока только обещаны, оценить их отдельно сейчас не получится.
Вы бы выбрали модель с большим общим числом параметров или ориентировались прежде всего на результат в нужной вам задаче? Источник: Simon Willison's Weblog