Mistral Large 4 nedir? Fiyatı, kıyaslamaları ve açık ağırlık tarihi

Mistral şimdiye kadarki en büyük modelinin önizlemesini başlattı ve ağırlıkları birkaç hafta içinde açacağını söyledi. Şirketin “le Chonk” diye adlandırdığı Mistral Large 4, 1 trilyon parametreli, token başına 49 milyar aktif ve metnin yanında görüntü de alıyor. Önizleme API’sini bugün milyon girdi token’ı 1,36 $, milyon çıktı token’ı 4,18 $ fiyatla deneyebilirsiniz; ağırlıklar “bu ayın sonuna kadar” geliyor. Bu yazıda Mistral’in modeli nasıl anlattığını, kendi kıyaslamalarının nasıl göründüğünü, lansmanın dayandığı siber güvenlik iddiasını ve neyin doğrulanmadığını topladık. Duyurunun tamamını okuduk; modeli çalıştırmadık.

Mistral Large 4 nedir ve neler sunuyor?

Konu	Mistral’in söylediği
Mimari	Açık ağırlıklı, melez talimat ve akıl yürütme uzman karışımı modeli, yerel olarak çok kipli; 1 trilyon parametre, 49 milyar aktif
Eğitim	Mistral’in Avrupa’daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU’da sıfırdan
Diller	Eğitim verisinin önemli bir payı 160’tan fazla dilde, her resmî AB dili dahil
Önizleme	Mistral Studio’da halka açık önizleme API’si, aynı Avrupa altyapısından sunuluyor
Fiyat	Milyon girdi token’ı 1,36 $, milyon çıktı token’ı 4,18 $
Ağırlıklar	“Bu ayın sonuna kadar”; mimari, kıyaslamalar ve son eğitim hakkında daha fazla ayrıntıyla
Lisans	Duyuruda belirtilmiyor

Mistral lansmanı egemenlik üzerine kuruyor: uçtan uca kendisinin işlettiğini söylediği, Avrupa hukuku altında bir Avrupa dağıtımı. Modeli ayrıca 3 milyar euroluk Series D ile finanse edilen yol haritasının ilk kilometre taşı olarak anıyor.

Mistral Large 4 kıyaslamalarda nasıl?

Bunlar Mistral’in rakamları. Çoğu herkese açık kıyaslamalardan, bazıları üçüncü taraf değerlendiricilerden geliyor:

Alan	Mistral’in bildirdiği sonuç
Kodlama	DeepSWE v1.1’de %61,7; SWE-Atlas-QnA’da %59,4; Terminal-Bench 4’te %28,3; DeepSeek V4 Pro 0813 ve Qwen3.8 Max’in önünde %49,8’lik bileşik Coding Agent Index
Ajan işleri	AutomationBench’te (657 iş akışı) %59,9, Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro ve DeepSeek V4 Pro’nun önünde; AA-Briefcase’te 1.393 Elo
Görü	Dense 200 görsel temellendirme testinde GPT-6 Astra’nın %41’ine karşı %42
Hukuk ve finans	İki vals.ai değerlendirmesinde GPT-6 Astra’nın önünde; Harvey’nin Hukuk Ajanı kıyaslamasında tüm açık modellerin önünde

Surge AI ile yürütülen kör bir insan değerlendirmesinde profesyonel işaretleyiciler, model adları gizliyken kodlama çıktısını 1-5 ölçeğinde puanladı. Mistral Large 4 önizleme 3,74 ile beş modelin ikincisi oldu; Claude Opus 5’in (4,22) gerisinde, GLM-5.3 (3,60), Kimi K3 (3,59) ve GLM-5.2’nin (3,40) önünde. GLM-5.3 ile iç bir karşılaştırmada işaretleyiciler bilgisayar destekli tasarım ve STEM görevlerinde onu tercih etti, finans ve kodlamada denk ya da yakın buldu.

Mistral neden Large 4’ün siberde güçlü olduğunu söylüyor?

Duyurunun merkezi bu. Mistral, Large 4’ün Artificial Analysis Cyber Index’te ilk beş model arasında olduğunu (gerçek yazılımdaki açıkları bulma ve düzeltmeyi ölçen bağımsız bir değerlendirme diye tanımlıyor) ve Çin dışında geliştirilen açık ağırlıklı modellerin “çok önünde” olduğunu söylüyor. Dizinin bir testinde, modelden gerçek bir açığı yeniden üretmesi ve ardından yamalaması istendiğinde Mistral %82 aldığını (“herhangi bir modelin en yükseği”) ve güvenlik yarışmalarından 40 alıştırmalık Cybench’te zorlukların %93’ünü çözdüğünü söylüyor.

Mistral ayrıca Claude Opus 5.5 ve GPT-6 Astra dahil birçok önde gelen kapalı modelin aynı testte “görevi yapmayı reddettikleri için” sıfıra yakın aldığını, sağlayıcı düzeyindeki retlerin meşru savunma işini engelleyebileceğini savunuyor. Ret açıklaması Mistral’in. Önizleme sırasında modelin siber güvenlik liderleri, doğrulanmış ortaklar ve devlet kurumlarıyla red-team’e tabi tutulduğunu, bunların azaltılmış denetim ve genişletilmiş siber yeteneklere sahip bir sürüme eriştiğini de söylüyor. Modelin JailbreakBench, StrongREJECT ve AgentHarm’daki kötü niyetli siber istemlerde ortalama ret oranının tüm açık ağırlıklı modellerden yüksek olduğunu ekliyor.

Mistral Large 4’ün güvenliğini nasıl değerlendiriyor?

Mistral, modelin Lakera’nın herkese açık B3 ajan güvenliği kıyaslamasında saldırıların %93,3’üne direndiğini, dolaylı istem enjeksiyonuna dair iç testlerini “doyurduğunu” ve KORA kıyaslamasında açık modeller arasında en yüksek puanı olan 2 üzerinden 1,691 aldığını bildiriyor. Bunlar kendi bildirimi ve karşılaştırma modellerini Mistral seçmiş.

Mistral Large 4 nasıl eğitildi?

Mistral, tek turlu sohbetten uzun vadeli araç kullanımına kadar görevleri birleştiren, doğrulamayı ödül modelleri, birim testleri, LLM hakemleri ve statik denetimlerle yapan bir pekiştirmeli öğrenme kütüphanesi anlatıyor. Yaklaşık 3.000 GPU’da tek bir eğitim çalıştırmasının günde yaklaşık 33 milyar token, bunun yaklaşık 16 milyarı eğitilebilir token ürettiğini, önizlemenin arkasındaki çalıştırmanın sürdüğünü ve doygunluk işareti görülmediğini söylüyor. Önümüzdeki haftalarda “büyük ve hızlı iyileşmeler” bekliyor.

Mistral Large 4’ün ağırlıkları ne zaman yayımlanacak?

Ağırlıklar, mimari ayrıntıları, daha fazla kıyaslama ve son eğitim yöntemi ay sonuna söz verildi; Mistral modelin özelleşmiş Mistral modellerinin temeli olacağını söylüyor. O zamana kadar Mistral ve ortakları dışında kimse modeli çevrimdışı inceleyemez ya da test edemez ve lisans bilinmiyor.

Akılda tutulacaklar

Bunlar bizim gözlemlerimiz:

• Her şey satıcının bildirdiği. Artificial Analysis, vals.ai, Surge AI ve Lakera gibi üçüncü taraf adları geçiyor, ama testleri, karşılaştırma modellerini ve hangi sonuçların gösterileceğini Mistral seçti.
• Karşılaştırma kümesi önemli. Mistral modelin “ABD ya da Avrupa’da geliştirilen herhangi bir açık ağırlıklı modeli belirgin biçimde geçtiğini” söylüyor; bu kapsam Çin modellerini dışarıda bırakıyor. Ayrıca Reflection’ın Beam duyurusundaki tablo, Kimi K3 (68,0) ve DeepSeek V4.1 Flash (74,2) için Mistral’in 61,7’sinden yüksek DeepSWE v1.1 skorları listeliyor; kıyaslama ayarları ve model sürümleri farklı, bu yüzden satıcılar arası sıralamalara dikkatle yaklaşın.
• Sibernin tamamı “ret” değil. Bir modelin saldırgan görünümlü güvenlik işi yapıp yapmayacağı bir politika seçimi; Mistral’in iddiası, açık ağırlıkların kuruluşların kendi politikasını belirlemesine izin verdiği, önizlemenin azaltılmış denetimli sürümünün ise yalnızca doğrulanmış ortaklara gittiği. Anthropic’in GLM-5.3 siber raporu haberimiz aynı tartışmayı diğer taraftan gösteriyor.
• Masaüstünde çalışmayacak. Bizim hesabımızla, parametre başına 4 bitle 1 trilyon parametre yalnızca ağırlıklar için yaklaşık 500 GB eder; 49 milyar aktif rakamı belleği değil hızı anlatıyor.
• İki açık ağırlıklı lansman, ikisi de beklemede. Bu ve Reflection’ın Beam’i, ikisi de ağırlıkları bu ayın ilerleyen günlerine söz veriyor; ikisini de dosyalar gelmeden yargılamayın.

Editöryal inceleme: 7 Ekim 2026 (AI). Mistral’in “Introducing Mistral Large 4” duyurusu (6 Ekim, bir tarayıcı üzerinden baştan sona okundu) aynı gün hazırlanırken kullanıldı. Modeli çalıştırmadık; ağırlık, teknik rapor ya da bağımsız sonuç mevcut değildi. Tüm kıyaslama, güvenlik ve eğitim rakamları Mistral’e aittir. Kapak, Mistral’in kendi logosunu bizim yaptığımız bir kartta kullanıyor; gövdedeki grafik bizimdir, Mistral’in bildirdiği Surge AI puanlarından üretildi. Mistral’in kendi kahraman görseli ve kapak kartı kullanılmadı (soyut bir ızgara ve “#1 in Sovereign AI” sloganı). Boyut hesabı ve “Akılda tutulacaklar” bölümü bize aittir.