Mistral mã nguồn mở trọng số Large 4 nghìn tỷ tham số: tự kiểm tra lập trình tăng 13 điểm phần trăm, chi phí mỗi bài giảm 63%

Động Sát Beating AI tin nhanh, công ty AI Pháp Mistral chính thức mã nguồn mở trọng số của mô hình hàng đầu Large 4 (Le Chonk). Tổng tham số của mô hình đạt 1,05 nghìn tỷ, mỗi lần suy luận kích hoạt khoảng 49 tỷ. Sau khi mở API xem trước vào ngày 6 tháng 10, Mistral đã tiến hành thêm ba tuần huấn luyện học tăng cường, lần này phát hành là phiên bản cải tiến.

Điểm lập trình Terminal-Bench 4.0 do Mistral công bố tăng từ 28% lên 41%; điểm FrontierCode 2.0 đạt 19,7%, đứng đầu các mô hình mã nguồn mở. Trong chỉ số Agent lập trình của Artificial Analysis, Large 4 đạt 48%, gần với 49% của GLM-5.3, trung bình mỗi câu tiêu thụ ít hơn 47% Token. Nhưng Artificial Analysis trong cấu hình kiểm thử của riêng mình, Terminal-Bench 4.0 chỉ đo được 25%, không tái hiện được 41% của chính thức.

Trong các bài kiểm thử khác, tác vụ bảng tài chính Finch tăng từ 67,4% lên 73,3%, tỷ lệ thành công của agent chống lại tấn công chèn prompt tăng từ 93,3% lên 97,1%. Điểm chỉ số an ninh mạng đạt 51%, vẫn thấp hơn 57% của DeepSeek V4.1 Flash.

Năng lực tổng hợp cải thiện không lớn đến vậy. Artificial Analysis vừa nâng cấp chỉ số thông minh lên v5, theo cùng tiêu chuẩn, Large 4 tăng từ 25 điểm của phiên bản xem trước lên 26 điểm, thấp hơn 32 điểm của GLM-5.3 và DeepSeek V4.1 Flash.

Nhưng hiệu quả suy luận cải thiện rõ rệt: Token đầu ra mỗi câu giảm 39%, tỷ lệ ảo giác giảm từ 41% xuống 28%. Giá API cũng gần như giảm một nửa. Theo ước tính giá đánh giá và lượng sử dụng ngày 29 tháng 10, chi phí mỗi câu giảm từ 5,54 USD xuống 2,06 USD, giảm 63%.

Trọng số mô hình đã được tải lên Hugging Face, cung cấp phiên bản FP8 và NVFP4, hỗ trợ tự triển khai, tinh chỉnh và sử dụng thương mại thông thường. Nếu muốn kinh doanh dịch vụ lưu trữ mô hình thương mại, cần xin ủy quyền riêng từ Mistral.