Французская Mistral анонсировала и сразу открыла публичное превью Mistral Large 4 — мультимодальную MoEi-модель на 1 трлн параметров (1,05T), из которых на один запрос задействуется около 49 млрд (в одном из источников указано 52B). Это первая европейская модель такого масштаба, неофициально названная внутри компании Le Chonk — отсылка к мему «Le Chaton Fat» о фейковой гигантской модели Mistral, придуманном в соцсетях несколько месяцев назад.

Модель обучена с нуля в собственном европейском дата-центре Mistral на 3800 (по данным AI newz и БлоГнот) или 4000 (по данным Data Secrets) GPU Nvidia Grace Blackwelli. Доступ дан через API в режиме public preview (Mistral Studio), открытые веса обещают 27 октября. Mistral заявляет открытое лидерство среди моделей США и Европы, особенно в кибербезопасности, финансах и юриспруденции, но независимые оценки расходятся: от «в одной лиге с лучшими открытыми моделями» до критики за слабое соотношение цена/качество.

• Цена API: $1,36 за млн входных токенов и $4,18 за млн выходных — оценивается источниками как довольно дорого для такого класса модели.
• Модель входит в топ-5 Artificial Analysis Cyber Index: 82% на тесте воспроизведения и исправления реальной уязвимости (лучший результат среди всех моделей) и 93% в Cybench; при этом в тесте отсутствуют GPT и Claude из-за включённых гардрейлов.
• По данным vc.ru, во внутренних тестах Mistral Large 4 превзошла GLM-5.3; по данным Горного — на уровне GLM-5.3, но уступает Kimi K3 в кодинге; техноданя оценивает уровень как сравнимый с DeepSeek V4.1 и называет релиз в целом «провалом», отмечая просадку именно в кодинговых бенчах при преимуществе в Finance Agent, Legal и Cyber.
• В слепой оценке кода Surge AI превью заняло 2-е место из 5 (3,74 балла), уступив Claude Opus 5 (4,22).
• В задаче visual groundingi (Dense 200) модель набрала 42% против 41% у GPT-6 Astra; также заявлено превосходство над GPT-6 Astra в финансовых и юридических тестах vals.ai.
• Игорь Акимов (AI Product) указывает, что по рейтингу artificialanalysis.ai модель занимает 64-е место в мире, а по цене/качеству DeepSeek 4.1 Flash, будучи в 10 раз дешевле, превосходит Large 4.
• Релиз назван первым результатом раунда финансирования Series D на 3 млрд евро; RL-обучение модели продолжается, то есть результаты могут улучшиться.