Французская Mistral AI открыла веса нейросети Large 4 с триллионом параметров, способной находить уязвимости, проверять ошибки в коде и предлагать исправления. Разработчики смогут запускать мощную модель на собственных серверах, но компания уже предупреждает о рисках её применения для атак.
Mistral Large 4, также известная как Le Chonk, появилась в предварительном доступе 6 октября. За следующие три недели разработчики дополнительно обучили систему с подкреплением и улучшили работу с программным кодом и задачами кибербезопасности. Теперь опубликованы веса обновлённой версии. Модель обучали с нуля на европейской инфраструктуре.
Архитектура насчитывает около 1,05 трлн параметров, однако при обработке каждого фрагмента текста задействует примерно 52 млрд. Такой подход позволяет сократить вычислительные затраты. Модель работает с текстом и изображениями, поддерживает контекст до миллиона токенов и предлагает три режима рассуждения, от экономного Low до наиболее тщательного High.
Главная ставка разработчиков связана с защитой программ. По результатам Artificial Analysis Cyber Index нейросеть набрала 51%. Испытание оценивает способность находить ошибки в исходном коде, воспроизводить уязвимости и выпускать исправления без нарушения работы приложения. В демонстрации ИИ проверяет отчёт об ошибке и дорабатывает патч в изолированной среде.
Mistral также заявляет, что модель отклоняет в среднем 96,6% вредоносных запросов по набору испытаний на кибербезопасность. При этом разработчики заметили потенциальную способность Large 4 помогать проводить реальные атаки, хотя во время наблюдения за запросами система отказывалась выполнять попытки атаковать действующие цели. Защитные ограничения продолжат дорабатывать.
Для расширенных проверок безопасности Mistral готовит отдельный вариант модели. Доступ к инструменту для пентеста, анализа уязвимостей и имитации действий противника предоставят проверенным корпоративным партнёрам. Испытания разрешены только на собственных системах или инфраструктуре, владельцы которой прямо согласились на проверку.
В программировании Large 4 получила 48% в Artificial Analysis Coding Agent Index, сравнявшись с GLM-5.3 при среднем расходе токенов на 47% меньше. На Terminal-Bench 4.0 показатель вырос до 41%, на 13 процентных пунктов относительно предварительной версии. Результаты относятся к конкретным тестам и не гарантируют такого же преимущества в любых проектах.
Согласно официальному анонсу, веса распространяются по Mistral Ecosystem Open-Weight, модифицированной лицензии MIT. Разрешены дообучение и коммерческое применение, однако поставщикам услуг Model-as-a-Service потребуется отдельная лицензия. Модель доступна через Hugging Face и облачные API. Стоимость API составляет $0,70 за миллион входных и $2,10 за миллион выходных токенов.
Открытые веса позволяют компаниям обрабатывать чувствительный код на собственных серверах и адаптировать ИИ под внутренние правила. Однако открытые веса не означают полной открытости нейросети. Для самостоятельного запуска триллионной модели также потребуется мощное серверное оборудование.