Mistral Large 4 açık ağırlıklı olarak yayımlandıMistral Large 4 released with open weights

ÖzetSummary

Mistral, 1 trilyon parametreli MoE modeli Large 4’ün (Le Chonk) açık ağırlıklarını Hugging Face üzerinde yayımladı. Üç haftalık ek RL eğitimi sonrası Terminal-Bench 4.0’daki performans %28’den %41’e yükseldi. Ancak şirket, genel Artificial Analysis endeksinde hâlâ önde gelen Çinli açık modellerin liderliğini sürdürdüğünü kabul ediyor.Mistral has released the open weights of its 1-trillion-parameter MoE model, Large 4 (Le Chonk), on Hugging Face. Following three weeks of additional RL training, performance on Terminal-Bench 4.0 improved from 28% to 41%. However, the company acknowledges that leading Chinese open models still maintain their lead on the general Artificial Analysis index.

Neden ÖnemliWhy it matters

Toplam 1 trilyon parametreli bir modelin token başına yalnızca ~49 milyar aktif parametre kullanması, açık ağırlıklı ekosistem için önemli bir verimlilik kilometre taşıdır. API fiyatlarının yarıya inmesi (M token başına $0,70/$2,10) de geliştiriciler için erişim bariyerini düşürüyor. Buna karşın yeni ‘Mistral Ecosystem Open-Weight License’, hizmet yeniden satıcıları için ticari bir istisna içeriyor. Bu durum, lisansı Large 3’ün Apache 2.0 lisansına kıyasla belirgin şekilde daha az izin verici kılıyor ve ‘açık’ etiketini karmaşıklaştırıyor.Using only ~49 billion active parameters per token in a 1-trillion-parameter model represents a significant efficiency milestone for the open-weight ecosystem. Additionally, API prices have been halved ($0.70/$2.10 per M tokens), lowering the barrier to entry for developers. In contrast, the new 'Mistral Ecosystem Open-Weight License' includes a commercial exception for service resellers. This makes the license significantly less permissive than Large 3's Apache 2.0 license and complicates the 'open' label.

Öne ÇıkanlarHighlights

• MoE mimarisi: 128 uzman, token başına yalnızca 4’ü aktif → 1 trilyonluk toplamda 49 milyar aktif parametreMoE architecture: 128 experts, with only 4 active per token → 49 billion active parameters out of a 1-trillion total
• Terminal-Bench 4.0: 3 haftalık RL sonrası %28’den %41’e; DeepSeek V4.1 Flash’ı (%31) ve Kimi K3’ü (%21) geride bırakıyorTerminal-Bench 4.0: Improved from 28% to 41% after 3 weeks of RL; outperforms DeepSeek V4.1 Flash (31%) and Kimi K3 (21%)
• Yeni lisans, şirketlerin ayrı bir Mistral anlaşması olmadan model erişimini hizmet olarak yeniden satmasını engelliyorThe new license prevents companies from reselling model access as a service without a separate Mistral agreement

EleştiriCritical take

Mistral’ın kendi dokümanları, genel Artificial Analysis endeksinde Çinli açık modellerin (GLM-5.3, Qwen, Kimi) Le Chonk’tan daha iyi performans gösterdiğini kabul ediyor. Ecosia’nın haftalar önce bu Çinli modellere geçmesi de Batılı açık ağırlıklı modellerin geri dönüşü anlatısını zayıflatıyor. Lisans, en yaygın ticari devreye alma biçimi olan modelin API olarak sunulmasını açıkça kısıtladığı için ‘açık ağırlıklı’ çerçevesi de zorlama kalıyor.Mistral's own documentation acknowledges that Chinese open models (GLM-5.3, Qwen, Kimi) outperform Le Chonk on the general Artificial Analysis index. Ecosia's switch to these Chinese models weeks ago also weakens the narrative of a resurgence for Western open-weight models. The 'open-weight' framework also feels forced, as the license explicitly restricts serving the model via API, which is the most common form of commercial deployment.