# Mistral Large 4 (Le Chonk) открыла веса: триллион параметров и три режима

> 2026-10-29 · AI Release · @ai_release1

> #Mistral #открытые #LLM #бенчмарки #AI #нейросети #OpenSource #ChatGPT

### ⚡ Главное за 5 секунд - Mistral выложила веса Mistral Large 4 (Le Chonk): триллион параметров, нативный мультимодал. - В коде и защитной кибербезопасности модель вышла в лидеры среди открытых — FrontierCode, Terminal-Bench 4.0. - Три режима рассуждений: Low, Medium и High, причём High включён по умолчанию. ### 🔍 Что случилось Mistral открыла веса Mistral Large 4 — внутри компании модель зовут Le Chonk. Это флагман на триллион параметров, нативно мультимодальный. С начала месяца он висел в публичном превью, теперь веса ушли наружу — пост в блоге Mistral. Между превью и релизом прошло три недели дополнительного RL. Цифры из поста такие. FrontierCode 2.0 от Cognition — приватный бенчмарк, где смотрят, вмержит ли мейнтейнер правку агента — даёт 19.7%. Artificial Analysis Coding Agent Index — 48%, ровно вровень с GLM-5.3, но на 47% меньше токенов на задачу. Terminal-Bench 4.0 — 41%, плюс 13 процентных пунктов к превью и минус 30% выходных токенов. В слепых парных сравнениях Surge Code модель обошла GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash, уступив только Claude Opus 5.5. Механика простая. Режимов рассуждений теперь три: Low для простых задач (он заменил старый «None»), Medium на каждый день, High по умолчанию — для самых тяжёлых случаев. Обучали модель с нуля на европейской инфраструктуре, ставить можно у себя, без облака Mistral. ### 🧠 Наш разбор Ставка на «суверенный ИИ» тут не маркетинговая строчка, а прямая причина релиза. Открытые веса плюс европейское обучение — это аргумент для банков, госструктур и оборонки, которым нельзя гонять данные через чужой API. Наша оценка: Mistral продаёт не бенчмарк, а разрешение на использование. Второй слой — экономика токенов. 47% меньше токенов при том же счёте в индексе важнее, чем строчка «мы первые». Агент, который жжёт вдвое меньше контекста на задачу, дешевле в проде, и это видно в счёте за месяц, а не в таблице лидеров. Мы считаем, что именно эта цифра и будет главной в разговорах с заказчиками. Кто выигрывает: команды, которым нужна сильная кодовая модель в собственном контуре, и европейские интеграторы. Кто проигрывает: вендоры, продающие доступ к моделям только по API, — на цене им придётся объясняться. И ещё проигрывают те, кто гонится за первым местом в таблице: разрыв с GLM-5.3 здесь нулевой, а вот разница в токенах — нет. ### ⚠️ Чего мы не знаем В посте нет ни лицензии, ни требований к железу, ни цены инференса. Триллион параметров — это про что запускать у себя? Ни слова. FrontierCode 2.0 — приватный бенчмарк, проверить его снаружи нельзя. Сравнения идут только с теми моделями, которых позвали в замер. И источник один — собственный блог Mistral, то есть заинтересованная сторона. ### 💬 О чём спорить - Триллион параметров с открытыми весами: это реальный инструмент для своего дата-центра или красивая цифра, которую потянут единицы? - Три режима против одной ручки температуры и бюджета токенов: переключатель упрощает жизнь или просто прячет ту же настройку за тремя кнопками? - 19.7% на FrontierCode 2.0 — сильный результат или напоминание, что даже топовые агенты пока проваливают четыре пятых задач? **Прогноз:** в течение квартала появится минимум одна независимая репликация замеров Terminal-Bench 4.0 и Coding Agent Index — при условии, что веса реально скачиваются без корпоративного гейта. Если цифры сойдутся, API-цены на открытые кодовые модели просядут. **Источник:** mistral.ai

[Источник](https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/)