Paryski Mistral AI uruchomił we wtorek, 6 października, Mistral Large 4 — model AI z 1 bln parametrów, który firma „bardzo oficjalnie” nazywa teraz Le Chonk. Model jest wyceniony na 1,36 dol. za milion tokenów wejściowych i 4,18 dol. za milion tokenów wyjściowych, a Mistral zapowiada publikację wag modelu do końca października.

Parametry to regulowane liczby, które model dostosowuje podczas treningu — im ich więcej, tym zazwyczaj większa zdolność uczenia się i wyższe koszty działania. Systemy tej skali to ten typ, który stoi za chatbotami takimi jak ChatGPT i Claude.

Architektura mieszanki ekspertów

Nie wszystkie te parametry działają jednocześnie. Large 4 wykorzystuje architekturę „mieszanki ekspertów”, co oznacza, że model kieruje każde pytanie do kilku specjalistycznych podsieci, więc na odpowiedź aktywuje się tylko 49 mld parametrów. Utrzymanie niskiej liczby aktywnych parametrów pomaga kontrolować koszty działania. Poprzedni flagowy model firmy, Large 3, działał tak samo — 41 mld aktywnych parametrów na 675 mld łącznie.

„[Mistral Large 4] jest na froncie otwartych modeli i zdecydowanie najsilniejszym modelem open-weight z USA lub Europy” — napisał na X główny naukowiec Mistral AI Guillaume Lample.

Na Finance Agent v2 wykres premierowy pokazuje Large 4 z wynikiem 54,7 — przed GPT-6 Astra z 53,5, ale za Claude Opus 5.5 z 58,6.

Cennik pod ceny rywali

Mistral rozlicza się według tokenów — fragmentów tekstu, po około trzy czwarte słowa każdy, za które firmy AI pobierają opłaty. Przy 1,36 dol. za milion tokenów i 4,18 dol. za milion tokenów wyjściowych Large 4 wypada na poziomie około jednej trzeciej ceny wejściowej Claude Opus 5.5 i jednej piątej jego ceny wyjściowej. Opus 5.5 pobiera odpowiednio 4 dol. i 20 dol., a GPT-6 Astra 10 dol. i 50 dol. — co czyni Large 4 odpowiednio około jedną siódmą i jedną dwunastą stawek Astry. Ponieważ opłaty za token skalują się z użyciem, te różnice szybko rosną przy dużych obciążeniach pracowych deweloperów.

Skąd nazwa „Le Chonk”

Przydomek ma swoją historię. W czerwcu, po tym jak Mistral zmienił nazwę swojego asystenta Le Chat na Vibe, fani na Reddicie i X wymyślili fikcyjny model o nazwie Le Chaton Fat — w przybliżeniu „gruby kociak” — z 30 bln parametrów, 1000 miauknięć na sekundę i sfingowanymi benchmarkami twierdzącymi, że pobił Claude Fable 5.

The French Goverment needs to STOP Le Chaton Fat before it's too late. This is the FAT takeoff we've been warned against for years! pic.twitter.com/VoaBPJmfBT

— GLIF (@heyglif) June 15, 2026

CEO Arthur Mensch wszedł w żart, odpowiadając, że model naprawdę nazywa się „le gros chaton”, czyli po francusku „wielki kociak”. Mistral dodał następnie kreskówkowego kota na swojej stronie Vibe. Prawdziwy post premierowy wymienia teraz model „bardzo oficjalnie” jako Le Chonk.

Suwerenna AI i świeże finansowanie

Mistral sprzedaje „suwerenną AI” — modele, które państwo lub firma może posiadać i uruchamiać bez przekazywania swoich danych zewnętrznym firmom. Właśnie z tego powodu saudyjskie, wspierane przez państwo HUMAIN podpisało w sierpniu z Mistralem umowę wartą setki milionów euro. Planowana publikacja wag służy tej samej idei: opublikowane wagi pozwalają klientom uruchamiać model na infrastrukturze, którą sami kontrolują.

We wrześniu Mistral pozyskał serię D o wartości 3 mld euro (3,37 mld dol.) — rundę finansowania, w której firma sprzedaje udziały inwestorom — przy wycenie powy 21 mld euro (23,6 mld dol.), w rundzie kierowanej przez Samsung. Firma twierdzi, że Large 4 to pierwszy kamień milowy w planie finansowanym z tych pieniędzy.

Co mówią benchmarki

Ogłoszenie Mistrala w większości porównuje Large 4 z chińskimi modelami open-weight — DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.3 i Qwen3.8 Max. „Open-weight” oznacza, że każdy może pobrać i uruchomić model. Modele Claude i GPT pojawiają się tylko w garstce porównań, a najnowszy Claude, Opus 5.5, pojawia się wyłącznie w twierdzeniu dotyczącym cyberbezpieczeństwa. Wykresy z posta premierowego są kompilowane przez dostawcę, dlatego wyniki z niezależnych źródeł przyciągają szczególną uwagę.

W ślepej ocenie jakości kodowania przeprowadzonej przez Surge AI Mistral Large 4 zajął drugie miejsce wśród pięciu modeli z wynikiem 3,74 na 5, za Claude Opus 5 z 4,22.

AutomationBench, prowadzony przez Artificial Analysis, zleca AI 657 zadań w symulowanym oprogramowaniu biznesowym — finanse, HR, sprzedaż, wsparcie — i ocenia odsetek celów każdego zadania, które model realizuje, bez przyznawania punktów za złamanie reguły. Large 4 uzyskał 59,9 punktu. Na tym samym benchmarku Claude Sonnet 5.5 osiągnął 71,8, Opus 5.5 — 69,5, a Gemini 4 Argon przewodził tabeli z wynikiem 77,5.

Na DeepSWE 1.1 — benchmarku, który deweloperzy sprawdzają, oceniając umiejętności programistyczne modelu — Large 4 uzyskał 62, przed GLM-5.3 z 61 i DeepSeek V4 Pro z 57, ale za Kimi K3 z 68. Własna tabela Datacurve umieszcza GPT-6 Astra i Claude Opus 5 na 74.

Mistral zapowiada, że opublikuje wagi Large 4 — wytrenowane liczby, które sprawiają, że model działa — do końca października, co pozwoli zewnętrznym deweloperom pobrać model i samodzielnie zweryfikować te twierdzenia.