Mistral AI أعلنت للتو إطلاق Mistral Large 4 (ML4)، الملقب داخلياً بـ Le Chonk، كمعاينة عامة. ML4 هو نموذج Mixture of Experts دقيق الحبيبات بإجمالي 1.05 تريليون معامل، مع 49 مليار معامل نشط لكل رمز، ومشفّر رؤية بـ 1.6 مليار معامل، ونافذة سياق بـ 1 مليون رمز، وفقاً لوثائق النموذج. تم تدريبه من الصفر على 3,800 وحدة NVIDIA Grace Blackwell GPU في مراكز بيانات Mistral الأوروبية الخاصة.
الخلاصة السريعة
أصدرت Mistral AI نموذج Mistral Large 4 ('Le Chonk') كمعاينة عامة في 6 أكتوبر 2026: وهو نموذج MoE حبيبي بمعاملات 1.05T مع 49B معامل نشط لكل رمز، وإدخال صور أصلي، ونافذة سياق بطول 1M، وقد دُرّب من الصفر على 3,800 وحدة معالجة رسومية NVIDIA Grace Blackwell في مراكز بيانات Mistral الخاصة داخل الاتحاد الأوروبي. الواجهة البرمجية (API) متاحة الآن بسعر $1.36 لكل 1M من رموز الإدخال و$4.18 لكل 1M من رموز الإخراج، لكن الأوزان لن تُتاح حتى نهاية أكتوبر، لذا لا يمكن الاستضافة الذاتية بعد. أبرز نتائجه كانت في الأمن السيبراني، حيث أبلغت Mistral عن تحقيق 93% على Cybench و82% على CyberGym-E2E، وأشارت إلى أن عدة نماذج مغلقة رائدة تسجل درجات قريبة من الصفر لأنها ترفض تنفيذ المهمة.
ما هي البنية المعمارية؟
ML4 هو نموذج MoE هجين يجمع بين التوجيه والاستدلال، ويستقبل إدخال الصور بشكل أصلي. ينشط نحو 4.7% فقط من الأوزان لكل رمز، وهذا ما يتيح لنموذج من فئة 1 تريليون العمل بأسعار متوسطة. ومع ذلك، لا بد أن يبقى النموذج الكامل بحجم 1.05T في الذاكرة، فعدد المعاملات المنشطة يحدد الحساب المطلوب، لا فاتورة العتاد لديك.
لم تنشر Mistral بعد عدد الخبراء أو توجيه top-k أو تخطيط الطبقات؛ تلك المعلومات تصل مع الأوزان. شملت بيانات التدريب أكثر من 160 لغة، بما فيها كل اللغات الرسمية للاتحاد الأوروبي.
شرح تفاعلي
كيف يأدي؟
في الأمن السيبراني، تُعلن Mistral عن 93% على Cybench و82% على CyberGym-E2E، مما يضع ML4 ضمن أفضل 5 عالمياً على مؤشر Artificial Analysis Cyber Index. والادعاء الأكثر إثارة للاهتمام هو بنيوي: فـ Mistral تصرح بأن عدة نماذج مغلقة رائدة تسجل درجات قريبة من الصفر على CyberGym-E2E لأنها ترفض التنفيذ رفضاً قاطعاً. فإعادة إنتاج ثغرة أمنية لإثبات حقيقتها هي عمل دفاعي معتاد، والرفض من جانب مزودي الخدمة يمنعه.
في البرمجة الوكيلة، تُعلن Mistral عن 61.7% على DeepSWE v1.1، و59.4% على SWE-Atlas-QnA، و28.3% على Terminal-Bench 4.0، بمؤشر Artificial Analysis Coding Agent Index مجتمعاً قدره 49.8%. تلاحظ Mistral أن هذه النتائج قُيِّمت بشكل خاص قبل إتاحة الأداة للعموم، لذا فهي غير قابلة للتكرار المستقل بعد.
التقييم البشري الأعمى الذي أُجري مع Surge AI هو الإشارة الأصدق. صنّف المعلّقون المحترفون ML4 Preview بـ 3.74 من 5، في المرتبة الثانية من بين 5 نماذج، متقدماً على GLM-5.3 (3.60) وKimi K3 (3.59)، لكنه خلف Claude Opus 5 الذي حصل على 4.22.
على السلامة، يقاوم ML4 حوالي 93.3% من الهجمات على معيار Lakera B3 ويحصل على 1.691 من أصل 2.0 كحد أقصى على KORABench.
كيف يقارن بأقرب منافسيه ذوي الأوزان المفتوحة؟
| الميزة | Mistral Large 4 | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| إجمالي المعاملات | 1.05T | 1.6T | 2.8T | غير منشور رسمياً |
| النشط لكل رمز | 49B | 49B | ~104B | غير منشور رسمياً |
| نافذة السياق | 1M | 1M | 1M | 1M |
| إدخال صور أصلية | نعم | لا | نعم | لا |
| الأوزان متاحة | ليس بعد، والموعد المحدد نهاية أكتوبر 2026 | نعم، على Hugging Face | نعم، منذ 27 يوليو 2026 | نعم، وفق Artificial Analysis |
| الترخيص | لم يُعلن بعد | MIT | MIT معدَّل | GLM-5.3 License |
| سعر الـ API لكل 1M مدخلات/مخرجات | $1.36 / $4.18 | يختلف حسب المزود | $3.00 / $15.00 | $1.40 / $4.40 |
| تاريخ الإطلاق | 6 أكتوبر 2026 | أغسطس 2026 (إصدار 0813) | 16 يوليو 2026 | 14 أغسطس 2026 |
ماذا يمكنك أن تبني به اليوم؟
تدعم واجهة الـ API التجريبية استدعاء الدوال، والمخرجات المهيكلة، والأسئلة والأجوبة على المستندات، والتجهيز الدفعي، ونقاط النهاية الخاصة بالوكلاء والمحادثات. تُسعَّر المدخلات المخزنة مؤقتًا بـ $0.14 لكل 1M رمز، وهو ما يغيّر جوهريًا اقتصاديات حلقات الوكلاء طويلة السياق عند نافذة 1M.
أهم النقاط
- 1.05T معامل إجمالية، و49B نشطة لكل رمز، وسياق 1M، ومشفِّر رؤية بحجم 1.6B.
- دُرِّب على 3,800 وحدة Grace Blackwell GPU في مراكز بيانات Mistral الخاصة داخل الاتحاد الأوروبي.
- النسخة التجريبية من الـ API متاحة الآن بسعر $1.36 لكل 1M رمز مدخلات و$4.18 لكل 1M رمز مخرجات.
- الأوزان موعودة بنهاية أكتوبر 2026، لذا الاستضافة الذاتية غير ممكنة بعد.
- أقوى النتائج تكون في الأمن السيبراني، حيث غالبًا ما ترفض النماذج المغلقة تنفيذ المهمة.
اطلع على إعلان Mistral Large 4, وثائق نموذج Mistral Large 4 و مقارنات النماذج من Artificial Analysis. كل الفضل يعود إلى الباحث صاحب هذا المشروع. كما يمكنكم متابعتنا على تويتر ولا تنسوا الانضمام إلى مجتمع فرعي (SubReddit) في مجال تعلم الآلة يضم أكثر من 150k+ عضو والاشتراك في نشرتنا البريدية. مهلًا! هل أنت على تيليجرام؟ يمكنك الآن الانضمام إلينا على تيليجرام أيضًا.
ظهر المقال Mistral AI تطلق Mistral Large 4 (Le Chonk): نموذج MoE متعدد الوسائط بمعاملات تبلغ 1.05T أولًا على MarkTechPost.