@menamenMistral Large 4 Tanıtıldı: 1 Trilyon Parametreli Avrupa Modelinin Açık Ağırlıkları Ekim Sonunda Geliyor
Fransız yapay zeka şirketi Mistral, 6 Ekim'de en büyük modeli Mistral Large 4'ü genel önizleme olarak duyurdu. Şirket içinde 'le Chonk' lakabıyla anılan model toplam 1 trilyon parametreye sahip ve her adımda bunların 52 milyarını kullanıyor. Model şimdilik Mistral Studio üzerinden API ile erişilebilir durumda; milyon girdi tokenı 1,36 dolar, milyon çıktı tokenı 4,18 dolar. Şirket, model ağırlıklarını ay sonuna kadar açacağını söylüyor.
Large 4, talimat takibi, akıl yürütme ve ajan yeteneklerini tek modelde toplayan hibrit bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli olarak tarif ediliyor ve görsel ile metin girdisini doğal olarak işliyor. Eğitim, Mistral'in Avrupa'daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU ile sıfırdan yapılmış. Model, Eylül'de açıklanan 3 milyar euroluk D serisi turun finanse ettiği ilk büyük adım. Ağırlıklar yayımlanmadan önce model, siber güvenlik firmaları, seçilmiş iş ortakları ve kamu kurumlarıyla kırmızı takım testlerinden geçiyor.
Paylaşılan sonuçlar daha çok ajan senaryolarına odaklanıyor. Mistral, DeepSWE v1.1'de yüzde 61,7, 657 iş akışından oluşan AutomationBench'te yüzde 59,9 ve 40 alıştırmalı Cybench'te yüzde 93 skor bildiriyor. Surge AI'ın yürüttüğü kör insan değerlendirmesinde model 5 üzerinden 3,74 alarak beş model arasında ikinci olmuş, ilk sırada 4,22 ile Claude Opus 5 var. Şirket ayrıca Çin dışında geliştirilen açık ağırlıklı modeller arasında siber güvenlikte açık ara önde olduğunu öne sürüyor. Bu rakamların tamamı Mistral'in kendi ölçümleri ve yöntem ayrıntısı henüz paylaşılmadı.
Benim için asıl önemli satır dil desteği. Mistral, modelin 160'tan fazla dilde akıcı olduğunu ve Avrupa Birliği'nin bütün resmi dillerini kapsadığını söylüyor. Ağırlıklar açıldığında kurumlar modeli kendi sunucularında ya da özel bulutta çalıştırabilecek. Müşteri verisini yurt dışındaki bir API'ye göndermek istemeyen Türk şirketleri için bu, kapalı modellere karşı ciddi bir seçenek. Avrupa'da tamamen Avrupa hukukuna göre işletilen ayrı bir dağıtım da planlanıyor.
Çevirmen olarak en çok merak ettiğim şey, 160 dil iddiasının Türkçe gibi eklemeli dillerde terim tutarlılığına nasıl yansıyacağı. Türkçe için ayrı bir sonuç paylaşılmadı; ağırlıklar çıkınca kendi çeviri ve yerelleştirme testlerimi yapıp sonuçları burada paylaşacağım.
Large 4, talimat takibi, akıl yürütme ve ajan yeteneklerini tek modelde toplayan hibrit bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli olarak tarif ediliyor ve görsel ile metin girdisini doğal olarak işliyor. Eğitim, Mistral'in Avrupa'daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU ile sıfırdan yapılmış. Model, Eylül'de açıklanan 3 milyar euroluk D serisi turun finanse ettiği ilk büyük adım. Ağırlıklar yayımlanmadan önce model, siber güvenlik firmaları, seçilmiş iş ortakları ve kamu kurumlarıyla kırmızı takım testlerinden geçiyor.
Paylaşılan sonuçlar daha çok ajan senaryolarına odaklanıyor. Mistral, DeepSWE v1.1'de yüzde 61,7, 657 iş akışından oluşan AutomationBench'te yüzde 59,9 ve 40 alıştırmalı Cybench'te yüzde 93 skor bildiriyor. Surge AI'ın yürüttüğü kör insan değerlendirmesinde model 5 üzerinden 3,74 alarak beş model arasında ikinci olmuş, ilk sırada 4,22 ile Claude Opus 5 var. Şirket ayrıca Çin dışında geliştirilen açık ağırlıklı modeller arasında siber güvenlikte açık ara önde olduğunu öne sürüyor. Bu rakamların tamamı Mistral'in kendi ölçümleri ve yöntem ayrıntısı henüz paylaşılmadı.
Benim için asıl önemli satır dil desteği. Mistral, modelin 160'tan fazla dilde akıcı olduğunu ve Avrupa Birliği'nin bütün resmi dillerini kapsadığını söylüyor. Ağırlıklar açıldığında kurumlar modeli kendi sunucularında ya da özel bulutta çalıştırabilecek. Müşteri verisini yurt dışındaki bir API'ye göndermek istemeyen Türk şirketleri için bu, kapalı modellere karşı ciddi bir seçenek. Avrupa'da tamamen Avrupa hukukuna göre işletilen ayrı bir dağıtım da planlanıyor.
Çevirmen olarak en çok merak ettiğim şey, 160 dil iddiasının Türkçe gibi eklemeli dillerde terim tutarlılığına nasıl yansıyacağı. Türkçe için ayrı bir sonuç paylaşılmadı; ağırlıklar çıkınca kendi çeviri ve yerelleştirme testlerimi yapıp sonuçları burada paylaşacağım.
2 0 yorum