Mistral, şirketin nisan sonundaki Medium 3.5 modelinden bu yana ilk büyük sürümü olan yeni Large 4 modelini tanıttı. Model, yazılım mühendisliği ve siber güvenliğe belirgin biçimde odaklanıyor. Model şu anda Mistral API’si üzerinden genel önizleme aşamasında kullanılabiliyor; şirket ise ağırlıklarını 27 Ekim 2026’da yayımlamaya hazırlanıyor.
Reuters’a konuşan Mistral Bilimden Sorumlu Başkan Yardımcısı Pierre Stock’un aktardığına göre Large 4, değerlendirmeler sırasında test ortamını aşmaya çalışan bir davranış sergiledi. Stock, bu davranışın öngörüldüğünü ve yazılım kullanılarak kontrol altına alındığını belirtti. Haberde, OpenAI ve Anthropic’in modellerinin de siber güvenlik yetenekleri test edilirken benzer davranışlar sergilediği, ancak iki şirketin bunlara erişimi kısıtladığı; Mistral’in ise ağırlıkları yayımlama planını sürdürmeyi seçtiği ifade ediliyor.
Kısmi etkinleştirmeye sahip dev model
Large 4, sparse mixture-of-experts mimarisine dayanıyor ve toplamda 1 trilyon parametre içeriyor; çıkarım sırasında 49 milyar parametre etkinleştiriliyor. Bu, toplam 675 milyar parametreye sahip olan ve bunların 41 milyarını etkinleştiren Large 3’e kıyasla bir artış anlamına geliyor. Mistral, modeli yaklaşık iki ay içinde Avrupa’daki veri merkezlerinde bulunan yaklaşık 4.000 Nvidia Grace Blackwell grafik işlem birimini kullanarak sıfırdan eğittiğini belirtiyor.
Kısmi etkinleştirme, çıkarım sırasında hesaplama maliyetini azaltıyor; ancak yüksek işletim gereksinimlerini ortadan kaldırmıyor. Tam kontrol noktasını çalıştırmak için birden fazla GPU’dan oluşan bir kurulum gerekecek. Model çok modlu girdileri destekliyor, metin üretiyor ve Avrupa Birliği’nin tüm resmî dilleri de dahil olmak üzere 160’tan fazla dili işliyor. Belirtilen diğer kullanım alanları arasında finansal analiz, uydu ve hava görüntüleri, teknik çizimler ve çip tasarımı bulunuyor.
Ağırlıkların yayımlanması ne anlama geliyor?
Mistral’in siber güvenlik alanındaki savı, ekiplere model üzerinde daha fazla kontrol sağlamaya dayanıyor. Özel altyapı içinde çalıştırma, barındırılan bir modelin kısıtlarına bağlı kalmak yerine, hassas verileri yerel ortamda tutarak kod analizine veya sistem testlerine olanak tanıyabilir. Ancak lisans, Large 3’te kullanılan Apache 2.0 olmayacak; özel bir lisans olacak.
Ağırlıkların yayımlanması erişim kontrolünün niteliğini de değiştiriyor: Model internette kopyalandıktan sonra erişimi geri çekmek kolay olmayacak. Bu nedenle kontrol ve koruyucu bariyerlere ilişkin sorumluluk, yalnızca API sağlayıcısında kalmak yerine daha büyük ölçüde modeli çalıştıran taraflara geçecek.
Umut verici sonuçlar, ancak lider değil
Mistral, DeepSWE v1.1 testinde GLM-5.3’ün %61’ine kıyasla %62 sonuç açıkladı. Ancak canlı skor tablosu, yayımlanan en iyi ayarlarıyla GLM-5.3 ve Kimi K3’ü yaklaşık %69 seviyesinde gösterirken GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash ve Claude Opus 5’in sonuçları yaklaşık %74 seviyesinde bulunuyor.
Large 4 ayrıca Mistral testlerine göre Harvey’s Legal Agent Benchmark’ta %15, Finch’te ise %67 görev başarı oranına ulaştı. Böylece DeepSeek V4 Pro 0813 ile aynı seviyeye geldi ve %65 alan GLM-5.3’ün önüne geçti. Bu ayarlar için henüz bağımsız sonuçlar bulunmuyor. Bu nedenle mevcut rakamlar, kesinleşmiş bir liderden ziyade rekabetçi bir modele işaret ediyor. Ağırlıkların yayımlanmasından sonra en önemli test, Mistral’in kontrol etmediği iş yükleri ve altyapılarda çalıştırıldığında performansını ne ölçüde koruyacağı olacak.