Fransız yapay zeka şirketi Mistral AI, şimdiye kadarki en büyük modeli Mistral Large 4‘ü 6 Ekim 2026’da tanıttı. Şirket içinde “Le Chonk” lakabıyla anılan model 1 trilyonu aşkın parametreye sahip, metin ve görseli yerel olarak işleyen bir Mixture of Experts (MoE) mimarisiyle geliyor. Model şimdilik API üzerinden önizlemede; açık ağırlıkların ekim sonunda yayınlanması planlanıyor.
İçindekiler
Mistral Large 4 nedir?
Mistral Large 4, Mistral’in eylülde kapattığı 3 milyar euroluk D serisi yatırım turunun ardından gelen ilk büyük model. Şirketin değerlemesi bu turla 21 milyar euronun üzerine çıkmıştı. Model, Mistral’in Avrupa’daki kendi veri merkezlerinde 3.800 adet NVIDIA Grace Blackwell GPU ile eğitildi.
Mistral’in bilimden sorumlu başkan yardımcısı Pierre Stock, TechCrunch’a verdiği demeçte bu işlem gücünün Çinli rakiplerin kullandığının iki ila üç katı daha azı olduğunu söyledi. Şirket modeli, ABD’nin kapalı modelleri ile Çin’in açık ağırlıklı modelleri arasında Avrupa merkezli bir alternatif olarak konumluyor. Model ayrıca Avrupa hukukuna tabi, bağımsız bir Avrupa altyapısında da sunuluyor.
Teknik özellikler
| Özellik | Mistral Large 4 |
|---|---|
| Toplam parametre | Yaklaşık 1,05 trilyon |
| Aktif parametre | Token başına 49 milyar |
| Mimari | Granüler Mixture of Experts (MoE) |
| Bağlam penceresi | 1 milyon token |
| Görsel işleme | Yerel çok modlu, 1,6 milyar parametrelik görsel kodlayıcı |
| Dil desteği | AB’nin tüm resmi dilleri dahil 160’tan fazla dil |
| Eğitim donanımı | 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU |
MoE yapısı sayesinde model her token için toplam parametrelerinin yalnızca küçük bir bölümünü çalıştırıyor. Trilyon parametreli bir modelin 49 milyar aktif parametreyle çalışması, çıkarım maliyetini ve donanım ihtiyacını belirgin biçimde düşürüyor. Mistral, eğitim sonrası aşamada da büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme kullandı; şirketin yazılım altyapısı günde 33 milyar token üretebilen paralel deneme ortamları üzerinde çalışıyor.
Benchmark sonuçları
Mistral’in öne çıkardığı alan siber güvenlik. Şirket, modelin bu alanda kapalı modellerle bile yarışabildiğini, kodlamada ise öncü kapalı modellerin gerisinde kaldığını açıkça kabul ediyor.
1Siber güvenlik
Cybench’teki 40 güvenlik yarışması görevinde yüzde 93 başarı elde etti. Açık kaynak projelerdeki güvenlik açıklarını yeniden üretip yamalamayı ölçen testte yüzde 82 ile raporlanan en yüksek skoru aldı. Artificial Analysis Siber Endeksi’nde dünya genelinde ilk beşte yer alıyor; Lakera B3 testinde saldırılara karşı direnç oranı yüzde 93,3.
2Kodlama ve ajan görevleri
DeepSWE v1.1’de yüzde 61,7, SWE-Atlas-QnA’da yüzde 59,4 ve Terminal-Bench 4.0’da yüzde 28,3 puan aldı. Artificial Analysis Kodlama Endeksi’ndeki birleşik skoru yüzde 49,8. SiliconANGLE’a göre model kodlamada Qwen3.8 Max ve DeepSeek V4 Pro’yu geçiyor, AutomationBench’te ise yüzde 59,9 ile DeepSeek V4 Pro’nun önüne çıkıyor.
3Görsel ve bilgi işleri
Görsel konumlandırmayı ölçen Dense200 testinde yüzde 42 ile OpenAI’ın GPT-6 Astra modelini 1 puan geride bıraktı. Mistral, modelin hukuk ve finans testlerinde de GPT-6 Astra’dan iyi sonuç verdiğini, bilimsel kodlamayı ölçen SciCode-Verified’da ise açık ağırlıklı modeller arasında en iyi skoru aldığını söylüyor.
Fiyat ve erişim
Mistral Large 4 şu an Mistral Studio API üzerinden genel önizlemede. Fiyatlandırma 1 milyon girdi tokenı için 1,36 dolar, 1 milyon çıktı tokenı için 4,18 dolar. Önbelleğe alınmış girdilerde fiyat 1 milyon token başına 0,14 dolara iniyor. Duyuruda Le Chat uygulamasına ne zaman geleceğine dair bir bilgi yer almıyor.
Bu fiyat, trilyon parametreli bir model için oldukça düşük. Karşılaştırma için güncel model fiyatlarını en güncel yapay zeka modelleri listemizde bulabilirsiniz.
Açık ağırlıklar ne zaman geliyor?
Mistral, model ağırlıklarını güvenlik testleri tamamlandıktan sonra, ekim ayı sonunda yayınlamayı planlıyor. Bu gecikmenin nedeni modelin siber güvenlikteki gücü. Pierre Stock, ağırlıkların saldırı için değil savunma için kullanılabilmesini sağlamak adına güvenilir ortaklar ve hükümetlerle birlikte çalıştıklarını belirtti. Lisans koşulları da ağırlıklarla birlikte açıklanacak.
Ağırlıklar yayınlandığında modeli kendi sunucularınızda çalıştırmak mümkün olacak. Ancak trilyon parametreli bir model için ev bilgisayarı yeterli değil; çok GPU’lu sunucu altyapısı gerekiyor. Daha küçük açık modelleri yerelde denemek isterseniz Ollama ve LM Studio rehberimize göz atabilirsiniz.
Mistral önümüzdeki aylarda daha büyük ve yetenekli sürümler getireceğini, ayrıca Mistral Large 4’ü temel alan ve belirli kullanım alanlarına göre optimize edilmiş bir model serisi geliştireceğini açıkladı.
DeepSeek ve Kimi ile karşılaştırma
| Model | Toplam parametre | Aktif parametre | Bağlam | Görsel girdi | Açık ağırlık |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 1,05T | 49B | 1M | Var | Ekim sonu |
| DeepSeek V4 Pro | 1,6T | 49B | 1M | Yok | Yayında |
| Kimi K3 | 2,8T | Yaklaşık 104B | 1M | Var | Yayında |
Mistral Large 4, toplam boyut olarak Çinli rakiplerinden küçük. Aktif parametre sayısı DeepSeek V4 Pro ile aynı, ama DeepSeek’in aksine görselleri de işleyebiliyor. Mistral’in iddiası, Çin dışında geliştirilen en güçlü açık ağırlıklı model olmak. Rakip modeller hakkında daha fazla bilgi için DeepSeek ve Kimi AI rehberlerimize bakabilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
Mistral Large 4 ücretsiz mi?
Şu an yalnızca ücretli API önizlemesi var: 1 milyon girdi tokenı 1,36 dolar, 1 milyon çıktı tokenı 4,18 dolar. Ekim sonunda ağırlıklar yayınlandığında modeli kendi altyapınızda ücretsiz çalıştırmak mümkün olacak, ama bunun için güçlü sunucu donanımı gerekiyor.
Mistral Large 4 kaç parametreli?
Toplamda yaklaşık 1,05 trilyon parametreye sahip. MoE mimarisi sayesinde her token için bunların 49 milyarı aktif çalışıyor.
Le Chonk ne demek?
Mistral Large 4’ün şirket içindeki gayriresmi lakabı. İngilizce internet argosunda iri ve tombul anlamına gelen “chonk” kelimesine Fransızca “le” artikeli eklenerek türetilmiş, modelin büyüklüğüne gönderme yapıyor.
Mistral Large 4 hangi alanda daha güçlü?
Mistral’in öne çıkardığı alan siber güvenlik. Model Cybench’te yüzde 93 başarı aldı ve güvenlik açığı yamalama testinde en yüksek raporlanan skoru elde etti. Kodlamada ise öncü kapalı modellerin gerisinde kalıyor.
Güncel yapay zeka haberlerini, yeni promptları ve pratik ipuçlarını kaçırma. Haber bültenimize ücretsiz abone ol, doğrudan mailine gelsin!
