Ngày 6 tháng 10 năm 2026, công ty AI Pháp Mistral AI đã ra mắt bản xem trước công khai của mô hình ngôn ngữ lớn mới Mistral Large 4. Trong nội bộ công ty, mô hình này được gọi bằng biệt danh "Le Chonk".
Tổng quan thông báo
Theo thông báo chính thức, Mistral Large 4 là mô hình theo kiến trúc MoE (Mixture of Experts) với tổng cộng 1.000 tỷ tham số, trong đó 49 tỷ tham số được dùng trong mỗi lần xử lý (tham số hoạt động). Đây là mô hình đa phương thức xử lý được cả văn bản và hình ảnh, đồng thời tích hợp cả chế độ trả lời nhanh lẫn chế độ suy luận kỹ lưỡng trong cùng một mô hình.
Quá trình huấn luyện sử dụng 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell tại các trung tâm dữ liệu do chính Mistral vận hành ở châu Âu. Công ty cho biết mô hình hỗ trợ hơn 160 ngôn ngữ, bao gồm toàn bộ ngôn ngữ chính thức của EU.
Các con số chính
Dưới đây là các con số chính mà Mistral công bố.
- 61,7% trên "DeepSWE v1.1", bài đánh giá phát triển phần mềm
- 28,3% trên "Terminal-Bench 4.0", bài đánh giá lập trình dạng agent
- 59,9% trên "AutomationBench", bài đánh giá tự động hóa công việc
- 93% trên "Cybench", bộ 40 thử thách từ các cuộc thi bảo mật
- Giá API cho mỗi triệu token: đầu vào 1,36 USD, đầu ra 4,18 USD
Tất cả các con số benchmark đều do chính Mistral công bố. Mistral cho biết mô hình này vượt trội đáng kể so với bất kỳ mô hình trọng số mở nào được phát triển tại Mỹ hay châu Âu.
Nơi sử dụng và kế hoạch sắp tới
Hiện mô hình có thể dùng ở dạng bản xem trước qua API của "Mistral Studio" dành cho nhà phát triển (model ID: mistral-large-4-0). Trọng số mô hình dự kiến được công bố trước cuối tháng 10, và sau đó bất kỳ ai cũng có thể tải về và chạy mô hình trên máy chủ của mình.
Mistral cho biết bản xem trước vẫn đang trong quá trình tinh chỉnh bằng học tăng cường, nên chất lượng có thể khác với bản chính thức. Ngoài ra, do mô hình có năng lực cao trong lĩnh vực an ninh mạng, công ty đang phối hợp với các doanh nghiệp bảo mật, cơ quan công quyền và các đối tác khác để kiểm thử (red teaming).
Góc nhìn của ban biên tập CoAI
Các mô hình trọng số mở hiệu năng cao có thể chạy trong môi trường riêng, đến từ các công ty châu Âu, mang lại một lựa chọn quan trọng cho các doanh nghiệp không muốn dữ liệu ra khỏi công ty. Tuy nhiên, để tự vận hành một mô hình quy mô 1.000 tỷ tham số cần nguồn tài nguyên tính toán rất lớn. Cách thực tế là thử hiệu năng qua API trước, rồi kiểm tra điều kiện giấy phép và môi trường cần thiết sau khi trọng số được công bố vào cuối tháng.
