क्या जारी हुआ
Mistral ने मॉडल को Hugging Face पर mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B नाम से जारी किया है। पेज इसे "1 ट्रिलियन पैरामीटर" वाला मॉडल बताता है। पैरामीटरवे संख्याएँ जो मॉडल ट्रेनिंग के दौरान सीखता है; ज़्यादा पैरामीटर का मतलब आमतौर पर ज़्यादा क्षमता, और चलाने के लिए ज़्यादा मेमोरी से मॉडल का आकार मापा जाता है। रिपॉज़िटरी के नाम में "A52B" बताता है कि टेक्स्ट के हर हिस्से के लिए लगभग 52 अरब पैरामीटर सक्रिय होते हैं। मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्सऐसा डिज़ाइन जिसमें मॉडल के अंदर कई विशेष छोटे नेटवर्क होते हैं और हर कदम पर उनमें से कुछ ही इस्तेमाल होते हैं, इसलिए यह अपने कुल आकार से तेज़ चलता है मॉडल इसी तरह काम करते हैं। घोषणा के टेक्स्ट में सक्रिय पैरामीटर की संख्या नहीं दी गई है, इसलिए 52B को रिपॉज़िटरी का लेबल ही मानें।
ये ओपन वेट्सट्रेन किए गए मॉडल की फ़ाइलें सार्वजनिक की जाती हैं ताकि कोई भी उन्हें डाउनलोड करके चला सके, भले ही ट्रेनिंग डेटा और कोड निजी रहें हैं। मॉडल को vLLM या SGLang से चलाया जा सकता है, या Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter, NVIDIA के एंडपॉइंट और Microsoft Foundry के ज़रिए इस्तेमाल किया जा सकता है। API की क़ीमत हर दस लाख इनपुट टोकन के लिए 0.70 डॉलर और हर दस लाख आउटपुट टोकन के लिए 2.10 डॉलर है।
लाइसेंस, संक्षेप में
Mistral इसे "Mistral Ecosystem Open-Weight license" कहती है, जो बदला हुआ MIT लाइसेंस है। ज़्यादातर इस्तेमाल की इजाज़त है। मुख्य अपवाद यह है कि जो कंपनी मॉडल को दूसरों के लिए होस्टेड सर्विस के रूप में दे, उसे अलग कमर्शियल लाइसेंस चाहिए। इस पर कोई प्रोडक्ट बनाने से पहले Hugging Face पेज पर पूरा लाइसेंस पढ़ लें।
Mistral के बताए बेंचमार्क
Mistral के मुताबिक Artificial Analysis के Coding Agent Index में इसे 48% मिले, जिसे कंपनी GLM-5.3 के लगभग बराबर बताती है, और इसमें हर काम पर 47% कम टोकन लगे। कंपनी Terminal-Bench 4.0 पर 41% और BrowseComp पर 84.5% भी बताती है, और कहती है कि Cognition के निजी टेस्ट FrontierCode 2.0 में 19.7% के साथ यह ओपन-वेट मॉडलों में सबसे आगे है।
ये आँकड़े Mistral की घोषणा से हैं। FrontierCode 2.0 निजी है, इसलिए बाहर का कोई उसे दोहरा नहीं सकता। Terminal-Bench पर प्रीव्यू का स्कोर भी कंपनी ने ख़ुद बताया था। स्वतंत्र नतीजे आमतौर पर रिलीज़ के कुछ हफ़्तों बाद आते हैं।
सुरक्षा का पहलू
Mistral इस मॉडल को साइबर डिफ़ेंस करने वालों के लिए पेश कर रही है। कंपनी के मुताबिक Artificial Analysis के Cyber Index में, जो कमज़ोरियाँ ढूँढने, दोहराने और ठीक करने की क्षमता मापता है, इसे 51% मिले। ग़लत इरादे वाले साइबर अनुरोधों पर इसकी औसत इनकार दर 96.6% रही, और B3 एजेंट सुरक्षा बेंचमार्क में हमलों के ख़िलाफ़ इसका प्रतिरोध 97.1% रहा। साइबर सुरक्षा के लिए एक ख़ास वर्शन चुने हुए पार्टनर्स के लिए प्रीव्यू में है, जिसे सिर्फ़ उन्हीं सिस्टम पर इस्तेमाल किया जा सकता है जो उनके अपने हैं या जिन्हें टेस्ट करने की उन्हें इजाज़त है।
उसी पोस्ट में लिखा है कि निगरानी के दौरान मॉडल ने असली टारगेट पर ब्लैक-बॉक्स हमलों से इनकार किया, लेकिन Mistral को "असली हमलों में मदद की संभावना" दिखती है और वह अपने सुरक्षा उपाय बदल रही है। वेट्स सार्वजनिक होने के बाद, मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने वाला कोई भी व्यक्ति इन सुरक्षा उपायों को ट्रेनिंग से हटा भी सकता है।
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