Mistral випускає ваги своєї ШІ-моделі з трильйоном параметрів, орієнтованої на кібербезпеку

Французька компанія у сфері ШІ Mistral випустила ваги для своєї ШІ-моделі з відкритим кодом і трильйоном параметрів Mistral Large 4 (ML4), дозволивши компаніям і урядам самостійно завантажувати та розгортати систему. Модель, яку прозвали «Le Chonk», уперше була представлена на початку цього місяця.

Реліз відбувається на тлі загострення конкуренції між розробниками ШІ з відкритими вагами, такими як Mistral, і постачальниками закритих моделей, такими як OpenAI та Anthropic. Перші стверджують, що компанії й уряди не повинні залежати від зовнішніх ШІ-компаній для доступу до передових можливостей. Цей аргумент може мати особливу вагу у сфері кібербезпеки, де організації прагнуть мати більше контролю над своїми даними та системами.

Або, як пояснив генеральний директор Mistral Артур Менш, ШІ має «бути інструментом для розширення можливостей, а не домінування». Із Chonk компанія Mistral іще рішучіше відстоює цю позицію, стверджуючи, що модель здатна забезпечити «найсучасніші результати» за «частку обчислювальних ресурсів і капіталу, вкладених закритими лабораторіями».

Випуск ваг моделі — числових параметрів навчання, які забезпечують роботу системи, — гарантує, що інші компанії та державні установи тепер зможуть розгортати ML4 для власних потреб.

Mistral заявляє, що її модель за продуктивністю можна порівняти з китайським конкурентом із відкритими вагами GLM-5.3, який раніше вважався однією з найкращих моделей із відкритими вагами у світі — особливо у сфері кібербезпеки. Водночас модель Mistral використовує на 47 відсотків менше токенів для кожного завдання, що робить її значно економнішою за GLM-5.3.

Компанія також стверджує, що за виконанням агентних завдань із програмування модель випереджає всі інші відкриті моделі в індексі Coding Agent Index від Artificial Analysis — на сайті для порівняльного тестування ШІ.

«На тлі зростання кіберзагроз ML4 надає підприємствам і урядам у всьому світі найсучасніші можливості суверенної кібероборони», — заявила компанія в четвер. «Установи приватного та державного секторів тепер можуть завантажувати, розгортати й володіти передовим ШІ для виявлення, аналізу та реагування на загрози в коді й ІТ-інфраструктурі».

Ваги ML4 доступні на Hugging Face і через її API.

П’єр Сток, віцепрезидент із наукових питань у Mistral, розповів TechCrunch, що випуск ваг моделі означає: організації матимуть більше контролю над тим, як вони використовують ШІ для захисту.

«Конкретно це означає, що, наприклад, як бізнес або уряд ви отримуєте доступ до передового інтелекту, щоб захищатися від кібератак. Доступу, який за визначенням не можна буде перекрити, оскільки модель має відкриті ваги», — сказав він.

Сток додав, що модель можна використовувати, щоб «у режимі реального часу виявляти, координувати дії та реагувати на серйозні інциденти безпеки, а відкритий вихідний код означає, що компанії можуть розгортати цю модель локально у власній екосистемі.

Хоча досягнення у сфері кібербезпеки на основі ШІ допомагають фахівцям із безпеки знаходити помилки значно частіше, ніж раніше, продовжив Сток, він вважає важливим, щоб компанії «якнайшвидше надали [цю саму] можливість усім… щоб прискорити розвиток і зміцнити екосистему», з огляду на те, що «деякі зловмисники можуть спробувати використати власні технології для атак».

Окремо Сток прокоментував занепокоєння щодо нещодавніх інцидентів із некерованими ШІ-агентами, визнавши ризики, але застерігши від надмірної реакції.

«Ми не хочемо нагнітати страх. Ми вважаємо, що це проблема, яку можна вирішити. Забезпечити належний рівень безпеки — складне завдання», — сказав він.