Mistral, 1 trilyon parametreli Mistral Large 4 modelinin ağırlıklarını açık olarak yayımladı

Mistral AI, kodlama ve siber güvenlik odaklı Mistral Large 4 modelinin ağırlıklarını Hugging Face'te paylaştı; model kendi sunucularda çalıştırılabiliyor.

FUFerhat UğurluYazSis EkibiYayın: 29 Ekim 20262 dk okuma
Kısaca

Yapay zekâ şirketi Mistral AI, 29 Ekim 2026'da Mistral Large 4 modelinin ağırlıklarını açık olarak yayımladı. 1 trilyon parametreli ve 52 milyar aktif parametreli model, ajan tabanlı kodlama ve savunma amaçlı siber güvenlik için geliştirildi. Ağırlıklar Hugging Face'te, model ayrıca Mistral API ve bulut platformlarında sunuluyor.

Mistral AI, Le Chonk lakabıyla da anılan Mistral Large 4 modelinin açık ağırlıklı sürümünü 29 Ekim 2026'da yayımladı. Şirketin haber sayfasına göre model 6 Ekim'de Mistral Studio üzerinden önizlemeye açılmıştı; önizleme duyurusunda modelin 1 trilyon parametreye ve 52 milyar aktif parametreye sahip olduğu, Mistral'in Avrupa'daki veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU ile sıfırdan eğitildiği belirtiliyor.

  • Ağırlıklar Hugging Face'te Mistral-Large-4-1T-A52B adıyla paylaşıldı; vLLM veya SGLang ile çalıştırılabiliyor.
  • Lisans, değiştirilmiş MIT tabanlı Mistral Ecosystem Open-Weight lisansı: kullanım, ince ayar ve ticari kullanım serbest, model hizmeti satan şirketlerin ayrı ticari lisans alması gerekiyor.
  • Mistral'in açıkladığı sonuçlara göre Terminal-Bench 4.0 puanı önizlemedeki yüzde 28,3'ten yüzde 41'e çıktı; zararlı siber isteklerin ortalama yüzde 96,6'sı reddediliyor.
  • API fiyatı milyon girdi tokenı başına 0,70 dolar, milyon çıktı tokenı başına 2,10 dolar.

Neden önemli?

Açık ağırlıklar, verisini dışarı çıkarmak istemeyen kurumların modeli kendi veri merkezinde veya özel bulutunda çalıştırmasına imkân veriyor. Bu, kişisel veri ve ticari sır konusunda hassas olan Türkiye'deki bankalar, sanayi şirketleri ve kamu kurumları için değerlendirilebilecek bir seçenek. Öte yandan 1 trilyon parametreli bir modeli şirket içinde çalıştırmak büyük olasılıkla ciddi GPU kapasitesi gerektirir; daha küçük ekipler için Mistral API, OpenRouter, NVIDIA NIM ve Microsoft Foundry üzerinden erişim de mümkün. Mistral eğitim verisinin 160'tan fazla dili kapsadığını söylüyor; Türkçe performansın şirketin kendi örnekleriyle test edilmesi yerinde olabilir.

Kaynaklar

FU
Ferhat Uğurlu · YazSis Ekibi

YazSis ekibiyle birlikte kurumsal yazılım, yapay zekâ ve dijital dönüşüm ürünleri geliştiriyor.