Mistral Large 4 открыла веса: API или свой сервер для бизнеса

Что вышло и что я проверил

Пост канала Machinelearning от 29.10.2026 я взял как наводку и сверил с первоисточниками. История репозитория на Hugging Face: коммит «Initial release» от 29 октября 14:11 UTC. Название mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B, рядом лежит версия NVFP4. В документации встречаются имена mistral-large-4 и mistral-large-4-0, какое принимает ваш ключ, сверьте в консоли.

По карточке: смесь экспертов, 128 экспертов, 4 активных на токен. Параметров около 1 трлн, активных 49 млрд (52 млрд с эмбеддингами, документация пишет 1,05 трлн и 52 млрд). Вход текст и изображения, выход текст. Режимы рассуждения low, medium и high, по умолчанию high. Рекомендуемый движок vLLM, есть SGLang и GGUF для llama.cpp.

Метрики заявлены компанией: на Coding Agent Index от Artificial Analysis 48%, на уровне GLM-5.3, при 47% меньше токенов на задачу, Cyber Index 51%. На странице Artificial Analysis общий индекс интеллекта 26, и на его прогон ушло 110 млн выходных токенов при медиане 99 млн. Диалога с клиентом в этих тестах нет.

Что такое «модифицированная MIT»

В файле LICENSE она названа Mistral Ecosystem Open-Weight License. Права использовать, дообучать, распространять и продавать сохранены, уведомление об авторских правах нужно оставить. Изменение одно: если вы или ваши аффилированные лица ведёте бизнес «модель как услуга», до коммерческого использования нужен отдельный договор с Mistral.

Так называется доступ третьего лица к модели или её производным для инференса или дообучения через API или хостинг, когда это лицо управляет входами, параметрами или данными обучения. Исключены готовые продукты со встроенными функциями модели и простая пересылка запросов к чужим моделям. Требование не действует для внутреннего использования и для работы через официальные продукты Mistral.

Порогов по выручке и числу пользователей, списка запрещённых применений и обязательной надписи я в тексте не нашёл. Где граница, если вы продаёте клиентам доступ к модели или дообучение, решает юрист. Для сравнения: у DeepSeek Flash лицензия MIT, см. разбор DeepSeek. Слои лицензий: статья.

Сколько памяти и денег

По API Hugging Face: FP8, 54 файла, около 1060,6 ГБ. NVFP4, 44 файла, около 610,1 ГБ. Минимальных требований карточка не называет. В примерах vLLM 8 карт, у SGLang для NVFP4 4 карты, версия нацелена на Blackwell.

Расчёт, условный пример, память карт по паспорту, проверяйте. Активные 49 млрд ускоряют вычисление, но хранение не сокращают, как в арифметике MiniMax: держать нужно всех экспертов. FP8 на картах по 80 ГБ: 1060,6 / 80 даёт 13,3, значит минимум 14 карт только под веса, на деле два узла по 8. Узел из 8 карт по 141 ГБ даёт 1128 ГБ, на кэш контекста остаётся около 67 ГБ. NVFP4: 610 ГБ лезут на 4 карты по 192 ГБ (768 ГБ, запас около 158 ГБ). Аренду таких узлов я не сверял.

Теперь API. На странице модели в документации цены 0,70, 0,07 с кэшем и 2,10 доллара за миллион. На общей странице цен модели нет, а журнал изменений от 6 октября упоминает скидку 50% на две недели, сверьте цену в консоли. Допущения: 1000 диалогов в месяц, 6000 запросов, вход 6000 токенов, ответ 300, итого 36 млн входных и 1,8 млн выходных. Large 4: 25,20 плюс 3,78, около 29 долларов. Если при high на запрос уходит ещё 1500 токенов рассуждения (допущение), итого около 48. Mistral Small 4 (119 млрд, 6,5 млрд активных, Apache 2.0, около 242 ГБ, 0,15 и 0,60 по странице модели без подписей вход и выход): 6,48 доллара. При курсе 90 рублей это от 580 до 4300 рублей в месяц.

Что даёт открытость и что с данными

Открытые веса позволяют проверить, что вы запускаете, выбрать провайдера и уйти от одного поставщика. Mistral размещает и чужие открытые модели, например GLM 5.3 Flash (журнал изменений, 22 октября). Responses API и DeepSeek V4.1 Flash нашёл только во вторичном пересказе AlphaSignal.

По справке Mistral, данные по умолчанию хранятся в ЕС, а при вызове американского эндпоинта в США. Часть функций может обрабатывать данные вне ЕС (Trust Center). Региональный эндпоинт api.eu.mistral.ai стоит в 1,1 раза дороже, агентов и Files API там нет, а Large 4 среди региональных моделей я не нашёл: проверьте models.list. По политике конфиденциальности входы и выходы API хранятся 30 дней для контроля злоупотреблений, нулевое хранение включается по заявке, только на pay-as-you-go и для запросов без состояния. Про обучение на данных API отдельной строки не нашёл, для Studio pay-as-you-go есть право отказаться, остальное смотрите в договоре обработки данных.

Для персональных данных граждан РФ ЕС-облако остаётся передачей за рубеж. Нормы разобраны в статье про локализацию баз по 152-ФЗ, это не замена юристу. Доступность Mistral API и оплату из России уточняйте.

Чек-лист из 7 пунктов

1. Прочитайте LICENSE целиком.
2. Решите, это внутренний бот или доступ для третьих лиц. Перепродажа клиентам идёт к юристу.
3. Умножьте размер файлов на карты. Если память не сходится, берите API.
4. Проверьте имя модели и регион в консоли.
5. Обезличьте персональные данные в запросах.
6. Запросите нулевое хранение и отказ от обучения, закрепите в договоре.
7. Закрепите версию модели и держите запасную.

Что можно сделать уже сейчас

Пилот на 30 запросах. Возьмите 20 обычных запросов бота и 10 трудных: опечатки, грубость, вопросы без ответа. Прогоните их через API Large 4 на low и high и через малую модель с одной инструкцией. Записывайте верность, выдумки, токены из usage, время и цену. Методика в статье про тест на 30 вопросах.

Юридический вопрос заранее. Если планируете продавать клиентам доступ к модели, отправьте лицензию юристу до пилота. Выбор схемы и запуск под ключ делаю в рамках разработки ИИ-агентов.

Частые вопросы

Можно ли поставить Mistral Large 4 у себя?

Для внутреннего использования лицензия это допускает. Упирается в железо: 610 ГБ в NVFP4 и 1060 ГБ в FP8.

Можно ли продавать клиентам бота на этой модели?

Готовый продукт со встроенной моделью, по моему прочтению, вне определения «модель как услуга». Доступ третьих лиц к самой модели требует договора с Mistral. Спросите юриста.

Нужен ли триллион параметров простому боту?

Не проверял. Проверьте тестом на ваших запросах: малая модель дешевле в 4 с лишним раза.

Коротко о главном

Веса Mistral Large 4 открыты с 29 октября под «модифицированной MIT». Для внутреннего бота нужны сотни гигабайт памяти или API, а доступ третьим лицам к модели требует договора с Mistral.

Если хотите, чтобы я собрал пилот на 30 запросах и посчитал бюджет под ваш бот, напишите мне в Telegram кодовое слово «ТРИЛЛИОН», пришлю шаблон теста.