Mistral
Mistral Large 4 já pode ser descarregado: modelo europeu aberto aposta na cibersegurança que outros recusam
A empresa francesa libertou os pesos do seu modelo mais capaz, como tinha prometido. Qualquer empresa pode agora corrê-lo nos seus próprios servidores, incluindo para encontrar e corrigir falhas de segurança, uma tarefa que os modelos fechados da OpenAI e da Anthropic costumam recusar.
A Mistral AI libertou os pesos do Mistral Large 4, o modelo mais capaz que a empresa francesa já fez. O anúncio da pré-visualização foi a 6 de outubro, com a promessa de que os pesos sairiam até ao fim do mês, e a 29 de outubro o Hugging Face publicou a apresentação oficial do modelo na sua plataforma, com todas as versões para descarregar. Na prática, qualquer empresa ou investigador pode agora instalar o modelo nos seus próprios servidores, sem depender de uma ligação à Mistral, ao contrário do que acontece com o ChatGPT ou o Claude.
Um modelo grande, treinado na Europa
O Mistral Large 4 tem cerca de um bilião de parâmetros no total, mas usa apenas uma fração em cada passo, 52 mil milhões segundo a Mistral, porque escolhe para cada token um pequeno grupo de especialistas internos. Aceita texto e imagens, responde em texto e trabalha com contextos até um milhão de tokens. A empresa diz que o treinou de raiz em 3.800 chips Grace Blackwell da NVIDIA, nos seus próprios centros de dados na Europa, e que uma parte importante dos dados era multilingue, com mais de 160 línguas, incluindo todas as oficiais da União Europeia.
A licença é a Mistral Ecosystem Open-Weight License, derivada da MIT, que permite usar e alterar o modelo mas impõe limites a quem o queira vender como serviço. No índice da Artificial Analysis, o Mistral Large 4 era, a 29 de outubro, o quinto melhor modelo aberto. Em programação, a Mistral reporta 61,7% no teste DeepSWE v1.1.
Cibersegurança sem recusas
A grande aposta da Mistral é a segurança informática. Num dos testes do índice de cibersegurança da Artificial Analysis, que pede ao modelo para reproduzir uma falha real em software aberto e depois corrigi-la, o Mistral Large 4 obteve 82%, o resultado mais alto registado. Segundo a Mistral, o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Astra ficam perto de zero porque se recusam a fazer a tarefa. A empresa defende que, para corrigir uma falha, é preciso primeiro prová-la, e que uma equipa de resposta a incidentes não pode ficar sem acesso ao modelo a meio de um ataque.
O Hugging Face nota que o modelo continua a recusar pedidos claramente maliciosos e que, em três conjuntos de testes desse tipo, recusa mais do que qualquer outro modelo aberto. Ter os pesos abertos permite ainda medir esse comportamento diretamente, em vez de confiar na descrição de quem o fez.
Para um utilizador comum, o modelo não é para correr em casa. Segundo o Hugging Face, a versão mais comprimida, a 2 bits, cabe num único computador Apple com chip Ultra e 512 GB de memória unificada, onde escreve cerca de 15 tokens por segundo. As outras versões precisam de vários servidores com placas da NVIDIA ou da AMD. Quem quiser experimentar sem hardware próprio pode usar a API de pré-visualização no Mistral Studio.
