Das französische KI-Unternehmen erklärt, sein Modell Large 4 biete fortgeschrittene Funktionen für Programmierung und Cyberabwehr. Firmen können es auf eigenen Rechnern und Servern betreiben.
Mistral hat die Gewichte seines neuesten großen Flaggschiff-KI-Modells veröffentlicht (Quelle auf Englisch), Mistral Large 4 (ML4), intern „Le Chonk“ genannt. Das Unternehmen sieht Fortschritte bei Programmierung und Cyberabwehr, während Europa Alternativen zu US- und chinesischer Technologie entwickelt.
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Das französische Unternehmen erklärt, das Modell sei „das beste offene agentenbasierte Codiermodell der Welt“. Es soll Unternehmen und Behörden „führende KI-Fähigkeiten zur Cyberabwehr bieten, die sie vollständig besitzen und steuern können“, inklusive der Möglichkeit, „Cyberbedrohungen in Code und IT-Infrastruktur zu erkennen, zu analysieren und darauf zu reagieren“.
Die Veröffentlichung folgt auf eine Vorabversion von ML4 am sechsten Oktober. Seitdem hat Mistral drei Wochen lang das Lernen des Modells verstärkt und es mit Kundinnen, Kunden und Partnern unter realen Bedingungen getestet.
„ML4 OSS zeigt, wie schnell unser Wissenschaftsteam Innovationen vorantreibt. Aufbauend auf der ML4-Vorschau setzt die Open-Weight-Version das Reinforcement-Learning-Training fort und erzielt deutliche Fortschritte ohne Anzeichen von Sättigung“, sagte Pierre Stock, Vice President Science bei Mistral.
„In weniger als drei Wochen innerhalb desselben Reinforcement-Learning-Durchlaufs haben wir Rückmeldungen der Kundschaft integriert und zwei zusätzliche Reasoning-Modi eingeführt. Gleichzeitig ist ML4 effizienter und anpassbarer geworden“, ergänzte er.
Nach Angaben von Mistral konkurriert die jüngste Version von ML4 mit anderen führenden offenen Codiermodellen. Sie nutzt im Durchschnitt 47 % weniger Tokens pro Aufgabe als das chinesische Modell GLM-5.3. Auf dem Benchmark Terminal-Bench 4.0, der die Fähigkeit von KI-Agenten zu Programmieraufgaben im Terminal prüft, stieg die Punktzahl nach weiterem Training von 28 % auf 41 %.
Die Veröffentlichung fällt in eine Phase, in der Europa steigenden Cyberrisiken ausgesetzt ist. Dazu gehört die jüngste Sicherheitslücke in der PHP-Programmiersprache, die mit Hilfe von KI entdeckt wurde, ebenso wie die aktuellen Cyberangriffe auf die belgische und die norwegische Regierung.
Mehr Kontrolle über KI
Durch die Freigabe der Modellgewichte können Organisationen ML4 herunterladen und auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen. Sie müssen sich nicht mehr ausschließlich auf einen externen, gehosteten Dienst verlassen.
Das ist vor allem für Unternehmen interessant, die mit sensiblen Daten arbeiten, etwa mit eigenem Softwarecode, den sie nicht mit einem externen KI-Dienst teilen wollen.
Organisationen behalten stärker im Blick, wo das Modell läuft und wie sie es in ihre Systeme integrieren. Für einen sicheren Betrieb brauchen sie jedoch weiterhin passende Hardware und Fachwissen.
Mistral betont, dass Organisationen, die ML4 auf eigener Infrastruktur betreiben, nicht dem Risiko ausgesetzt sind, dass ein Drittanbieter den Zugang einschränkt oder das Modell abschaltet.
Der Schritt erfolgt vor dem Hintergrund von Sorgen über die europäische Abhängigkeit von US-KI-Anbietern. Im Juni ordnete die Trump-Regierung an, dass Anthropic den Zugang zu seinen Modellen Fable 5 und Mythos 5 für ausländische Staatsangehörige aussetzt.
Später hob Anthropic die Beschränkungen für Fable 5 wieder auf, während der Zugang zu Mythos 5 nur ausgewählten Organisationen vorbehalten blieb. Der Vorfall zeigte, wie stark Entscheidungen außerhalb Europas den Zugang zu fortschrittlichen KI-Diensten beeinflussen können.
Europas KI-Ambitionen
Europa liegt bei der Entwicklung großer KI-Modelle und den dafür nötigen Ressourcen weiterhin hinter den USA und China zurück.
Mistral gehört zu den führenden KI-Entwicklern Europas. Der berichtete Unternehmenswert von rund 24 Milliarden Dollar (20,9 Milliarden Euro) bleibt jedoch deutlich hinter den Bewertungen der US-Wettbewerber OpenAI und Anthropic zurück.
Mistral hält dagegen, dass „ML4 inzwischen das beste offene Modell ist, das im Westen entwickelt wurde“.
Das Modell wurde auf 3.800 Grace-Blackwell-GPUs des US-Unternehmens Nvidia in den europäischen Rechenzentren von Mistral trainiert. Nach Angaben des Unternehmens erreicht ML4 „Spitzenleistung“, nutzt dabei aber nur „einen Bruchteil der Rechenkapazität und des Kapitals, das geschlossene Labore“ wie OpenAI und Anthropic einsetzen.
Die europäische Infrastruktur des Modells verschafft Kundinnen und Kunden mehr operative Kontrolle. Gleichzeitig macht die Abhängigkeit von Nvidia-Chips deutlich, dass Europa bei zentralen Komponenten der KI-Wertschöpfungskette weiter auf ausländische Lieferanten angewiesen ist.
„Open Source ist entscheidend, damit Spitzentechnologie im Bereich KI nicht in den Händen weniger Akteure konzentriert wird“, sagte Arthur Mensch, CEO und Mitgründer von Mistral.
„Andere Labore haben Hunderte Milliarden eingesammelt, um vergleichbare Fähigkeiten zu entwickeln; in drei Jahren hat Mistral rund sechs Milliarden Dollar aufgenommen.“
„Wir führen weltweit bei der Effizienz der Rechenleistung und haben den Abstand zwischen Mistral und anderen Laboren in diesem Bereich vergrößert. Unser Ansatz ist, hochwertige Wissenschaft zu liefern und die Ergebnisse allen zugänglich zu machen“, fügte er hinzu.
Ein Modell auf dem neuesten Stand der Technik
Nach Angaben von Mistral verfügt ML4 insgesamt über 1,05 Billionen Parameter, aktiviert davon aber nur rund 52 Milliarden. Das Modell nutzt also nicht für jede Aufgabe alle Parameter und kann Anfragen dadurch effizienter verarbeiten.
Das Modell bietet zudem drei Reasoning-Modi: niedrig, mittel und hoch. Nutzerinnen und Nutzer können damit die Tiefe der Überlegungen an die jeweilige Aufgabe anpassen, von alltäglichen Anfragen bis hin zu komplexen Problemen.
Mistral erklärt, ML4 könne zweidimensionale Baupläne mit CAD-Software in nutzbare 3D-Modelle verwandeln. Das Modell analysiert große Datenmengen zur Unterstützung finanzieller Entscheidungen und wertet Satelliten- sowie Luftbilder aus, um Waldbrände zu erkennen, den Zustand von Nutzpflanzen zu verfolgen und Risiken für Stromleitungen zu überwachen.
Das französische Unternehmen sieht die Veröffentlichung von ML4 als Teil einer neuen Modellgeneration, die alle Modalitäten abdeckt. In den kommenden Monaten wollen die Entwickler weitere Modelle dieser Reihe vorstellen.
ML4 steht jetzt über die API von Mistral zur Verfügung, die Modellgewichte können bei Hugging Face heruntergeladen werden.