Das französische KI-Unternehmen erklärt, sein Modell Large 4 biete fortgeschrittene Funktionen für Programmierung und Cybersicherheit und laufe auf den eigenen Rechnern und Servern von Organisationen.
Mistral hat die Gewichte seines neuesten großen KI-Flaggschiffmodells veröffentlicht (Quelle auf Englisch), Mistral Large 4 (ML4), mit dem Spitznamen „Le Chonk“. Das Unternehmen meldet Verbesserungen bei Programmierung und Cyberabwehr, während Europa Alternativen zu US- und chinesischer Technologie aufbauen will.
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Das französische Unternehmen erklärt, das Modell sei „das beste offene agentische Codierungsmodell der Welt“. Es biete Unternehmen und Regierungen „modernste KI-Fähigkeiten zur Cyberabwehr, die sie vollständig besitzen und kontrollieren können“, einschließlich 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 in den vergangenen drei Wochen das Lernen des Modells verstärkt und es mit Kunden und Partnern unter realen Bedingungen getestet.
„ML4 OSS zeigt die Fähigkeit unseres Wissenschaftsteams, in hohem Tempo zu innovieren. Aufbauend auf der ML4-Vorschau setzt die Open-Weight-Version das Reinforcement-Learning-Training fort und erzielt deutliche Fortschritte ohne Anzeichen einer Sättigung“, sagte Pierre Stock, Vice President für Wissenschaft bei Mistral.
„Innerhalb von weniger als drei Wochen, im selben Reinforcement-Learning-Durchlauf, haben wir Kundenfeedback integriert, zwei zusätzliche Reasoning-Modi eingeführt und ML4 zugleich effizienter und anpassbarer gemacht“, ergänzte er.
Nach Angaben von Mistral konkurriert die jüngste Version von ML4 mit anderen führenden offenen Modellen für Programmierung. Im Durchschnitt nutzt sie pro Aufgabe 47 % weniger Tokens als das chinesische Modell GLM-5.3. Die Punktzahl des Modells im Terminal-Bench 4.0, einem Test für die Fähigkeit von KI-Agenten, Programmieraufgaben in einem Terminal auszuführen, stieg nach zusätzlichem Training von 28 % auf 41 %.
Die Veröffentlichung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Europa mit wachsenden Cyberbedrohungen konfrontiert ist, etwa der jüngst entdeckten Sicherheitslücke in der Programmiersprache PHP, die mithilfe von KI aufgedeckt wurde, sowie den jüngsten Cyberangriffen auf die belgische und die norwegische Regierung.
Mehr Kontrolle über KI
Wenn die Gewichte des Modells verfügbar sind, können Organisationen es herunterladen und auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, statt sich ausschließlich auf den gehosteten Dienst eines externen Anbieters zu verlassen.
Das kann besonders für Unternehmen hilfreich sein, die mit sensiblen Informationen arbeiten, etwa mit proprietärem Softwarecode, den sie nicht mit einem externen KI-Dienst teilen möchten.
Organisationen erhalten mehr Kontrolle darüber, wo das Modell läuft und wie es sich in ihre Systeme einfügt. Sie brauchen dafür jedoch weiterhin geeignete Hardware und Fachwissen, um den Betrieb sicher zu gestalten.
Mistral betont, dass Organisationen, die ML4 auf ihrer eigenen 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 Abhängigkeit Europas von US-KI-Anbietern. Im Juni ordnete die Trump-Regierung an, den Zugang zu den Modellen Fable 5 und Mythos 5 des Unternehmens Anthropic für ausländische Staatsangehörige auszusetzen.
Die Einschränkungen wurden später für Fable 5 aufgehoben, während der Zugang zu Mythos 5 auf ausgewählte Organisationen beschränkt blieb. Der Vorfall zeigte, wie Entscheidungen außerhalb Europas den Zugang zu fortgeschrittenen 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, doch die gemeldete Bewertung von rund 24 Milliarden Dollar (20,9 Milliarden Euro) bleibt deutlich unter denen der US-Rivalen OpenAI und Anthropic. [Verifizierte, datierte Bewertungen und Quelle einfügen.]
Mistral argumentiert, dass ML4 trotz der unterschiedlichen Ressourcen „jetzt das beste offene Modell ist, das im Westen gebaut 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 „Leistung auf dem neuesten Stand der Technik“ und nutzt dabei „nur einen Bruchteil der Rechenleistung und des Kapitals, das geschlossene Labore“ wie OpenAI und Anthropic „eingesetzt haben“.
Die europäische Infrastruktur des Modells kann Kundinnen und Kunden mehr operative Kontrolle geben. Gleichzeitig zeigt die Abhängigkeit von Nvidia-Chips, dass Europa bei zentralen Teilen der KI-Lieferkette weiterhin auf ausländische Zulieferer angewiesen ist.
„Open Source ist entscheidend, damit KI auf dem neuesten Stand der Technik nicht in den Händen weniger Akteure konzentriert wird“, sagte Arthur Mensch, CEO und Mitgründer von Mistral.
Er sagte zudem, andere Labore hätten „Hunderte Milliarden“ aufgebracht, um vergleichbare Fähigkeiten zu entwickeln. Mistral habe in drei Jahren „rund sechs Milliarden Dollar“ eingesammelt.
„Wir haben weltweit bei der Effizienz der Rechenleistung die Führung übernommen und den Abstand zwischen Mistral und anderen Laboren in diesem Bereich vergrößert. Unser Ansatz besteht darin, hochwertige Wissenschaft zu liefern und die Ergebnisse in die Hände aller zu legen“, fügte er hinzu.
Ein Modell auf dem neuesten Stand der Technik
ML4 verfügt insgesamt über 1,05 Billionen Parameter, aktiviert davon laut Mistral jedoch nur rund 52 Milliarden. Das bedeutet, dass das Modell nicht für jede Aufgabe alle Parameter nutzt und Anfragen dadurch effizienter verarbeitet.
Das Modell bietet zudem drei Reasoning-Modi - niedrig, mittel und hoch. Nutzerinnen und Nutzer können so die Tiefe der Schlussfolgerungen an die jeweilige Aufgabe anpassen, von Alltagsanfragen bis hin zu komplexeren Problemen.
Mistral erklärt, ML4 könne zweidimensionale Baupläne mit CAD-Software in nutzbare 3D-Modelle umwandeln, große Datenmengen analysieren, um finanzielle Entscheidungen zu unterstützen, und Satelliten- sowie Luftbilder nutzen, um Waldbrände zu erkennen, den Zustand von Feldern 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. Aus dieser Generation sollen in den kommenden Monaten weitere Modelle erscheinen.
ML4 ist über die API von Mistral verfügbar, die Gewichte lassen sich bei Hugging Face herunterladen.