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Mistral lanza la vista previa pública de Mistral Large 4

Mistral ofrece una API de prueba para su modelo multimodal de 1 billón de parámetros; los pesos completos llegarán a finales de octubre.

Noticia principalPor Publicado por Oossa: Última actualización: 1 min de lectura

National Cancer Institute · Unsplash

Mistral anunció hoy que ya está disponible una vista previa pública de su nuevo modelo, Mistral Large 4 (ML4), a través de la API de Mistral Studio. Se puede probar desde ahora y la empresa prevé publicar los pesos del modelo antes de que termine el mes. ML4 tiene 1 billón de parámetros, de los cuales 49.000 millones están activos, y está diseñado para trabajar con texto, código e imágenes.

Cómo llegamos hasta aquí

ML4 se entrenó desde cero con 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell en los centros de datos europeos de Mistral. Los datos de entrenamiento abarcan más de 160 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la UE. Según Mistral, el modelo ya iguala a los modelos de código abierto más potentes en muchos benchmarks y supera a otros modelos de pesos abiertos de Estados Unidos y Europa, especialmente en tareas de ciberseguridad, finanzas y ámbito jurídico.

Qué viene ahora

La empresa seguirá realizando pruebas de red team con socios de ciberseguridad y autoridades estatales antes de publicar los pesos definitivos. Una vez publicados, los clientes podrán ejecutar ML4 en una nube privada o en instalaciones locales, incluida una implementación europea dedicada que opera conforme a la legislación de la UE. Mistral también planea desarrollar versiones especializadas de ML4 para cargas de trabajo específicas de cada sector, financiadas con su reciente ronda Serie D de 3.000 millones de euros.

Por qué importa

Para las empresas, sobre todo las de los sectores de la seguridad y las finanzas, ML4 ofrece una IA potente que pueden ejecutar en su propia infraestructura, sin depender de proveedores externos que podrían bloquear tareas críticas. La publicación de los pesos abiertos permitirá a las organizaciones auditar y adaptar el modelo para cumplir requisitos normativos o de privacidad. Sin embargo, las capacidades completas y el rendimiento fuera de la vista previa no podrán verificarse hasta que se publiquen los pesos definitivos.

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