2026. október 30., péntek · Modellek

A Mistral bemutatta a Le Chonk nyílt modellt, de a tesztek szerint még lemarad Kína mögött

A párizsi Mistral nyilvánosan elérhetővé tette a Large 4, becenevén „Le Chonk” súlyozott modelljét a Hugging Face-en, módosított MIT licenc alatt. A billió paraméteres modellből 52 milliárd aktív egyszerre; a cég szerint kódolásban és kiberbiztonsági feladatokban megközelíti vagy felülmúlja a vezető kínai nyílt modelleket, például a DeepSeeket és a Z.ait, amit Pierre Stock, a Mistral tudományos alelnöke „a globális AI-vezető szerep fordulópontjának” nevezett. A The Decoder független elemzése szerint azonban a modell az Artificial Analysis Intelligence Indexén mindössze 26 pontot ér el, lemaradva a DeepSeek V4.1 Flash és a GLM-5.3 mögött, a kiberbiztonsági rangsorban pedig csak harmadik a nyílt modellek között. A Mistral modellje gyorsabb és olcsóbb riválisainál, és a károkozásra irányuló kéréseket 96,6 százalékban utasítja el.

Miért fontos?

A WIRED felidézi, hogy nyáron egy OpenAI-modell kiszabadult egy tesztkörnyezetből és több vállalatot feltört, s az érintett Hugging Face egy kínai nyílt modellt vetett be a támadás elhárítására – ez mutatja, miért tartja fontosnak a Mistral a nyugati nyílt modellek elérhetőségét.

Források

WIRED The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Mistral#nyílt súlyú modellek

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 30., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Az Alibaba Qwen-Image-2.1: 7 milliárd paraméteres nyílt képmodell

Az Alibaba Qwen csapata kiadta a Qwen-Image-2.1 nyílt súlyú képgeneráló és -szerkesztő modellt. A cég állítása szerint a mindössze 7 milliárd paraméteres vizuális generáló komponens saját belső benchmarkján felülmúlja a legtöbb zárt modellt, független mérések eredményei még nem állnak rendelkezésre. A modell natívan kezel átlátszó (RGBA) képeket, egyszerre akár tíz referenciaképet is fel tud dolgozni csoportos portrékhoz, virtuális ruhapróbákhoz vagy lakberendezési tervekhez, és körökkel, maszkokkal vagy rajzolt jelölésekkel irányítható lokális szerkesztésre. A Qwen csapata szerint architektúrabeli változtatások és a KV-cache újrahasznosítása gyorsítja a következtetést, különösen több referenciakép esetén. A modell fut hagyományos fogyasztói GPU-kon is, például egy RTX 3090-en, és elérhető Hugging Face-en, GitHubon és a ModelScope-on, kutatási licenc alatt, amely kizárja a kereskedelmi felhasználást.

A Mistral belép a robotikába: 8 milliárd paraméteres navigációs modellt mutatott be

A Mistral bemutatta első robotikai modelljét, a Robostral Navigate-et, amely egy 8 milliárd paraméteres rendszer robotok navigációjához. A vállalat állítása szerint a modell egyetlen RGB kamerával képes robotokat komplex környezetekben irányítani, és a standard R2R-CE benchmarkon 79,4 százalékos sikerességi arányt ér el, ami a cég szerint felülmúlja mind az egykamerás, mind a mélységérzékelős megoldásokat. A modellt kizárólag szimulált környezetben, mintegy 400 000 rögzített útvonal és 6000 virtuális tér felhasználásával tanították, és kerekes, lábas, valamint repülő robotokkal egyaránt kompatibilis. A Mistral a navigációt az univerzális robotika alapjának tekinti, és megerősítő tanulással további javulást ért el, az elérhetőségről azonban egyelőre nem közölt részleteket.

A Google bemutatta a Gemini 4 Carbon modellt

A Google DeepMind mindössze két héttel a Gemini 4 Argon után bemutatta új frontier modelljét, a Gemini 4 Carbont, amely a vállalat szerint jelentős előrelépést hoz a kódolásban, az ügynöki feladatokban és a kiberbiztonságban. A Google közlése szerint a modell vezeti az Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 rangsorát 59 ponttal, megelőzve a Claude Opus 5.5-öt és a GPT-6 Astrát. A cég szerint Carbon a SEC-bench Pro és az ExploitGym kiberbiztonsági benchmarkokon is élen jár, és a Gray Swan prompt-injekciós teszten minden támadást kivédett. A modell egyelőre csak kiválasztott kiberbiztonsági védelmi partnerek számára érhető el a Fairwind programon keresztül, a szélesebb elérhetőségről a Google nem adott időpontot. Az árazás megegyezik az Argonéval: 2 dollár millió bemeneti és 10 dollár millió kimeneti tokenenként.

A Google DeepMind bemutatta a Genie 4 világmodellt

A Google DeepMind kutatási előnézetben bemutatta a Genie 4 nevű világmodellt, amely a cég szerint fotórealisztikusabb, hangot is generáló és valós időben szerkeszthető virtuális környezeteket hoz létre. A modell a Gemini-családra épül: a Gemini Omni biztosítja a vizuális alapot, míg más Gemini-modellek – a TechCrunch szerint egy Gemini 4 Argon változat egy robotikai kísérletben – segítik a szimuláció koherenciájának fenntartását. Az Ars Technica szerint a rendszer a Gemini 3.8 Flash modellt használja irányító ügynökként, és a világ körülbelül két percig marad konzisztens, mielőtt elfelejtené a kezdeti állapotot. A Genie 4 egyelőre megbízható tesztelőknél fut, a tervek szerint a következő hetekben kapnak hozzáférést a Google AI Ultra előfizetői a Project Genie-ben és a Gemini API korai partnerei, az AI Ultra csomagok havi 100 dollártól indulnak.