Когда какая-нибудь AI-компания презентует очередную модель, которая по бенчмаркам выглядит средненькой, — не нужно думать, что она бессмысленна и никому не нужна

Слышали про Mistral? Это AI-пионеры из Франции 🇫🇷, которые пару лет назад метили в пятёрку лидеров, но не потянули. Модельки выходили всё реже и выглядели слабее на фоне конкурентов. От полного забвения их спасали европейские патриоты, которые, как и мы сейчас, рубятся за всё отечественное.

Так вот, сегодня Mistral выпустил патриотичную модель Large 4, он же Le Chonk. Триллион параметров всего, 49 миллиардов активных — норм. Нативная мультимодальность — умеет смотреть картинки. Открытые веса обещают в конце октября: можно будет поставить локально, если у вас в сенях завалялся GPU-сервачок. Судя по бенчам, моделька получилась средненькая — даже до младшего DeepSeek Flash не дотягивает.

Тогда кому она нужна? Зачем старались?

🇷🇺 Для нас, простых россиян, скорее не нужна. Large 4 сейчас на OpenRouter с 50% скидкой стоит $0,68/$2,09 за миллион токенов. Подписки у них нет, а в этом ценовом диапазоне найдутся более сильные китайские модели — при доступе к ним Mistral, если вы в России, как будто бессмыслен.

🇪🇺 А вот европейцам благо: они получают суверенную LLM (её ровно так и позиционируют) со средними, но адекватными возможностями — для повседневных задач хватит с головой. Зато своё, европейское.

🏢 Кому ещё? Корпоративным клиентам. Это основной рынок Mistral, и Large 4 с открытыми весами, когда их выкатят, отлично впишется в сегмент суверенного нейроинтеллекта.

Так что средненькая по бенчмаркам модель, скорее всего, означает конкретную целевую аудиторию, которая не мы.

— AI в рабочих задачах | Личный опыт

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки