> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Mistral Large 4 açık model olarak çıktı: önizlemeden bu yana kodlamada ilerledi
- URL: https://globalfeed.ai/mistral-large-4-acik-model-olarak-cikti-onizlemeden-bu-yana-kodlamada-ilerledi/
- Published: 2026-10-29T16:35:18.000Z
- Updated: 2026-10-29T16:35:18.000Z
- Description: Mistral AI, ekim başında önizlemeye açtığı Mistral Large 4'ün (Le Chonk) model dosyalarını Hugging Face'te yayımladı. Yaklaşık 1 trilyon parametreli model, üç haftalık ek eğitimle kodlama ve siber savunma testlerinde ilerledi. Lisans ticari kullanıma izin veriyor; modeli hizmet olarak sunan firmalar
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: Mistral, Mistral Large 4, açık model, siber güvenlik, x-MistralAI, dil-tr, elle

Mistral AI, en büyük modeli Mistral Large 4'ün model dosyalarını 29 Ekim 2026'da [duyurusuyla](https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/?ref=globalfeed.ai) birlikte yayımladı. Şirketin "Le Chonk" diye andığı model ekim başında yalnız API üzerinden önizlemeye açılmıştı. Artık dosyalar [Hugging Face](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B?ref=globalfeed.ai) üzerinde ve model, kurumların indirip kendi sunucularında çalıştırabileceği bir açık model. Mistral'a göre yayımlanan sürüm önizlemenin geliştirilmiş hali: aradan geçen üç haftada pekiştirmeli öğrenme (RL) sürdü, kodlama ile savunma amaçlı siber güvenlik işlerinde belirgin ilerleme sağlandı ve model aynı işi daha az token harcayarak yapıyor.

## Önizlemeden bu yana neler değişti

GlobalFeed önizlemeyi [8 Ekim 2026 tarihli haberinde](https://globalfeed.ai/mistral-large-4-onizlemede-acik-model-dosyalari-ekim-sonuna-kadar-yayimlanacak/) anlatmıştı; o gün model dosyaları indirilemiyordu ve lisans açıklanmamıştı. Mistral'ın paylaştığı karşılaştırmalara göre terminalde çalışan kodlama ajanlarını ölçen Terminal-Bench 4.0'da puan, önizlemede şirketin kendi ölçtüğü yüzde 28'den yüzde 41'e çıktı, üretilen çıktı token'ı da yüzde 30 azaldı. Ajanlara yönelik saldırılara dayanıklılığı ölçen B3 testinde model saldırıların yüzde 97,1'ine direndi; önizlemede bu oran yüzde 93,3'tü. Finans işlerini ölçen Finch testinde puan yüzde 67,4'ten yüzde 73,3'e yükseldi. Model artık üç akıl yürütme düzeyi sunuyor: basit işler için düşük, gündelik işler için orta, zor işler için varsayılan olan yüksek. Düşük düzey, önizlemedeki akıl yürütmesiz modun yerini aldı.

Mistral, önizleme süresince canlı trafikteki siber güvenlikle ilgili kullanımı izlediğini de yazıyor. Şirkete göre model canlı hedeflere yönelik saldırı isteklerini reddetti, ancak gerçek saldırılara katkı sağlama ihtimali görüldü; bu yüzden güvenlik filtreleri değiştiriliyor ve önümüzdeki aylarda güncellenmeye devam edecek.

## Model dosyaları ve lisans

Model kartına göre Mistral Large 4, yaklaşık 1 trilyon parametreli bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli. Her token için 128 uzmandan 4'ü ve bir ortak uzman çalışıyor; token başına etkin parametre 49 milyar, gömme ve çıkış katmanlarıyla birlikte 52 milyar. Model metin ve görsel okuyup metin üretiyor, 1 milyon token bağlam destekliyor ve Avrupa Birliği'nin bütün resmi dilleri dahil 160'tan fazla dilde çalışıyor. Mistral modeli Avrupa'daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell ekran kartıyla sıfırdan eğitti. Dosyalara, çıktıyı değiştirmeden üretimi hızlandıran DSpark adlı bir taslak katman da eklenmiş; Mistral bununla işlem hacminin 1,9 katına kadar arttığını ölçtüğünü söylüyor.

Modeli kendi sunucusunda çalıştırmak büyük donanım istiyor. Ana dosyalar Hugging Face'te yaklaşık 1,06 terabayt tutuyor ve Mistral'ın vLLM örneği sekiz ekran kartlı bir sunucuya göre hazırlanmış. Daha az bellek isteyen [NVFP4 sürümü](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B-NVFP4?ref=globalfeed.ai) yaklaşık 610 gigabayt ve NVIDIA'nın Blackwell kartlarına (B200, B300, GB200, GB300) yönelik. Model vLLM, SGLang, transformers ve llama.cpp ile çalışıyor. Kendi sunucusunu kurmak istemeyenler için Mistral API, Mistral Studio, OpenRouter, NVIDIA'nın barındırdığı uçlar ve Microsoft Foundry seçenekleri var. Kurumlar modeli kendi verileriyle Mistral Forge üzerinden uyarlayabiliyor.

Lisans, Mistral'ın MIT lisansını değiştirerek hazırladığı [Mistral Ecosystem lisansı](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B/blob/main/LICENSE?ref=globalfeed.ai). Lisans metnine göre model ücretsiz kullanılabiliyor, değiştirilebiliyor, yeniden eğitilebiliyor ve ticari işlerde kullanılabiliyor. Tek şart, modeli başkalarına API ya da barındırılan uç üzerinden sunan, yani "hizmet olarak model" işi yapan firmalarla ilgili: bu firmalar ticari kullanımdan önce Mistral'la ayrı bir ticari lisans imzalamak zorunda. Kurum içi kullanım ve modelin belirli bir ürün özelliğine gömüldüğü son kullanıcı uygulamaları bu şartın dışında.

Ek bir seçenek Unsloth'tan geldi. Unsloth modelin sıkıştırılmış [GGUF dosyalarını](https://huggingface.co/unsloth/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF?ref=globalfeed.ai) yayımladı. [Unsloth kılavuzuna](https://unsloth.ai/docs/models/mistral-large-4?ref=globalfeed.ai) göre en küçük 1 bitlik dosya yaklaşık 233 gigabayt tutuyor, 256 gigabayt belleği olan bir Mac Studio'ya sığıyor ve Unsloth'un ölçümünde tam modelle en olası sonraki token tahmininde yaklaşık yüzde 91 uyum gösteriyor. Unsloth bu dosya için hız rakamı vermiyor.

## Mistral'ın paylaştığı sonuçlar

Kodlamada Mistral, Cognition'ın kapalı test seti FrontierCode 2.0'da yüzde 19,7 puan aldığını ve bunun şirketin grafiğindeki açık modeller arasında en yüksek değer olduğunu belirtiyor; en yakın model DeepSeek V4.1 Flash yüzde 19,3'te. Artificial Analysis'in kodlama ajanı endeksinde model yüzde 48 aldı. Aynı grafikte GLM-5.3 yüzde 49'da; Mistral iki modeli fiilen başa baş sayıyor ve kendi modelinin görev başına ortalama yüzde 47 daha az token harcadığını öne çıkarıyor. Surge'ün kör karşılaştırmalarında değerlendiriciler Mistral Large 4'ü GLM-5.3, Kimi K3 ve DeepSeek V4.1 Flash'a tercih etti; denenen modeller arasında yalnız Claude Opus 5.5 önde kaldı. Model kartına göre model Artificial Analysis'in genel zeka endeksinde 26 puan aldı. Mistral bunu Batılı açık modeller arasında en yüksek puan olarak sunuyor, Çinli açık modellerin bu endekste daha yüksek puan aldığını da kendisi not ediyor.

Siber güvenlikte Artificial Analysis'in siber endeksinde model yüzde 51 aldı. Mistral'ın kendi grafiğinde MiMo-V2.6-Pro (yüzde 56) ve DeepSeek V4.1 Flash 1017 (yüzde 57) bu endekste daha yüksek görünüyor. Şirket öne çıkan noktayı modelin savunma işlerini gereksiz yere reddetmeden yapması ve zararlı siber istekleri ortalama yüzde 96,6 oranında reddetmesi olarak anlatıyor; Mistral'a göre bu oran ölçtüğü açık modeller arasında en yüksek. Mistral, önizlemeden bu yana önde gelen siber güvenlik firmalarıyla modeli gerçek ortamlarda denediğini söylüyor. Duyuruda Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, Fortinet, Orange Cyberdefense, Rubrik ve Zscaler yöneticilerinin yanı sıra Avrupa Birliği Siber Güvenlik Ajansı ENISA'nın görüşlerine yer veriliyor. Şirket ayrıca sızma testi ve kırmızı takım çalışmaları için hazırlanmış özel bir sürümü, sözleşmeyle bağlı ve elemeden geçmiş Orange Cyberdefense gibi kurumsal ortaklara açtı; bu sürüm yalnız sahip olunan ya da açıkça izin verilmiş sistemlerde denenebiliyor.

Bu haberdeki puanlar ve sıralamalar, 29 Ekim 2026 itibarıyla Mistral'ın duyurusundan ve model kartından alındı. Bir kısmı Artificial Analysis, Cognition ve Surge gibi üçüncü tarafların listelerinden geliyor, ancak hangi modellerle karşılaştırılacağını ve nasıl gösterileceğini Mistral seçti; yeni modeller eklendikçe sıralamalar değişebilir. Sonuçları farklı açılardan görmek için bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini de takip edin.

Kaynaklar: [Mistral AI duyurusu](https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/?ref=globalfeed.ai), [Hugging Face (model kartı)](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B?ref=globalfeed.ai), [Lisans metni](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B/blob/main/LICENSE?ref=globalfeed.ai), [Unsloth kılavuzu](https://unsloth.ai/docs/models/mistral-large-4?ref=globalfeed.ai)