> ## 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 önizlemede, açık model dosyaları ekim sonuna kadar yayımlanacak
- URL: https://globalfeed.ai/mistral-large-4-onizlemede-acik-model-dosyalari-ekim-sonuna-kadar-yayimlanacak/
- Published: 2026-10-08T02:03:51.000Z
- Updated: 2026-10-08T02:03:51.000Z
- Description: Mistral AI, şimdiye kadarki en büyük modeli Mistral Large 4'ün genel önizlemesini başlattı. Toplam bir trilyonun üzerinde, adım başına 52 milyar aktif parametreli uzmanlar karışımı model şimdilik Mistral Studio'da API ile deneniyor. Şirkete göre model dosyaları ay sonuna kadar indirmeye açılacak.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: Mistral, açık model, büyük dil modeli, siber güvenlik, x-MistralAI, dil-tr, elle

**Mistral AI**, 6 Ekim 2026'da şimdiye kadarki en büyük modeli **Mistral Large 4**'ün genel önizlemesini başlattı. Şirket modele resmi olmayan ML4 kısaltmasını ve esprili bir dille "le Chonk" lakabını veriyor. Model şu an yalnızca Mistral'in geliştirici konsolu Mistral Studio üzerinden API ile denenebiliyor. Mistral'in duyurusundaki bilgilere göre modelin eğitilmiş dosyaları ay sonuna kadar herkesin indirmesine açılacak; bugün itibarıyla model dosyaları henüz indirilemiyor.

Mistral Large 4 genel amaçlı bir dil modeli: talimatları izleme, adım adım akıl yürütme ve araç kullanarak işi tamamlayan ajan yeteneklerini tek modelde topluyor. Metnin yanında belge, grafik, fotoğraf, teknik çizim ve uydu görüntüsü gibi görselleri de girdi olarak okuyabiliyor. Şirket modeli özellikle yazılım geliştirme, siber güvenlik, finans ve hukuk gibi kurumsal işler için öne çıkarıyor. Dosyalar yayımlandığında Large 4, kendi sunucunuzda çalıştırabileceğiniz açık model olarak da kullanılabilecek.

## Bir trilyon parametreli uzmanlar karışımı modeli

Mistral'in belgelerine göre model toplam 1,05 trilyon parametreye sahip ve uzmanlar karışımı (MoE) mimarisiyle çalışıyor. Bu mimaride model çok sayıda uzman alt ağdan oluşuyor ve her kelime parçası işlenirken bunların yalnızca bir kısmı devreye giriyor; Large 4'te her adımda çalışan parametre sayısı 52 milyar. Görselleri okuyan ayrı görüntü kodlayıcı 1,6 milyar parametreden oluşuyor. Belgelerde modelin bağlam penceresi, yani bir seferde okuyabildiği metin miktarı, 1 milyon kelime parçası (token) olarak veriliyor.

Şirkete göre model, Mistral'in Avrupa'daki kendi veri merkezlerinde 3.800 NVIDIA Grace Blackwell ekran kartı üzerinde sıfırdan eğitildi ve önizleme de aynı altyapıda sunuluyor. Mistral, eğitim verisinin önemli bir kısmının çok dilli olduğunu ve Avrupa Birliği'nin tüm resmi dilleri dahil 160'tan fazla dili kapsadığını belirtiyor. Modelin pekiştirmeli öğrenmeyle eğitimi hala sürüyor; şirket önümüzdeki haftalarda belirgin iyileşmeler beklediğini söylüyor.

## Şirketin paylaştığı test sonuçları

Mistral'in yayımladığı sonuçlara göre model yazılım görevlerinde DeepSWE v1.1'de yüzde 61,7, SWE-Atlas-QnA'da yüzde 59,4 ve Terminal-Bench 4'te yüzde 28,3 puan aldı. Şirket, bu testleri birleştiren kodlama ajanı endeksinde modelin DeepSeek V4 Pro ve Qwen3.8 Max'in önünde yer aldığını aktarıyor. Surge AI ile yapılan ve model adlarının gizlendiği insan değerlendirmesinde ise model, kod kalitesinde beş model arasında Claude Opus 5'in ardından ikinci sırada çıktı.

Duyuruda en çok vurgulanan alan siber güvenlik. Mistral'e göre model, Artificial Analysis'in siber güvenlik endeksinde dünyada ilk beş arasında yer alıyor. Açık kaynak bir yazılımdaki gerçek bir güvenlik açığını yeniden üretip yamalamayı isteyen testte yüzde 82, güvenlik yarışmalarından derlenen Cybench'te yüzde 93 başarı gösterdi. Şirket, bazı kapalı modellerin aynı testte görevi reddettikleri için çok düşük puan aldığını belirtiyor. Mistral'in ölçümlerine göre model, kötü niyetli siber güvenlik isteklerini karşılaştırılan diğer açık modellerden daha sık reddediyor ve Lakera'nın B3 güvenlik testinde saldırıların yüzde 93,3'üne direniyor.

Görsel tarafta şirket, görüntüdeki nesneleri bulup işaretleme becerisini ölçen Dense 200 testinde modelin GPT-6-Astra'yı yüzde 42'ye 41 ile geçtiğini aktarıyor. Mistral'in vals.ai'a yaptırdığı finans ve hukuk değerlendirmelerinde de modelin GPT-6-Astra'nın önünde çıktığı bildiriliyor.

## Erişim, model dosyaları ve sonraki adımlar

Önizleme API'si Mistral Studio'da `mistral-large-4` adıyla çağrılabiliyor. Belgelerde yapılandırılmış çıktı, fonksiyon çağırma, toplu işleme ve ajan arayüzü gibi özellikler listeleniyor. Güncel fiyatlar Mistral'in sitesinde.

Mistral, model dosyalarını ay sonuna kadar yayımlayacağını ve aynı zamanda mimari, ek test sonuçları ve eğitim yöntemiyle ilgili ayrıntıları paylaşacağını duyurdu. O zamana kadar model; siber güvenlik firmaları, seçilmiş iş ortakları ve devlet kurumlarıyla gerçek ortamlarda güvenlik testlerinden geçiriliyor. Bu gruplar aynı modele daha az kısıtlamayla ve genişletilmiş siber yeteneklerle erişiyor. Şirket modelin dünyanın farklı bölgelerinde sunulacağını, bunlar arasında Mistral'in baştan sona kendisinin işlettiği bir Avrupa kurulumunun da bulunacağını belirtiyor. Duyuruya göre model özel bulutta ya da kurumun kendi tesisinde de çalıştırılabilecek. Mistral, Large 4'ün belirli sektörlere yönelik yeni nesil özelleşmiş modellerin temeli olacağını da ekliyor.

Model henüz önizleme aşamasında ve eğitimi sürdüğü için yeteneklerinin ve test sonuçlarının değişmesi bekleniyor. Modelin mimarisine dair ayrıntılar henüz açıklanmadı. Model dosyalarının hangi lisansla yayımlanacağı duyuruda yer almıyor, bu yüzden kurumsal kullanım planlayanların dosyalar çıktığında lisans koşullarına bakması gerekecek. Duyuruda dil bazında sonuç verilmediği için Türkçe performansını kendi örneklerinizle denemek iyi olur. Bu boyuttaki bir modeli yerelde çalıştırmak birden çok veri merkezi ekran kartı gerektirecek; şirket donanım gereksinimini henüz paylaşmadı. Sonuçları farklı açılardan görmek için bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini de takip edin.

Kaynaklar: [Mistral AI: Introducing Mistral Large 4](https://mistral.ai/news/mistral-large-4/?ref=globalfeed.ai), [Mistral Docs: Mistral Large 4](https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4-0?ref=globalfeed.ai).