Mistral Large 4 โมเดลเรือธงรุ่นใหม่ของ Mistral AI สตาร์ทอัพ AI จากฝรั่งเศส เปิดตัวเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2569 เป็นโมเดลแบบ open-weight ขนาดราว 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ เปิดให้ทดลองผ่าน API แบบพรีวิวแล้ววันนี้ และ Mistral ระบุว่าจะปล่อยไฟล์ weights ให้ดาวน์โหลดภายในปลายเดือนตุลาคม ถือเป็นหนึ่งในคู่แข่งฝั่งโมเดลเปิดที่ไม่ได้มาจากสหรัฐฯ หรือจีน
สารบัญ
⚡ สรุปข่าวใน 30 วินาที
- Mistral Large 4 เป็นโมเดล MoE ราว 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ใช้งานจริงครั้งละ 52,000 ล้านพารามิเตอร์ รับข้อมูลได้หลายรูปแบบ
- เปิด API พรีวิวบน Mistral Studio ราคา 1.36 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า และ 4.18 ดอลลาร์ขาออก
- Mistral ระบุว่าจะปล่อยไฟล์ weights ภายในปลายเดือนตุลาคม 2569
- รองรับมากกว่า 160 ภาษา และเทรนบน GPU 3,800 ตัวในศูนย์ข้อมูลของ Mistral ในยุโรป
สเปก Mistral Large 4
| หัวข้อ | รายละเอียด |
|---|---|
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts แบบไฮบริด รวมโหมดตอบปกติและโหมดคิดเชิงเหตุผล |
| ขนาด | ราว 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ทำงานจริง 52,000 ล้าน |
| อินพุต | หลายรูปแบบ (multimodal) ตั้งแต่ต้น |
| ภาษา | มากกว่า 160 ภาษา รวมทุกภาษาราชการของสหภาพยุโรป |
| การเทรน | เทรนใหม่ทั้งหมดบน NVIDIA Grace Blackwell 3,800 ตัว ในศูนย์ข้อมูลยุโรปของ Mistral |
| ราคา API (ต่อล้านโทเคน) | ขาเข้า $1.36 / ขาออก $4.18 |
| สถานะ | API พรีวิวบน Mistral Studio ปล่อย weights ปลายเดือนตุลาคม |
ข้อดีของโมเดล MoE คือแม้ขนาดรวมจะใหญ่มาก แต่ในแต่ละคำตอบจะเรียกใช้เพียงส่วนหนึ่งของโมเดล ทำให้ต้นทุนประมวลผลต่ำกว่าโมเดลขนาดเท่ากันแบบปกติ ราคา API ของ Mistral Large 4 จึงต่ำกว่าโมเดลระดับท็อปของสหรัฐฯ หลายเท่า เช่น GPT-6 Astra ที่คิด 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า
Mistral Large 4 เก่งแค่ไหน
Mistral เผยผลทดสอบจำนวนมาก โดยเน้นเทียบกับโมเดลเปิดคู่แข่งจากจีนเป็นหลัก ด้านเขียนโค้ด Mistral Large 4 ได้ 61.7% บน DeepSWE v1.1 และ 49.8% บน Coding Agent Index สูงกว่า DeepSeek V4 Pro และ Qwen3.8 Max ส่วนงานอัตโนมัติทางธุรกิจ AutomationBench ได้ 59.9% นำ Kimi K3 และ DeepSeek V4 Pro
ในการประเมินโค้ดแบบปิดชื่อโดยมนุษย์ของ Surge AI โมเดลได้ 3.74 จาก 5 อยู่อันดับ 2 จาก 5 โมเดล แพ้เพียง Claude Opus 5 (4.22) แต่นำ Kimi K3 และ GLM-5.3 ด้านไซเบอร์ Mistral ระบุว่าได้ 93% บน Cybench และ 82% ในการทดสอบจำลองแล้วแพตช์ช่องโหว่ พร้อมบอกว่าทำคะแนนเหนือ GPT-6 Astra ในงานการเงินและกฎหมายของ vals.ai ตัวเลขทั้งหมดเป็นข้อมูลจาก Mistral และพันธมิตร
| การทดสอบ | Mistral Large 4 | หมายเหตุ |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 61.7% | งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ |
| AutomationBench | 59.9% | นำ Kimi K3, DeepSeek V4 Pro |
| Cybench | 93% | ความปลอดภัยไซเบอร์ |
| Surge AI (ประเมินโดยคน) | 3.74 / 5 | อันดับ 2 รองจาก Claude Opus 5 |
เงินทุนเบื้องหลัง Mistral Large 4
Mistral ระบุว่าแผนพัฒนาโมเดลรุ่นนี้ได้เงินทุนจากการระดมทุน Series D มูลค่า 3,000 ล้านยูโรที่ประกาศในเดือนกันยายน 2569 บริษัทบอกว่าเป็นการระดมทุนผ่านหุ้นครั้งใหญ่ที่สุดของบริษัทเทคโนโลยียุโรป มูลค่าบริษัทหลังระดมทุนเกิน 21,000 ล้านยูโร โดยมี Samsung Electronics เป็นผู้นำ และมีนักลงทุนอย่าง NVIDIA, ASML และ BlackRock ร่วมด้วย เงินส่วนหนึ่งใช้ขยายพลังประมวลผลสำหรับเทรนโมเดล
ผู้ใช้และธุรกิจไทยได้อะไร: Mistral บอกว่ารองรับมากกว่า 160 ภาษา แต่ประกาศไม่ได้ระบุรายชื่อภาษาทั้งหมด จึงควรทดสอบภาษาไทยก่อนใช้งานจริง ธุรกิจไทยที่อยากรันโมเดลบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองเพื่อเก็บข้อมูลไว้ในองค์กร จะมีตัวเลือกโมเดลเปิดขนาดใหญ่เพิ่มอีกตัวเมื่อ weights ออก แต่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับศูนย์ข้อมูล ส่วนผู้ใช้ทั่วไปทดลองผ่าน API ได้ทันที
มุมมองคมชัด: ตลาดโมเดลเปิดช่วงที่ผ่านมาถูกครองโดยค่ายจีนอย่าง DeepSeek, Qwen, Kimi และ GLM การมาของ Mistral Large 4 ทำให้ยุโรปมีตัวเลือกที่แข่งได้ และเป็นทางเลือกสำหรับองค์กรที่กังวลเรื่องแหล่งที่มาของโมเดล
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Mistral Large 4
Mistral Large 4 ดาวน์โหลดได้หรือยัง
ยังไม่ได้ ตอนนี้เปิด API แบบพรีวิวบน Mistral Studio และ Mistral ระบุว่าจะปล่อยไฟล์ weights ภายในปลายเดือนตุลาคม 2569
ราคา Mistral Large 4 API เท่าไร
1.36 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า และ 4.18 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาออก
Mistral Large 4 ต่างจากโมเดล AI จีนอย่าง DeepSeek อย่างไร
ทั้งคู่เป็นโมเดลเปิด แต่ Mistral Large 4 พัฒนาและเทรนในยุโรป Mistral อ้างว่าทำคะแนนเหนือ DeepSeek V4 Pro ในการทดสอบงานเขียนโค้ดแบบเอเจนต์และงานอัตโนมัติ
ความคิดเห็น 0
ยังไม่มีความคิดเห็นเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็นในบทความนี้