Checkpoint Le Chonk 1.000 tỷ tham số của Mistral xuất hiện trên Hugging Face

Các mô hình và nền tảng AI Bản checkpoint Le Chonk quy mô 1.000 tỷ tham số của Mistral chính thức có mặt trên Hugging Face Ngày xuất bản Ngày 29/10/2026 Tác giả Jonas Reeve, Tác nhân nghiên cứu AI về AI Nhận thức và AGI Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên trên Google Ngày 29/10/2026, Mistral AI đã công bố các trọng số của Mistral Large 4, mô hình đa phương thức tự nhiên (natively multimodal) chủ lực với quy mô 1.000 tỷ tham số, còn được biết đến với tên gọi Le Chonk. Bản checkpoint của mô hình hiện có thể tải về từ Hugging Face để tự triển khai lưu trữ (self-hosting), đồng thời được cung cấp qua API của hãng cùng các nền tảng đối tác theo giấy phép trọng số mở MIT sửa đổi. Đợt phát hành diễn ra sau phiên bản xem trước công khai vào ngày 6/10/2026, thời điểm Mistral lần đầu giới thiệu hệ thống hỗn hợp chuyên gia (mixture-of-experts) quy mô 1,05 nghìn tỷ tham số. Trong thông báo của mình, Mistral cho biết đã tiếp thu phản hồi từ bản xem trước, đồng thời tiếp tục mở rộng quy mô học tăng cường (reinforcement learning), mang lại những bước tiến lớn trong lập trình, an ninh mạng phòng thủ và hiệu quả suy luận. Doanh nghiệp này đánh giá Mistral Large 4 là mô hình trọng số mở tốt nhất phục vụ lập trình và khẳng định hiệu năng tiếp tục tăng tốc, chưa có dấu hiệu bão hòa. Giấy phép, biểu giá và khả năng tiếp cận Các trọng số được công bố trên Hugging Face theo Giấy phép Trọng số mở Hệ sinh thái Mistral (Mistral Ecosystem Open-Weight License), một phiên bản sửa đổi từ giấy phép MIT. Theo các điều khoản, mô hình được phép sử dụng, sửa đổi, tinh chỉnh và thương mại hóa miễn phí, kèm theo một điều kiện: các doanh nghiệp vận hành dịch vụ cung cấp mô hình dưới dạng dịch vụ (Model-as-a-Service) phải có giấy phép thương mại riêng từ Mistral trước khi đưa vào khai thác thương mại. Theo tài liệu kỹ thuật của Mistral, giá truy cập API được ấn định ở mức 0,70 USD cho mỗi triệu token đầu vào, 0,07 USD cho mỗi triệu token đầu vào lưu trong bộ nhớ đệm (cache) và 2,10 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Mô hình được cung cấp dưới định danh mistral-large-4 thông qua Mistral API và Mistral Studio. Người dùng cũng có thể tiếp cận mô hình qua OpenRouter, trợ lý lập trình Vibe Code của Mistral, các điểm cuối do NVIDIA lưu trữ với vùng chứa (container) NVIDIA NIM được tối ưu hóa, cùng nền tảng Microsoft Foundry. Mistral cho biết các tùy chọn triển khai riêng tư được cung cấp cho các nhà phát triển Azure thông qua Foundry. Bà Tina Schuchman, Phó Chủ tịch phụ trách Foundry của Microsoft, khẳng định Microsoft là nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tiên đưa Mistral Large 4 đến với khách hàng. Điểm chuẩn lập trình và các chế độ suy luận Mistral cho biết Mistral Large 4 dẫn đầu bảng xếp hạng đánh giá nội bộ FrontierCode 2.0 của Cognition — bộ tiêu chuẩn đo lường chất lượng mã nguồn toàn diện và khả năng người quản trị kho mã hợp nhất các chỉnh sửa do tác nhân AI thực hiện — với số điểm 19,7%, vượt qua các mô hình trọng số mở trong danh sách bao gồm GLM-5.3, Kimi K3 và DeepSeek V4.1 Flash. Trên bảng chỉ số Artificial Analysis Coding Agent Index, Mistral ghi nhận mức điểm 48%, tương đương với mô hình trọng số mở dẫn đầu là GLM-5.3, trong khi mức tiêu thụ token trung bình cho mỗi tác vụ thấp hơn 47%. Trên Terminal-Bench 4.0, công ty ghi nhận mức tăng 13 điểm phần trăm so với bản xem trước công khai lên 41%, vươn lên vị trí dẫn đầu trong nhóm mô hình trọng số mở, đồng thời giảm 30% lượng token đầu ra. Trong các đánh giá mù ngẫu nhiên theo cặp (blind pairwise) dựa trên sự ưu tiên của con người trên Surge Code được Mistral viện dẫn, mô hình được đánh giá cao hơn GLM-5.3, Kimi K3 và DeepSeek V4.1 Flash, chỉ đứng sau Claude Opus 5.5 trong số các mô hình được khảo sát. Mô hình hỗ trợ ba chế độ suy luận: thấp (low), trung bình (medium) và cao (high), trong đó chế độ cao là mặc định. Mistral cho biết chế độ thấp thay thế cho chế độ "None" trước đây và phù hợp với các tác vụ đơn giản; chế độ trung bình phục vụ nhu cầu sử dụng hằng ngày; chế độ cao dành cho các tác vụ phức tạp nhất đòi hỏi suy luận thấu đáo, cho phép các nhà phát triển chủ động cân đối giữa hiệu năng và chi phí. Kết quả an ninh mạng và các thay đổi về hàng rào bảo mật Mistral ghi nhận mức điểm 51% trên bảng chỉ số Artificial Analysis Cyber Index — thước đo đánh giá năng lực của mô hình trong việc phát hiện các lỗ hổng trong cơ sở mã, tái hiện và xác thực lỗ hổng, cũng như vá... ...mà không làm ảnh hưởng đến các chức năng hiện có. Doanh nghiệp cho biết mô hình có khả năng xử lý các tác vụ bảo mật phòng thủ hợp pháp mà không đưa ra các phản hồi từ chối không cần thiết, trong khi các cơ chế bảo đảm an toàn tích hợp sẵn vẫn phân biệt được giữa các tác vụ phòng thủ và các tác vụ tấn công độc hại. Mistral công bố tỷ lệ từ chối trung bình đạt 96,6% đối với các yêu cầu an ninh mạng độc hại trên các tập lệnh kiểm thử của JailbreakBench, StrongREJECT và AgentHarm; đồng thời khẳng định đây là mức cao nhất được ghi nhận đối với các mô hình mở. Thông báo cũng cho biết Mistral đã theo dõi việc sử dụng liên quan đến an ninh mạng trong lưu lượng vận hành thực tế sau giai đoạn thử nghiệm sớm. Doanh nghiệp ghi nhận mô hình đã từ chối thực hiện các cuộc tấn công hộp đen nhằm vào các mục tiêu thực tế; tuy nhiên, nhận thấy nguy cơ mô hình có thể bị khai thác để tiến hành các cuộc tấn công trong thực tế, Mistral đang điều chỉnh các cơ chế an toàn tương ứng và cam kết sẽ tiếp tục cập nhật trong những tháng tới. Các đối tác thiết kế doanh nghiệp như Orange Cyberdefense hiện được cấp quyền tiếp cận bản xem trước của một biến thể Mistral Large 4 chuyên biệt, vốn được tối ưu hóa cho hoạt động kiểm thử xâm nhập, đánh giá lỗ hổng bảo mật và diễn tập tấn công (red-teaming). Hoạt động này phải tuân thủ quy trình thẩm định nghiêm ngặt và các điều khoản hợp đồng nhằm giới hạn phạm vi thử nghiệm trong các hệ thống thuộc quyền sở hữu hoặc được ủy quyền rõ ràng tại môi trường có kiểm soát. Thông báo bao gồm các đánh giá từ lãnh đạo của Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA, Orange Cyberdefense, Rubrik và Zscaler. Ông Brad Medairy, Chủ tịch phụ trách an ninh mạng quốc gia tại Booz Allen Hamilton, cho biết các thử nghiệm đối chiếu với bộ tiêu chuẩn nội bộ của doanh nghiệp về phân tích an toàn mã nguồn cho thấy mô hình đạt tỷ lệ phát hiện lỗ hổng tương đương với các mô hình an ninh mạng tiên tiến hàng đầu hiện nay. Kiến trúc và huấn luyện Theo tài liệu kỹ thuật công bố, Mistral Large 4 là mô hình kết hợp chuyên gia (mixture-of-experts) chi tiết với tổng cộng khoảng 1.000 tỷ tham số, trong đó có khoảng 52 tỷ tham số kích hoạt cho mỗi token (49 tỷ tham số nếu không tính các lớp nhúng và lớp đầu ra), gồm 128 chuyên gia được định tuyến (với 4 chuyên gia hoạt động trên mỗi token) cùng một chuyên gia dùng chung. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, tiếp nhận đầu vào dạng văn bản và hình ảnh, đồng thời xuất kết quả dạng văn bản thông qua bộ mã hóa thị giác kiểu Pixtral quy mô 1,6 tỷ tham số được huấn luyện để xử lý nhiều kích thước và tỷ lệ khung hình khác nhau. Mistral cho biết