Mistral Large 4(Le Chonk), 코딩과 보안 성능을 강화한 가중치 공개
- 1조 파라미터 네이티브 멀티모달 모델 Mistral Large 4의 개선된 가중치를 공개함. 공개 프리뷰 이후 3주간 강화학습을 추가해 코딩, 방어적 사이버보안, 추론 효율을 높임
- AAII에서 48%로 GLM-5.3와 사실상 동률을 기록하면서, GLM-5.3보다 작업당 평균 토큰을 47% 적게 사용함
- Terminal-Bench 4.0에서는 프리뷰보다 13%포인트 높은 41% 로 오픈웨이트 모델 중 선두를 기록하고 출력 토큰은 30% 줄임. 작업에 따라 Low, Medium, High 추론 모드를 선택 가능
- 방어적 보안 작업을 평가하는 Artificial Analysis Cyber In…
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Mistral Large 4(Le Chonk), 코딩과 보안 성능을 강화한 가중치 공개 - 1조 파라미터 네이티브 멀티모달 모델 Mistral Large 4의 개선된 가중치를 공개
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