Mistral verschenkt eine KI mit Billionen Parametern, während Google seine eigene sperrt.

Die Zahl lautet eine Billion. So viele Parameter – die internen Einstellungen, die eine KI während des Trainings erlernt – stecken in Mistral Large 4, dem Modell, das das französische Unternehmen am 29. Oktober kostenlos zum Download bereitstellte. In derselben Woche gab Google bekannt, dass sein stärkstes Modell für Cybersicherheit zunächst nur geprüften Sicherheitsexperten zur Verfügung gestellt wird. Zwei der am besten finanzierten KI-Projekte verfolgen nun gegenläufige Ansätze, und die Kluft zwischen ihnen ist für jeden relevant, der KI nutzt, kauft oder sich Sorgen darüber macht.

Was Mistral veröffentlichte

Mistral zeigte Large 4, mit dem Spitznamen “Le Chonk”, erstmals am 6. Oktober als kostenpflichtige Vorpremiere und Die Gewichte wurden bis Ende des Monats versprochen.. Es hat jetzt veröffentlichten sie. Die Gewichte sind das trainierte Modell selbst, die Datei, die eine Frage in eine Antwort umwandelt. Durch die Veröffentlichung können alle, die über ausreichend Rechenleistung verfügen, das Modell auf ihren eigenen Rechnern ausführen, anstatt es über die Website von Mistral zu mieten.

Die Modellkarte zum Thema „Umarmendes Gesicht“ Die Größenordnung verdeutlicht dies. Large-4 verfügt über insgesamt etwa eine Billion Parameter, nutzt aber nur rund 52 Milliarden davon pro Wort. Dieses Design, eine sogenannte Expertenmischung, unterteilt das Modell in spezialisierte Teile und aktiviert jeweils nur einige davon. Dadurch bleiben die Betriebskosten deutlich niedriger als die Größe des Modells vermuten lässt. Das Modell liest Texte und Bilder, kann etwa eine Million Tokens (rund 750.000 Wörter) gleichzeitig verarbeiten und beherrscht laut Mistral über 160 Sprachen. Es wurde von Grund auf auf 3.800 Nvidia Grace Blackwell-Chips in Mistrals eigenen Rechenzentren in Europa trainiert.

Mistral hat ebenfalls den Preis gesenkt. Die Nutzung des Modells über den eigenen Dienst kostet nun $0,70 pro Million eingegebener Token und $2,10 pro Million ausgegebener Token. Ein Token ist ein Textabschnitt, etwa drei Viertel eines Wortes.

Wie gut ist es?

Laut Mistrals eigener Auswertung der Benchmarks ist es das beste offene Modell für Codierung. Im Artificial Analysis Coding Agent Index, einem unabhängigen Test von KI-Codierungsassistenten, erzielt es 481 TP6T Punkte. Das entspricht in etwa dem Niveau von GLM-5.3, einem chinesischen offenen Modell, während es 471 TP6T Token weniger pro Aufgabe verwendet., Mistral sagt. Weniger Token bedeuten eine günstigere Rechnung für dieselbe Arbeit. Im Terminal-Bench 4.0, einem Test für die Arbeit in der Kommandozeile eines Computers, stieg der Wert in den drei Wochen seit der Vorschau um 13 Prozentpunkte auf 411 TP6T.

Das Gesamtbild ist bescheidener. Im umfassenderen KI-Index (Artificial Analysis Intelligence Index) erzielt Large 4 laut eigenen Angaben einen Wert von 26. Modellkarte. Mistral zufolge ist dies der höchste Wert aller westlichen Open-Source-Modelle, räumt aber ein, dass die führenden chinesischen Open-Source-Modelle höhere Werte erzielen. Googles neues Gemini 4 Carbon erzielt 59 Punkte im selben Index, Die Bestnote. Einfach ausgedrückt: Das kostenlose europäische Modell ist für ein Modell, das man besitzen kann, gut, aber in puncto Gesamtleistung reicht es nicht an die besten geschlossenen Modelle heran.

Die Wette auf Cybersicherheit

Der größte Unterschied in dieser Woche betrifft die Cybersicherheit. Mistral bewirbt Large 4 als Werkzeug für Verteidiger – also für diejenigen, die Sicherheitslücken in Software finden und beheben, bevor Kriminelle sie entdecken. Im Artificial Analysis Cyber Index (AACI) erzielt das Modell 511 TP6T Punkte. Dieser Index testet, ob ein Modell einen Fehler im Code finden, dessen Echtheit beweisen und ihn beheben kann, ohne weitere Probleme zu verursachen. Laut Mistral hat das Modell in Standard-Sicherheitstests zudem 96,61 TP6T schädlicher Cyberangriffe abgewiesen – die höchste Quote, die unter den Open-Source-Modellen gemessen wurde.

Pierre Stock, Vizepräsident für Wissenschaft bei Mistral, erläuterte die Denkweise gegenüber TechCrunch. Regierungen und Unternehmen, so sagte er, erhalten “Zugang zu hochmodernen Informationen, um sich gegen Cyberangriffe zu verteidigen. Dieser Zugang kann definitionsgemäß nicht unterbunden werden, da das Modell offen gewichtet ist.”

Google ging mit Gemini 4 Carbon den entgegengesetzten Weg., angekündigt am 28. Oktober. Google bezeichnet Carbon als sein leistungsstärkstes Modell, das beim Aufspüren, Ausnutzen und Beheben von Software-Schwachstellen Bestleistungen erzielt. Anstatt es flächendeckend zu veröffentlichen, stellt Google es zunächst einer kleinen Gruppe von Cybersicherheitsexperten und anschließend vertrauenswürdigen Partnern über ein geprüftes Zugangssystem zur Verfügung. Entwickler und die Öffentlichkeit erhalten es erst später, nachdem Google die Sicherheitsvorkehrungen getestet hat. Anthropic ist ähnlich vorsichtig vorgegangen. unveröffentlicht Claude Modell, das in Chrome, Safari und Linux in Tests.

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Die Sorge hinter dieser Vorsicht ist einfach. Ein Modell, das gut darin ist, Schwachstellen aufzudecken, kann sowohl zum Angriff als auch zur Verteidigung eingesetzt werden. Mistral entgeht dem nicht. In seiner Veröffentlichungspost Das Unternehmen gab an, die Nutzung der Vorschau beobachtet zu haben und, obwohl das Modell Angriffe auf reale Ziele ablehnte, “Potenzial für die Durchführung echter Angriffe” erkannt zu haben. Daraufhin würden die Sicherheitsvorkehrungen angepasst. Eine leistungsfähigere Cyber-Version von Large 4 werde nur an geprüfte Partner wie Orange Cyberdefense im Rahmen eines Vertrags weitergegeben.

Hier liegt der Haken bei den offenen Gewichten. Die Leitplanken auf Mistrals eigener Website können jederzeit aktualisiert werden. In ein heruntergeladenes Modell integrierte Leitplanken sind nach Verlassen des Unternehmens fixiert, und ein entschlossener Benutzer kann versuchen, sie zu entfernen. Mistral setzt darauf, dass es für Verteidiger wertvoller ist, das Werkzeug früher zur Verfügung zu stellen, als das Risiko einzugehen, dass Angreifer es ebenfalls nutzen.

Wer kann es tatsächlich leiten?

“Kostenloser Download” bedeutet nicht, dass es jeder zu Hause nutzen kann. Mistrals eigene Installationsanleitung auf der Modellkarte Das Modell wird auf acht High-End-Grafikchips ausgeführt, die zusammenarbeiten. Zum Vergleich: Metas etwas kleineres Open-Source-Modell, Muse Spark Open, benötigt allein für seine komprimierten Gewichte etwa 537 GB Speicherplatz., Meta sagt, und noch bevor der zusätzliche Speicher benötigt wird, um es auszuführen. Das geht weit über die Anforderungen eines Laptops oder Gaming-PCs hinaus.

Die eigentlichen Kunden sind also Banken, Regierungen, Telekommunikationsunternehmen und Großkonzerne. In Mistrals Ankündigungspost werden unter anderem die Banque Postale, ABN AMRO, Belfius und das Φ-Lab der Europäischen Weltraumorganisation als Unterstützer des Modells genannt. Für sie liegt der Reiz in der Kontrolle. Ihre Daten verbleiben auf ihren eigenen Servern, und kein ausländischer Anbieter kann das Modell über Nacht abschalten oder verändern. Europäer bezeichnen dies als souveräne KI.

Es gibt einen Haken. Lizenz Es handelt sich um eine modifizierte Version der MIT-Lizenz, einer gängigen Open-Source-Lizenz. Jeder kann Produkte, die auf diesem Modell basieren, nutzen, verändern und verkaufen. Unternehmen, die den Zugriff darauf als Online-Dienst weiterverkaufen, benötigen jedoch eine separate kommerzielle Lizenz von Mistral. Dadurch wird verhindert, dass konkurrierende Cloud-Anbieter Mistrals Software einfach hosten und zu unterbieten.

Was das für normale Nutzer bedeutet

Die meisten Menschen werden Large 4 nie herunterladen. Sie könnten aber trotzdem damit in Berührung kommen. Wenn eine Bank, eine Behörde oder ein App-Entwickler auf einem offenen Modell basiert, das sie selbst hosten, verlassen Ihre Daten möglicherweise nie die Server dieser Organisation. Das ist ein echter Unterschied im Datenschutz, im Gegensatz dazu, jede Anfrage an ein US-amerikanisches oder chinesisches Unternehmen zu senden.

Offene Modelle setzen den Preisen auch eine Obergrenze. Wenn ein leistungsfähiges Modell zum Hardwarekostenpreis verfügbar ist, fällt es geschlossenen Anbietern schwerer, für ähnliche Leistungen deutlich mehr zu verlangen. Carbon wird zum Einführungspreis $2 pro Million Input-Token und $10 pro Million Output-Token kosten., Google sagt, später dann $4 und $20. Die große 4 ist deutlich günstiger, leistet aber auch weniger.

Und der Wettlauf um offene Modelle ist mittlerweile global. Die stärksten offenen Modelle stammen größtenteils aus China, wo Labore auch mit Vorwürfen konfrontiert wurden, dass sie trainiert auf der Ausgabe von US Modelle. Mit der Veröffentlichung von Mistral erhält Europa einen glaubwürdigen Einstieg, und mit dem Mitte Oktober erschienenen Muse Spark Open von Meta erhält die USA einen solchen.

Was man sehen sollte

Drei Dinge werden zeigen, ob Mistrals Strategie aufgeht. Erstens der versprochene vollständige technische Bericht, der es Außenstehenden ermöglichen sollte, die Benchmark-Angaben zu überprüfen. Zweitens jegliche Anzeichen dafür, dass Kriminelle die vier großen Benchmarks in realen Angriffen nutzen, was Googles vorsichtigeren Ansatz untermauern würde. Drittens die Akzeptanz. Wenn europäische Banken und Regierungen ihre eigentliche Arbeit auf ein selbst gehostetes Modell verlagern, werden offene Gewichtungen nicht länger ein Prinzip, sondern ein Geschäftsmodell.