{"id":15730,"date":"2026-10-30T13:18:32","date_gmt":"2026-10-30T12:18:32","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=15730"},"modified":"2026-10-30T13:18:32","modified_gmt":"2026-10-30T12:18:32","slug":"mistral-gives-away-a-trillion-parameter-ai-as-google-locks-its-own-up","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2026\/10\/mistral-gives-away-a-trillion-parameter-ai-as-google-locks-its-own-up\/","title":{"rendered":"Mistral regala un&#039;intelligenza artificiale con mille miliardi di parametri mentre Google ne blinda la propria"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il numero \u00e8 un trilione. Questo \u00e8 il numero di parametri, ovvero le impostazioni interne che un&#039;IA apprende durante l&#039;addestramento, presenti in Mistral Large 4, il modello che l&#039;azienda francese ha reso disponibile gratuitamente per il download il 29 ottobre. Nella stessa settimana, Google ha annunciato che il suo modello pi\u00f9 potente per la sicurezza informatica sarebbe stato inizialmente accessibile solo a esperti di sicurezza qualificati. Due delle idee pi\u00f9 finanziate nel campo dell&#039;IA ora si muovono in direzioni opposte, e il divario tra di esse \u00e8 rilevante per chiunque utilizzi, acquisti o si preoccupi dell&#039;intelligenza artificiale.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ci\u00f2 che Mistral ha rilasciato<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mistral ha presentato per la prima volta Large 4, soprannominato \u201cLe Chonk\u201d, in anteprima a pagamento il 6 ottobre e <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/mistral-large-4\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hanno promesso i pesi entro la fine del mese<\/a>. Ora ha <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/mistral-large-4-oss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">li pubblicarono<\/a>. I pesi sono il modello addestrato stesso, il file che trasforma una domanda in una risposta. La loro pubblicazione significa che chiunque disponga di un numero sufficiente di computer pu\u00f2 eseguire il modello sulle proprie macchine anzich\u00e9 noleggiarlo tramite il sito web di Mistral.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/mistralai\/Mistral-Large-4-1T-A52B\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scheda modello su Hugging Face<\/a> Questo d\u00e0 un&#039;idea delle dimensioni. Il modello Large 4 ha circa 1 trilione di parametri in totale, ma ne utilizza solo circa 52 miliardi per ogni parola che scrive. Questa struttura, chiamata &quot;mix di esperti&quot;, suddivide il modello in parti specializzate e ne attiva solo alcune alla volta. In questo modo, i costi di gestione rimangono molto pi\u00f9 bassi di quanto suggeriscano le dimensioni. Il modello legge testi e immagini, pu\u00f2 tenere in vista circa 1 milione di token (circa 750.000 parole) contemporaneamente e, secondo Mistral, \u00e8 in grado di parlare fluentemente pi\u00f9 di 160 lingue. \u00c8 stato addestrato da zero su 3.800 chip Nvidia Grace Blackwell nei data center di propriet\u00e0 di Mistral in Europa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mistral ha anche abbassato il prezzo. L&#039;utilizzo del modello tramite il proprio servizio ora costa $0.70 per milione di token di input e $2.10 per milione di token di output. Un token \u00e8 un blocco di testo, circa tre quarti di parola.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quanto \u00e8 buono?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Secondo la lettura dei benchmark effettuata da Mistral, \u00e8 il miglior modello aperto per la codifica. Nell&#039;Artificial Analysis Coding Agent Index, un test indipendente degli assistenti di codifica AI, ottiene un punteggio di 48%. Questo \u00e8 effettivamente pari a GLM-5.3, un modello aperto cinese, pur utilizzando 47% token in meno per attivit\u00e0, <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/mistral-large-4-oss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">Mistral<\/span><\/span> dice<\/a>. Meno token significano una bolletta pi\u00f9 bassa per lo stesso lavoro. Su Terminal-Bench 4.0, un test di lavoro all&#039;interno della riga di comando di un computer, \u00e8 aumentato di 13 punti percentuali, raggiungendo quota 41% nelle tre settimane successive all&#039;anteprima.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il quadro generale \u00e8 pi\u00f9 modesto. Nell&#039;indice di intelligenza dell&#039;analisi artificiale pi\u00f9 ampio, Large 4 ottiene un punteggio di 26, secondo il suo <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/mistralai\/Mistral-Large-4-1T-A52B\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scheda modello<\/a>. Mistral afferma che si tratta del punteggio pi\u00f9 alto tra tutti i modelli aperti occidentali e ammette che i principali modelli aperti cinesi ottengono punteggi pi\u00f9 alti. Il nuovo Gemini 4 Carbon di Google <a href=\"https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/introducing-gemini-4-carbon\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ottiene 59 nello stesso indice<\/a>, il massimo dei voti. In parole semplici, il modello europeo gratuito \u00e8 valido per essere un modello che si pu\u00f2 possedere, ma non si avvicina minimamente ai migliori modelli proprietari in termini di capacit\u00e0 generali.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La scommessa sulla sicurezza informatica<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La differenza pi\u00f9 evidente di questa settimana riguarda la sicurezza informatica. Mistral presenta Large 4 come uno strumento per i difensori, ovvero coloro che individuano e correggono le vulnerabilit\u00e0 del software prima che lo facciano i criminali. Il modello ottiene un punteggio di 51% nell&#039;Artificial Analysis Cyber Index, che verifica se un modello \u00e8 in grado di trovare una falla nel codice, dimostrarne la validit\u00e0 e correggerla senza causare danni. Mistral afferma inoltre che il modello ha rifiutato 96,6% di richieste informatiche dannose nei test di sicurezza standard, il tasso pi\u00f9 alto registrato tra i modelli open source.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pierre Stock, vicepresidente scientifico di Mistral, ha spiegato il ragionamento alla base <a href=\"https:\/\/techcrunch.com\/2026\/10\/29\/mistral-releases-weights-for-its-trillion-parameter-ai-model-targeting-cybersecurity\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TechC Runch<\/a>. Secondo quanto affermato, governi e aziende ottengono &quot;l&#039;accesso a informazioni di frontiera per difendersi dagli attacchi informatici. Un accesso che, per definizione, non pu\u00f2 essere interrotto perch\u00e9 il modello \u00e8 a ponderazione aperta&quot;.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Google ha intrapreso la strada opposta con Gemini 4 Carbon, <a href=\"https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/introducing-gemini-4-carbon\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">annunciato il 28 ottobre<\/a>. Definisce Carbon il suo modello pi\u00f9 forte, con risultati all&#039;avanguardia nell&#039;individuazione, nello sfruttamento e nella correzione delle vulnerabilit\u00e0 del software. Invece di rilasciarlo ampiamente, Google lo sta dando prima a un piccolo gruppo di esperti di sicurezza informatica, poi a partner pi\u00f9 fidati attraverso uno schema di accesso verificato. Gli sviluppatori e il pubblico arriveranno in seguito, una volta che Google avr\u00e0 testato le sue misure di sicurezza. Anche Anthropic \u00e8 stata altrettanto cauta con un <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2026\/10\/anthropics-unreleased-claude-hacked-chrome-safari-and-linux-in-tests\/\">inedito <span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">Claude<\/span><\/span> modello che ha fatto irruzione <span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">Chrome<\/span><\/span>, Safari e Linux nei test<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La preoccupazione dietro questa cautela \u00e8 semplice. Un modello bravo a trovare falle pu\u00f2 essere usato sia per attaccare che per difendere. Mistral non evita questo. Nel suo <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/mistral-large-4-oss\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">post di rilascio<\/a> L&#039;azienda afferma di aver monitorato l&#039;utilizzo dell&#039;anteprima da parte degli utenti e, sebbene il modello si sia rifiutato di attaccare obiettivi reali, ha riscontrato &quot;un potenziale di miglioramento per condurre attacchi veri e propri&quot;. Di conseguenza, sta modificando i propri parametri di sicurezza. Una versione pi\u00f9 avanzata di Large 4, pensata per la sicurezza informatica, sar\u00e0 fornita solo a partner selezionati, come Orange Cyberdefense, tramite contratto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco il problema con i pesi aperti. Le barriere di protezione sul sito web di Mistral possono essere aggiornate in qualsiasi momento. Le barriere di protezione integrate in un modello scaricato sono fisse una volta che il file esce dall&#039;edificio e un utente determinato pu\u00f2 provare a rimuoverle. Mistral scommette che fornire ai difensori lo strumento prima valga pi\u00f9 del rischio che anche gli attaccanti lo utilizzino.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Chi pu\u00f2 effettivamente gestirlo?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDownload gratuito\u201d non significa che chiunque possa usarlo a casa. La guida di installazione di Mistral sul <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/mistralai\/Mistral-Large-4-1T-A52B\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scheda modello<\/a> esegue il modello su otto chip grafici di fascia alta che lavorano insieme. Per dare un&#039;idea delle dimensioni, il modello aperto leggermente pi\u00f9 piccolo di Meta, Muse Spark Open, necessita di circa 537 GB di spazio di archiviazione solo per i suoi pesi compressi, <a href=\"https:\/\/dev.meta.ai\/docs\/muse-spark-open\/get-the-model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Meta dice<\/a>, prima della memoria aggiuntiva necessaria per farlo funzionare. Questo va ben oltre un laptop o un PC da gioco.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I veri clienti sono quindi banche, governi, aziende di telecomunicazioni e grandi imprese. Il comunicato di lancio di Mistral cita La Banque Postale, ABN AMRO, Belfius e il \u03a6-lab dell&#039;Agenzia Spaziale Europea tra le organizzazioni che supportano il modello. Per loro, il vantaggio principale \u00e8 il controllo. I loro dati rimangono sui propri server e nessun fornitore estero pu\u00f2 disattivare o modificare il modello dall&#039;oggi al domani. Gli europei la chiamano intelligenza artificiale sovrana.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&#039;\u00e8 una corda attaccata. La <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/mistralai\/Mistral-Large-4-1T-A52B\/raw\/main\/LICENSE\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">licenza<\/a> \u00e8 una versione modificata della licenza MIT, una comune licenza per software libero. Chiunque pu\u00f2 utilizzare, modificare e vendere prodotti basati su questo modello, ma un&#039;azienda che rivende l&#039;accesso ad esso come servizio online necessita di una licenza commerciale separata da Mistral. Questo impedisce a un&#039;azienda cloud concorrente di ospitare semplicemente il lavoro di Mistral e di offrire prezzi inferiori.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cosa significa per gli utenti comuni<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La maggior parte delle persone non scaricher\u00e0 mai Large 4. Potrebbero comunque imbattersi in esso. Se una banca, un ente governativo o uno sviluppatore di app si basa su un modello aperto che ospita direttamente, i tuoi dati potrebbero non lasciare mai i server di tale organizzazione. Questa \u00e8 una differenza sostanziale in termini di privacy rispetto all&#039;invio di ogni singola domanda a un&#039;azienda statunitense o cinese.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli aperti pongono anche un tetto massimo ai prezzi. Quando \u00e8 disponibile un modello performante da eseguire al costo dell&#039;hardware, i fornitori di modelli chiusi trovano pi\u00f9 difficile addebitare molto di pi\u00f9 per un lavoro simile. Carbon coster\u00e0 $2 per milione di token di input e $10 per milione di token di output al suo prezzo di lancio, <a href=\"https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/introducing-gemini-4-carbon\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google dice<\/a>, arrivando poi a $4 e $20. Il modello Large 4 \u00e8 molto pi\u00f9 economico, anche se offre meno funzionalit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E la corsa aperta \u00e8 ormai globale. I modelli aperti pi\u00f9 forti provengono per lo pi\u00f9 dalla Cina, dove i laboratori hanno anche dovuto affrontare le accuse che <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2026\/10\/deepseek-and-moonshot-used-gpt-6-astra-to-train-models-report-says\/\">addestrato sull&#039;output da <span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">US<\/span><\/span> Modelli<\/a>. L&#039;uscita di Mistral offre all&#039;Europa un&#039;opzione credibile, mentre Muse Spark Open di Meta, in uscita a met\u00e0 ottobre, ne offre una agli Stati Uniti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cosa guardare<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tre fattori dimostreranno se la scommessa di Mistral dar\u00e0 i suoi frutti. Il primo \u00e8 la pubblicazione del rapporto tecnico completo promesso, che dovrebbe consentire a soggetti esterni di verificare le sue affermazioni sui benchmark. Il secondo \u00e8 qualsiasi segnale che i criminali utilizzino i Big Data 4 in attacchi reali, il che rafforzerebbe la tesi a favore di un approccio pi\u00f9 cauto da parte di Google. Il terzo \u00e8 l&#039;adozione. Se le banche e i governi europei trasferiranno attivit\u00e0 concrete su un modello che ospitano direttamente, i pesi aperti smetteranno di essere un principio e diventeranno un business.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mistral ha reso pubblici i pesi di Large 4, un modello da 1 trilione di parametri che chiunque pu\u00f2 scaricare, mentre Google riserva il suo modello di sicurezza informatica pi\u00f9 avanzato agli esperti di sicurezza qualificati. Cosa significa e chi pu\u00f2 effettivamente utilizzarlo?.<\/p>","protected":false},"author":16,"featured_media":15731,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-15730","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Mistral Large 4 Open Weights: What a Free 1T Model Means<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mistral Large 4, a 1-trillion-parameter AI model, is now free to download. 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