Cùng một bài, đọc bằng chữ. Nhanh hơn và tìm lại được bằng Ctrl+F.
tham số model dùng mỗi lần sinh chữ, trên tổng 1 nghìn tỉ
Tham số là gì
Tham số là các con số model học được khi train. Model càng nhiều tham số thì càng lớn, và cần càng nhiều bộ nhớ để tải lên.
1T là 1 nghìn tỉ, 49B là 49 tỉ. T là trillion, B là billion.
Active parameters
Mỗi lần sinh một token, Large 4 chỉ chạy 49 tỉ trong 1 nghìn tỉ tham số. Ít phép tính hơn nên nhanh và rẻ hơn. Nhưng máy vẫn phải chứa đủ 1 nghìn tỉ.
Token là một mẩu chữ, thường ngắn hơn một từ.
Tổng: 1T
Kích thước của cả model
Cần bao nhiêu bộ nhớ để tải
Active: 49B
Mỗi token tốn bao nhiêu phép tính
Chạy nhanh hay chậm
Open-weight là gì
Open-weight nghĩa là hãng công bố file tham số để ai cũng tải về và tự chạy. Mistral nói sẽ thả weights của Large 4 trước cuối tháng 10/2026.
Hiện tại chỉ có bản preview qua API trên Mistral Studio.
Điểm benchmark, theo Mistral
Benchmark là bộ bài test chung để so model. Theo Mistral, Large 4 giải 93% bài Cybench, thuộc nhóm cao nhất của model open-weight. Trên DeepSWE v1.1, bài test code, hãng công bố 61,7%.
Khi đọc tin model mới
Nên
Tách tổng tham số và active parameters
Chờ bên thứ ba chạy lại benchmark
Thử trên việc thật của bạn
Không nên
So model chỉ bằng tổng tham số
Tin điểm hãng tự chọn bài, tự đo
Weights về cuối tháng
Mistral ra bản preview ngày 06/10/2026. Weights dự kiến có trước cuối tháng 10. Follow để nhận tin khi file về.
