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Mistral Large 4: un MoE da 1 trilione di parametri, 49B attivi, in open-weight

Nuovi modelli
Fonte:Hugging Face (Mistral AI)
Mistral pubblica in Open-weight il suo modello più grande: 1 trilione di parametri totali, ~49B attivi per Token (52B con embed e output), multimodale nativo, contesto fino a 1M Token, licenza Mistral Ecosystem Open-weight (modificata da MIT; il Model-as-a-Service richiede licenza commerciale a parte).
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Mistral Large 4 (1T-A52B)

Modelli

Il modello più grande di Mistral in open-weight: MoE nativamente multimodale da 1 trilione di parametri totali, ~49B attivi per token (52B con embed e output), contesto fino a 1M token. Addestrato da zero su 3.800 NVIDIA Grace Blackwell. Licenza Mistral Ecosystem Open-Weight (variante di MIT): uso commerciale ok; un business Model-as-a-Service richiede licenza commerciale separata.

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Mistral Small 4

Modelli

Il modello della linea Small di Mistral, ora MoE: 119B di parametri totali con 6,5B attivi per token (128 esperti, 4 attivi). Unifica instruct, reasoning e coding in un unico modello multimodale (testo+immagini) con contesto 256K. Licenza Apache 2.0.

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inclusionAI Ling 3.1 Flash (MoE)

Modelli

Modello MoE open-weight di inclusionAI: 560B parametri totali, 25B attivi per token, architettura ibrida (attenzione lineare KDA + Gated MLA), finestra di contesto fino a 1M di token, licenza MIT. Reasoning ibrido con modalità di pensiero on/off. A 4 bit entra in 512GB di memoria unificata.

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Llama 4 Maverick (MoE)

Modelli

Il modello MoE grande della famiglia Llama 4 di Meta: 400B di parametri totali con 17B attivi (128 esperti). Contesto 1M di token, nativamente multimodale (testo+immagini), licenza comunitaria Meta. Richiede multi-GPU o macchine con memoria unificata 128GB+ anche quantizzato.

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