Mistral công bố mô hình AI 1 nghìn tỷ tham số, tập trung vào năng lực an ninh mạng

Công ty AI của Pháp, Mistral, vừa chính thức phát hành trọng số (weights) cho mô hình AI mã nguồn mở Mistral Large 4 (ML4) với quy mô 1 nghìn tỷ tham số. Động thái này cho phép các doanh nghiệp và cơ quan chính phủ có thể tự tải xuống và triển khai hệ thống này trong môi trường riêng của họ.

Được biết đến với biệt danh “Le Chonk”, mô hình này được kỳ vọng sẽ thay đổi cuộc chơi trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt giữa các nhà phát triển mô hình mở như Mistral và các đơn vị cung cấp mô hình đóng như OpenAI hay Anthropic. Mistral nhấn mạnh rằng các tổ chức không nên phụ thuộc vào bên thứ ba khi xử lý các dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt là trong lĩnh vực an ninh mạng.

Theo CEO Arthur Mensch, AI nên là công cụ để trao quyền thay vì thống trị. Mistral khẳng định ML4 đạt hiệu suất hàng đầu với chi phí tính toán và nguồn lực thấp hơn đáng kể so với các mô hình từ các phòng thí nghiệm đóng. So với đối thủ GLM-5.3, ML4 sử dụng ít hơn 47% token cho mỗi tác vụ, giúp tối ưu hóa đáng kể hiệu quả kinh tế.

Về khả năng bảo mật, Mistral cho biết ML4 dẫn đầu các mô hình mở khác trong các tác vụ lập trình đại lý (agentic coding tasks) trên bảng xếp hạng Artificial Analysis. Công ty tuyên bố: “Giữa bối cảnh các mối đe dọa an ninh mạng ngày càng gia tăng, ML4 mang đến khả năng phòng thủ chủ quyền tiên tiến cho các doanh nghiệp và chính phủ trên toàn cầu. Các tổ chức có thể sở hữu, triển khai và tự chủ trong việc phát hiện, phân tích cũng như phản ứng với các mối đe dọa trên hạ tầng IT và mã nguồn.”

Pierre Stock, Phó chủ tịch phụ trách Khoa học tại Mistral, chia sẻ rằng việc phát hành trọng số giúp các tổ chức có toàn quyền kiểm soát cách họ sử dụng AI để tự vệ. “Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp hay chính phủ có thể tiếp cận trí tuệ nhân tạo tiên tiến để chống lại các cuộc tấn công mạng mà không lo bị cắt quyền truy cập, vì mô hình này có trọng số mở,” ông giải thích.

Mô hình này hỗ trợ việc nhận diện, điều phối và phản ứng thời gian thực với các sự cố bảo mật lớn. Quan trọng hơn, các tổ chức có thể triển khai ML4 theo mô hình on-premise (tại chỗ) trong hệ sinh thái riêng của mình. Mặc dù thừa nhận các rủi ro liên quan đến các tác nhân AI độc hại, Mistral cho rằng đây là bài toán có thể giải quyết được và việc phổ cập công nghệ này là cần thiết để củng cố sức mạnh phòng thủ cho toàn bộ hệ sinh thái số.

Hiện tại, trọng số của ML4 đã có sẵn trên Hugging Face và thông qua API của Mistral.

Nguồn tham khảo: TechCrunch