mistral تفتح أوزنات Large 4 لتحدي الذكاء الاصطناعي السيبراني الأمريكي والصيني

في 29 أكتوبر، أتاح Mistral تحميل نماذج Large 4. وهذا يعني أن الشركات والحكومات يمكنها تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني داخلياً بدلاً من الاعتماد على شركات أمريكية أو صينية. ومع ذلك، تأتي هذه الحرية مقابل ثمن. فبسبب قلة سيطرة Mistral على النموذج، لا تستطيع تحديد من سيتمكن من استخدامه ولأي أغراض.

من واجهة برمجة التطبيقات التجريبية إلى الأوزان القابلة للتحميل

أُطلق Mistral’s Large 4 لأول مرة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) في 6 أكتوبر، وتم إصدار أوزانه للتحميل في 29 أكتوبر. لا يزال الوصول عبر الـ API متاحًا كخيار نشر. تشير المواصفات الرسمية لـ Large 4 إلى أن عدد معلماته يبلغ 1.05 تريليون، بما في ذلك المعلمات النشطة التي تبلغ 52 مليار، وهو ما يزيد قليلاً عن 49 مليار كما غطى سابقاً Cryptopolitan.

يمكن للشركات تخصيص النموذج واستضافته بأنفسها. ولكن أولئك الذين يسعون لإعادة بيعه كخدمة مستضافة يحتاجون إلى ترخيص تجاري منفصل. هذا الاستقلالية هي جوهر عرض Mistral. وكما قال المدير التنفيذي للشركة بيير ستوك لتقني تشانك، فإن الوصول "لا يمكن قطعه".

ما تظهره المقاييس وما لا تفعله

تبلغ تقارير أن Large 4 حصل على 48% في مؤشر وكيل البرمجة، مما يضعه قريباً من مستوى GLM-5.3. ومع ذلك، استخدم Large 4 أقل بنسبة 47% من الرموز لكل مهمة. أفادت الشركة أيضاً بنتائج بلغت 19.7% على FrontierCode 2.0 و41% على Terminal-Bench 4.0.

تختلف الصورة قليلاً في مجال الأمن السيبراني. حصل نموذج Large 4 على درجة 51 في مؤشر تحليلات الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني، متخلفاً عن Kimi K3.1 Pro (64)، وDeepSeek V4.1 Flash (57)، وGrok 4.7 (56). لكن هذه النتائج تحتاج إلى سياق. يقيس المؤشر مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الثغرات الأمنية وإصلاحها. ولا يقيّم قدرتها على شن هجمات سيبرانية.

مدى التخلف عن الركب مقارنة بالنماذج المغلقة المتطورة

على الرغم من التحسّنات المبلغ عنها في Large 4 في البرمجة والأمن السيبراني الدفاعي، لا تزال أقوى النماذج مفتوحة الوزن متأخرة عن أقوى الأنظمة المغلقة. أظهر تحليل أجرته Epoch AI في 16 أكتوبر أن GLM-5.3، وهو النموذج الرائد مفتوح الوزن، حصل على درجة Cyber ECI تبلغ 160. بينما سجلت أقوى النماذج المغلقة 171. ونظراً لأداءها التاريخي، قدرت Epoch أن النماذج مفتوحة الوزن كانت متخلفة بمدة تتراوح بين ستة وسبعة أشهر عن النماذج المغلقة المتطورة. ومع ذلك، جاء هذا التقييم قبل الإصدار النهائي لـ Large 4.

وصل معهد أمان الذكاء الاصطناعي البريطاني إلى استنتاج مماثل. وقد قدّم تقديراً بفارق زمني يتراوح بين أربعة وسبعة أشهر بين النماذج مفتوحة المصدر ونظيراتها مغلقة المصدر، رغم أن اختباره اختلف عن تلك التي أجراها Epoch AI.

تتجاوز المشكلة مسألة القدرات الدفاعية فحسب. وفي إطار اختبارات التحكم التي أجرتها، أفادت شركة أنثروبيك بأن GLM-5.3 نجح في استغلال ثغرات موجودة في 50 من أصل 410 تجربة. وتمكن الباحثون من تجاوز ميزات الأمان الخاصة بالنموذج في نسبة تتراوح بين 64% و100% من محاكياتهم المختلفة.

طرح السيادة يواجه واقع التبني

تظهر الشركات اهتماماً متزايداً بالتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكن الإنفاق يروي قصة مختلفة. ووفقاً للتقارير، استخدمت 42% من المؤسسات المستطلعة آراءً نماذج ذات أوزان مفتوحة في الإنتاج في سبتمبر، مقارنة بـ31% في يوليو.

ومع ذلك، شكلت الأوزان المفتوحة فقط 5% من استهلاك الذكاء الاصطناعي المقاس في أكتوبر. واحتل كلاود 29%، بينما شكلت مايكروسوفت 365 كوبيLOT 36%.

ووجدت أيضاً Futurum أن مصدر النموذج أثر على قرارات 47% من المستخدمين في بيئة الإنتاج. ومع ذلك، ركز استطلاعها بشكل كبير على أمريكا الشمالية، مما يحد من إمكانية استخلاص استنتاجات أوسع.

وبالنسبة للشركات، تعني الاستقلالية الأكبر أيضاً تحمل مسؤولية أكبر. وقد حذرت شركة PwC من أن الشركات التي تختار الأوزان المفتوحة يجب أن تدير أمنها وصيانتها بنفسها.

ضمانات لا يمكن سحبها

تكتسب هذه المسؤولية أهمية خاصة عندما تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من أداء مهام حساسة في مجال الأمن السيبراني. وتفيد شركة Mistral بأن نموذج Large 4 يرفض 96.6% من الطلبات الضارة المتعلقة بالقرصنة الإلكترونية. ومع ذلك، يمكن إزالة هذه الضوابط بمجرد تنزيل النموذج. وتحذر هيئة الأمن السيبراني الوطني (AISI) أيضاً من أن المطورين لا يستطيعون مراقبة أو سحب النسخ المستضافة بشكل خاص.

اتخذت Moonshot نهجاً مختلفاً. فقد أزلت الشركة مواد التدريب على الأمن السيبراني من Kimi K3.1 Pro قبل نشر الأوزان المخطط لها في 4 نوفمبر. وانخفض نتيجة الاختبار الداخلي للهجومية اللاحقة من 90.5% إلى 81.0%. ومع ذلك، لم يتم التحقق من هذه النتائج بشكل مستقل.

حتى تاريخ 30 أكتوبر، لم يُربط أي هجوم سيبراني موثق علناً بالأوزان الجديدة التي تم إصدارها لنموذج Large 4.