Mistral apuesta por una IA ciberaplicable abierta para desafiar a China mientras los laboratorios estadounidenses permanecen cerrados
Foto de Solen Feyissa en Unsplash
- Mistral ha presentado Large 4, un modelo de peso abierto con billón de parámetros diseñado para desafiar al GLM-5.3 de China.
- Mistral promociona las capacidades cibernéticas de Large 4 como una alternativa a los modelos estadounidenses restringidos.
- La empresa planea publicar los pesos descargables el 27 de octubre tras tres semanas de pruebas de seguridad.
Mistral ha lanzado una vista previa pública de su modelo de peso abierto con billón de parámetros, Mistral Large 4 (ML4), que califica como el más potente de su tipo desarrollado fuera de China.
La ciberseguridad es el principal argumento de venta del modelo apodado «Le Chonk». El modelo está disponible a través de la API de Mistral. En su anuncio, la empresa indicó que publicará los pesos descargables alrededor del 27 de octubre, tras tres semanas de pruebas con desarrolladores, empresas de seguridad y agencias gubernamentales.
Una semana antes, el 29 de septiembre, Anthropic compartió resultados de su investigación, advirtiendo que el modelo de peso abierto GLM-5.3 de Zhipu AI, conocido fuera de China como Z.ai, puede construir exploits cibernéticos funcionales de forma autónoma. También señaló que podría venir con salvaguardas lo suficientemente débiles como para ser eludidas en la mayoría de los casos.
«Frontera de los modelos de peso abierto» y lo que muestran las evaluaciones
El cofundador y científico jefe Guillaume Lample declaró: «ML4 está en la vanguardia de los modelos con pesos abiertos».
El modelo, lanzado el martes 6 de octubre, ha sido sometido a una prueba preliminar en DeepSWE v1.1, una prueba de codificación agéntica, situando a Large 4 en un 62 %, solo un punto porcentual por encima de GLM-5.3.
¿Por qué importa la advertencia de Anthropic sobre GLM-5.3?
La investigación de Anthropic ayuda a posicionar el producto de Mistral.
En una evaluación del 17 de septiembre citada por Anthropic, el Centro para la Normalización e Innovación en IA del gobierno de EE. UU. calificó a GLM-5.3 como «el modelo con pesos abiertos más capaz en ciberseguridad publicado hasta la fecha», quedándose aproximadamente cuatro meses por detrás de los modelos fronterizos de EE. UU.
El propio equipo Frontier Red Team de Anthropic descubrió que el modelo podía encadenar vulnerabilidades previamente desconocidas del navegador para crear un exploit funcional en menos de un día de trabajo ligeramente supervisado.
Las salvaguardas son el problema que destaca Anthropic. La empresa señaló que los atacantes eludieron las protecciones integradas de GLM-5.3 «entre el 64 % y el 100 % de las veces» mediante técnicas sencillas en pruebas simuladas. Anthropic afirmó que los mismos ataques fracasaron contra los modelos Claude protegidos.
Pesos abiertos frente a los modelos cerrados de los laboratorios de EE. UU.
Los principales laboratorios de IA estadounidenses han mantenido en gran medida sus modelos más capaces fuera del acceso general. Un ejemplo de ello es Anthropic Claude Mythos Preview, su modelo cibernético más capaz, que no está disponible para el público en general.
Lo que Anthropic está haciendo en su lugar es canalizar el modelo a través de Project Glasswing hacia unas 40 organizaciones seleccionadas, ya que consideró que el modelo era demasiado peligroso para distribuirlo libremente.
OpenAI también siguió una ruta similar en abril al restringir su variante GPT-5.4-Cyber detrás de verificaciones de identidad escalonadas en su programa Trusted Access for Cyber. En septiembre, anunció que su modelo Astra superó el umbral "Crítico" cibernético en su Marco de Preparación.
Mistral está tomando un camino diferente al de sus contrapartes estadounidenses. No está restringiendo el acceso al modelo, argumentando que los equipos de seguridad necesitan escanear sus propios sistemas diariamente. Estos equipos también observan que los modelos cerrados suelen ser demasiado costosos a ese volumen y, en algunos casos, rechazan outright las solicitudes de uso dual.
«Las capacidades de ciberdefensa permitirán a las empresas y gobiernos defenderse de actores de amenazas que están jailbreakeando modelos cerrados para realizar ciberataques», afirmó Lample. Los desarrolladores, empresas de ciberseguridad y agencias gubernamentales en la fase de prueba previa obtendrán una versión con menos restricciones que la API pública.
Una propuesta de soberanía respaldada por una ronda de financiación de €3 millones
En septiembre, Mistral anunció que había recaudado 3000 millones de euros (3500 millones de dólares) con una valoración superior a los 21000 millones de euros. Large 4 es el primer modelo que ha lanzado desde ese anuncio.
El modelo fue entrenado desde cero durante dos meses en aproximadamente 4000 GPUs Nvidia Grace Blackwell en los centros de datos europeos de Mistral.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es Mistral Large 4 y cuándo podrá descargarse?
Large 4, apodado «Le Chonk», es un modelo multimodal de un billón de parámetros con 49 mil millones de parámetros activos, disponible ahora a través de la API de Mistral, con los pesos abiertos programados para publicarse el 27 de octubre tras un período de pruebas de tres semanas.
¿Cómo se compara Large 4 con GLM-5.3 de China?
En la evaluación preliminar de codificación DeepSWE v1.1 de Mistral, obtiene un 62 % frente al 61 % de GLM-5.3; aunque VentureBeat señala que el tablero en vivo sitúa a GLM-5.3 cerca del 69 % con su mejor configuración, por lo que Large 4 parece competitivo entre los modelos abiertos sin liderar claramente.
¿Por qué la ciberseguridad es central en el lanzamiento?
Mistral argumenta que los equipos de seguridad deben analizar los sistemas diariamente y que los modelos cerrados suelen ser demasiado costosos o rechazan solicitudes de doble uso, por lo que un modelo abierto que los compradores puedan ejecutar ellos mismos les brinda más control, un argumento reforzado por el hallazgo de Anthropic de que las salvaguardas de GLM-5.3 pueden eludirse entre un 64 % y un 100 % de las veces.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en la redacción de blogs y la cobertura de eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, Hannah contribuye a la página de noticias, informando y analizando los últimos avances en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia. Se graduó de la Universidad de Arcadia con una licenciatura en Administración de Empresas.
