Mistral scommette su un'IA aperta e capace di operazioni informatiche per sfidare la Cina, mentre i laboratori statunitensi restano chiusi
Foto di Solen Feyissa su Unsplash
- Mistral ha presentato in anteprima Large 4, un modello open-weight con un trilione di parametri, mirato a sfidare il GLM-5.3 della Cina.
- Mistral sta promuovendo le capacità informatiche di Large 4 come alternativa ai modelli americani restrittivi.
- L'azienda prevede di rilasciare i pesi scaricabili il 27 ottobre dopo tre settimane di test di sicurezza.
Mistral ha lanciato una versione pubblica in anteprima del suo modello open-weight da un trilione di parametri, Mistral Large 4 (ML4), che definisce il più potente di questo tipo sviluppato al di fuori della Cina.
La cybersecurity è l'aspetto principale messo in risalto dal modello, soprannominato "Le Chonk". Il modello è disponibile tramite l'API di Mistral. Nell'annuncio, l'azienda ha dichiarato che pubblicherà i pesi scaricabili intorno al 27 ottobre, dopo tre settimane di test con sviluppatori, aziende di sicurezza e agenzie governative.
Una settimana prima, il 29 settembre, Anthropic ha condiviso i risultati di una sua ricerca, avvertendo che il GLM-5.3 open-weight di Zhipu AI, noto fuori dalla Cina come Z.ai, è in grado di costruire autonomamente exploit informatici funzionanti. Ha inoltre affermato che potrebbe essere dotato di salvaguardie sufficientemente deboli da essere aggirate nella maggior parte dei casi.
“Frontiera dei modelli open weight” e cosa mostrano i benchmark
Il co-fondatore e chief scientist Guillaume Lample ha dichiarato: “ML4 è alla frontiera dei modelli open weight.”
Il modello, lanciato martedì 6 ottobre, è stato sottoposto a un test preliminare su DeepSWE v1.1, un test di codifica agentic, posizionando Large 4 al 62%, appena un punto percentuale sopra GLM-5.3.
Perché l'avvertimento di Anthropic per GLM-5.3 è importante?
La ricerca di Anthropic aiuta Mistral a posizionare il proprio prodotto.
In una valutazione del 17 settembre citata da Anthropic, il Center for AI Standards and Innovation del governo degli Stati Uniti ha definito GLM-5.3 “il modello open weight con maggiori capacità cyber rilasciata finora”, in ritardo di circa quattro mesi rispetto ai modelli frontier statunitensi.
Il Frontier Red Team di Anthropic stesso ha scoperto che il modello era in grado di concatenare vulnerabilità browser precedentemente sconosciute per creare un exploit funzionante in meno di un giorno di lavoro leggermente supervisionato.
Le protezioni sono il problema evidenziato da Anthropic. L'azienda ha scritto che gli attaccanti hanno aggirato le protezioni integrate di GLM-5.3 “tra il 64% e il 100% delle volte” utilizzando tecniche semplici in test simulati. Anthropic ha affermato che gli stessi attacchi non hanno avuto successo contro i modelli Claude protetti.
Aprire i pesi contro i modelli chiusi dei laboratori statunitensi
I principali laboratori di intelligenza artificiale americani hanno in gran parte tenuto fuori dal rilascio generale i loro modelli più capaci. Un esempio è Anthropic Claude Mythos Preview, il suo modello cibersecurity più avanzato, che non è disponibile per il rilascio pubblico.
Anthropic ha scelto invece di instradare il modello attraverso Project Glasswing verso circa 40 organizzazioni verificate, poiché lo ha considerato troppo pericoloso da distribuire liberamente.
Anche OpenAI ha seguito una strada simile ad aprile, limitando l'accesso alla variante GPT-5.4-Cyber dietro verifiche d'identità a livelli nel programma Trusted Access for Cyber. A settembre, ha annunciato che il suo modello Astra ha superato la soglia "Critica" nel framework di preparazione cibersecurity.
Mistral sta seguendo un approccio diverso dai suoi colleghi americani. Non sta limitando l'accesso al modello, sostenendo che i team di sicurezza devono poter scansionare i propri sistemi quotidianamente. Questi team osservano inoltre che i modelli chiusi sono spesso troppo costosi a tali volumi e, in alcuni casi, rifiutano outright le richieste a doppio uso.
«Le capacità di cyberdifesa consentiranno alle imprese e ai governi di difendersi dagli attori delle minacce che jailbreakano i modelli chiusi per eseguire attacchi informatici», ha dichiarato Lample. Gli sviluppatori, le aziende di cybersecurity e gli enti governativi nella fase di anteprima riceveranno una versione con meno restrizioni rispetto all'API pubblica.
Una proposta di sovranità sostenuta da un aumento di capitale di €3 miliardi
A settembre, Mistral ha annunciato di aver raccolto 3 miliardi di euro (3,5 miliardi di dollari) con una valutazione superiore a 21 miliardi di euro. Large 4 è il primo modello rilasciato dopo tale annuncio.
Il modello è stato addestrato da zero nell'arco di due mesi su circa 4.000 GPU Nvidia Grace Blackwell nei data center europei di Mistral.
Non limitarti a leggere le notizie sulle criptovalute. Comprendile. Iscriviti alla nostra newsletter. È gratuita.
Domande frequenti
Cos'è Mistral Large 4 e quando sarà possibile scaricarlo?
Large 4, con il nome in codice "Le Chonk", è un modello multimodale con un trilione di parametri e 49 miliardi di parametri attivi, disponibile ora tramite l'API di Mistral; i pesi open source saranno pubblicati il 27 ottobre dopo un periodo di test di tre settimane.
Come si confronta Large 4 con il GLM-5.3 cinese?
Nel benchmark preliminare DeepSWE v1.1 di Mistral, ottiene il 62% contro il 61% di GLM-5.3; tuttavia, VentureBeat segnala che la classifica live posiziona GLM-5.3 più vicino al 69% con la sua configurazione migliore, quindi Large 4 appare competitivo tra i modelli open senza un vantaggio netto.
Perché la cybersecurity è centrale nel lancio?
Mistral sostiene che i team di sicurezza debbano scansionare i sistemi quotidianamente e che i modelli chiusi siano spesso troppo costosi o rifiutino richieste a duplice uso; un modello open che gli acquirenti possono eseguire autonomamente offre loro maggiore controllo, una tesi rafforzata dalla scoperta di Anthropic secondo cui le protezioni di GLM-5.3 possono essere aggirate dal 64% al 100% delle volte.
Hannah Collymore
Hannah è una scrittrice e redattrice con quasi un decennio di esperienza nella scrittura di blog e nella copertura di eventi nel settore delle criptovalute. Presso Cryptopolitan, Hannah contribuisce alla pagina delle notizie, riportando e analizzando gli ultimi sviluppi nei settori DeFi, RWA, regolamentazione crypto, intelligenza artificiale e tecnologie emergenti. Si è laureata all'Arcadia University con una laurea in Amministrazione Aziendale.
