# Mistral Large 4 เปิดทดลอง โมเดล open-weight 1 ล้านล้านพารามิเตอร์จากยุโรป

> Mistral เปิดทดลอง Mistral Large 4 เมื่อ 6 ต.ค. 2026 โมเดลมัลติโมดัล 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ฝึกบน GPU 3,800 ตัวในยุโรป ทดลองผ่าน API และปล่อยน้ำหนักปลายตุลาคม

- ประเภท: ข่าว · หมวด: AI
- เผยแพร่: 2026-10-08T05:45:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-08T05:45:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/ai/mistral-large-4-open-weight-1-trillion-preview/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- Mistral เปิด **Mistral Large 4** (ML4) รุ่นทดลองเมื่อ **6 ตุลาคม 2026** ทดลองผ่าน API บน Mistral Studio และจะปล่อยน้ำหนักโมเดล (open weights) **ภายในสิ้นเดือนตุลาคม**
- เป็นโมเดลมัลติโมดัลขนาด **1 ล้านล้านพารามิเตอร์** ใช้งานจริงครั้งละ **52,000 ล้านพารามิเตอร์** ฝึกตั้งแต่ต้นบน GPU NVIDIA Grace Blackwell **3,800 ตัว** ในศูนย์ข้อมูลของ Mistral ในยุโรป
- Mistral ชูงานความปลอดภัยไซเบอร์ โมเดลทำได้ **50 ข้อ** ใน Artificial Analysis Cyber Index และแก้โจทย์ Cybench ได้ **93%** จาก 40 ข้อ
- ในกราฟของ Mistral เอง ML4 ได้ **62** คะแนนใน DeepSWE 1.1 ตามหลัง Kimi K3 ที่ได้ **68** จึงไม่ได้นำทุกการทดสอบ
- ข้อมูลฝึกครอบคลุมกว่า **160 ภาษา** รวมทุกภาษาทางการของสหภาพยุโรป แต่ประกาศไม่ได้ระบุผลภาษาไทย

Mistral บริษัท AI จากฝรั่งเศส เปิดทดลอง **Mistral Large 4** เมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดลมัลติโมดัลขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดของบริษัท นักพัฒนาทดลองได้แล้วผ่าน API รุ่นพรีวิวบน Mistral Studio และ Mistral จะปล่อยน้ำหนักโมเดล (open weights) ภายในสิ้นเดือนตุลาคม

Mistral เรียกโมเดลนี้อย่างไม่เป็นทางการว่า ML4 และตั้งชื่อเล่นว่า "le Chonk" บริษัทวางตำแหน่ง Mistral Large 4 เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดที่ทำผลงานใกล้โมเดลเปิดที่ดีที่สุดของโลก และเหนือกว่าโมเดลน้ำหนักเปิดที่พัฒนาในสหรัฐฯ หรือยุโรปทุกตัว

Reuters รายงานว่า Mistral เปิดตัวโมเดลนี้ในงานที่อาบูดาบี เป็นโมเดลหลักตัวแรกนับจากเดือนพฤษภาคม และบริษัทระบุว่า Mistral Large 4 จะเปิดให้ใช้ทั่วไปวันที่ 27 ตุลาคม 2026 Arthur Mensch ซีอีโอของ Mistral กล่าวว่าโมเดลทำได้ดีกว่าโมเดลจีนในบางด้าน รวมถึงงานไซเบอร์ แต่ไม่ได้ระบุว่าเทียบกับโมเดลหรือชุดทดสอบใด

## สเปกและการฝึก Mistral Large 4

Mistral Large 4 มีพารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้านตัว แต่ใช้งานจริงครั้งละ 52,000 ล้านพารามิเตอร์ต่อการประมวลผลหนึ่งครั้ง รับข้อมูลได้หลายรูปแบบตั้งแต่ต้น (natively multimodal) Mistral ฝึกโมเดลตั้งแต่ศูนย์บน GPU NVIDIA Grace Blackwell 3,800 ตัวในศูนย์ข้อมูลของบริษัทเองในยุโรป และให้บริการรุ่นพรีวิวบนโครงสร้างพื้นฐานชุดเดียวกัน

ข้อมูลฝึกส่วนใหญ่เป็นหลายภาษา ครอบคลุมกว่า 160 ภาษา รวมทุกภาษาทางการของสหภาพยุโรป Mistral ระบุว่าจะเปิดให้บริการหลายภูมิภาคทั่วโลก รวมถึงระบบในยุโรปที่บริษัทดำเนินการเองทั้งหมดโดยไม่พึ่งผู้ให้บริการดิจิทัลรายอื่นและอยู่ภายใต้กฎหมายยุโรป

ก่อนปล่อยน้ำหนัก Mistral กำลังทดสอบเชิงรุก (red-teaming) ร่วมกับผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ พันธมิตรที่ผ่านการคัดเลือก และหน่วยงานรัฐ ซึ่งจะได้ใช้โมเดลเดียวกันโดยมีการกลั่นกรองเนื้อหาน้อยลงและเปิดความสามารถด้านไซเบอร์มากขึ้น

## งานความปลอดภัยไซเบอร์คือจุดขายหลัก

Mistral ระบุว่า Mistral Large 4 ติดห้าอันดับแรกของโลกใน Artificial Analysis Cyber Index ซึ่งวัดความสามารถในการหาและแก้ช่องโหว่ในซอฟต์แวร์จริง และนำโมเดลน้ำหนักเปิดที่พัฒนานอกจีน ในกราฟของ Mistral โมเดลทำสำเร็จ 50 ข้อ มากกว่า Claude Opus 5.5 ที่ทำได้ 29 ข้อ และ GPT-6 Astra ที่ทำได้ 33 ข้อ ส่วนหนึ่งเพราะสองโมเดลนั้นปฏิเสธงานด้วยระบบความปลอดภัย 36 และ 38 ข้อตามลำดับ

![กราฟ Artificial Analysis Cyber Index ที่ Mistral เผยแพร่ เปรียบเทียบ Mistral Large 4 กับโมเดลอื่น](https://thaidata.co.th/images/articles/mistral-large-4-open-weight-1-trillion-preview/mistral-large-4-cyber-index.webp?v=8325fd23) _(ภาพ: Mistral AI (ข้อมูล: Artificial Analysis))_

ในการทดสอบย่อยที่ให้โมเดลจำลองช่องโหว่จริงในซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สแล้วแก้ไข ML4 ได้ 82% สูงที่สุดในทุกโมเดล และแก้โจทย์ Cybench ได้ 93% จาก 40 ข้อที่มาจากการแข่งขันด้านความปลอดภัย Mistral ให้เหตุผลว่าทีมป้องกันต้องพิสูจน์ได้ว่าช่องโหว่มีอยู่จริงก่อนแก้ แต่ตัวกรองของโมเดลปิดอาจปฏิเสธงานลักษณะนี้

บริษัทยังระบุว่าบนชุดทดสอบ B3 ของ Lakera โมเดลต้านการโจมตีแบบ prompt injection ได้ 93.3% และปฏิเสธคำขอโจมตีไซเบอร์ที่เป็นอันตรายในอัตราสูงกว่าโมเดลโอเพนซอร์สตัวอื่นที่ทดสอบ

## ผลด้านโค้ดและงานเอเจนต์ ไม่ได้นำทุกการทดสอบ

ด้านการเขียนโค้ด Mistral Large 4 ได้ 61.7% ใน DeepSWE v1.1, 59.4% ใน SWE-Atlas-QnA และ 28.3% ใน Terminal-Bench 4 คะแนนรวม Coding Agent Index 49.8% สูงกว่า DeepSeek V4 Pro 0813 และ Qwen3.8 Max แต่ในกราฟ DeepSWE 1.1 ของ Mistral เอง Kimi K3 ที่ใช้คู่กับ Kimi Code CLI ได้ 68 คะแนน สูงกว่า ML4 ที่ได้ 62

![กราฟ DeepSWE 1.1 จาก Artificial Analysis ที่ Mistral เผยแพร่ Mistral Large 4 ได้ 62 คะแนน Kimi K3 ได้ 68](https://thaidata.co.th/images/articles/mistral-large-4-open-weight-1-trillion-preview/mistral-large-4-deepswe.webp?v=dc60786e) _(ภาพ: Mistral AI (ข้อมูล: Artificial Analysis))_

ในการประเมินคุณภาพโค้ดแบบปิดชื่อโดย Surge AI ผู้ประเมินให้ ML4 อยู่อันดับสองจากห้าโมเดล (3.74 จาก 5) รองจาก Claude Opus 5 (4.22) ส่วนงานเอเจนต์ทางธุรกิจใน AutomationBench ซึ่งมี 657 workflow ข้ามแอปอย่าง Gmail, Google Sheets, Slack และ Salesforce ML4 ได้ 59.9% สูงกว่า Kimi K3 และ DeepSeek V4 Pro แต่ในกราฟเดียวกัน GLM-5.3 ได้ 62.2%

![กราฟ AutomationBench ที่ Mistral เผยแพร่ เปรียบเทียบ Mistral Large 4 กับโมเดลเปิดอื่น](https://thaidata.co.th/images/articles/mistral-large-4-open-weight-1-trillion-preview/mistral-large-4-automationbench.webp?v=ac476c9b) _(ภาพ: Mistral AI (ข้อมูล: Artificial Analysis))_

ด้านภาพ ML4 ได้ 42% ในชุดทดสอบ Dense 200 สูงกว่า GPT-6 Astra ที่ได้ 41% ทุกตัวเลขเหล่านี้เป็นผลที่ Mistral คัดเลือกมาเผยแพร่เอง บางรายการประเมินโดย Artificial Analysis และ vals.ai

## ผลต่อองค์กรไทย

- **ทีมที่ต้องการ AI แบบ sovereign** เมื่อน้ำหนักโมเดลออกปลายเดือนตุลาคม องค์กรจะรัน Mistral Large 4 บนโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองได้ ข้อมูลไม่ต้องออกนอกองค์กร เหมาะกับงานที่ต้องคำนึงถึง PDPA แต่ที่ความแม่นยำ 8 บิต น้ำหนักโมเดลมีขนาดราว 1 TB จึงต้องใช้คลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่
- **ทีมความปลอดภัยไซเบอร์** ทดลองใช้กับงานวิเคราะห์มัลแวร์ จัดลำดับช่องโหว่ และเขียนกฎตรวจจับ ซึ่ง Mistral ระบุว่าโมเดลทำได้ดีในการทดสอบภายใน แต่ควรวางนโยบายการใช้งานและบันทึกการใช้ให้ตรวจสอบได้
- **ทีมที่ใช้ภาษาไทย** ประกาศไม่ได้ระบุผลด้านภาษาไทย ควรทดสอบกับเอกสารและคำถามภาษาไทยจริงก่อนนำไปใช้ ดูข่าว AI เพิ่มเติมได้ที่[หมวด AI](/ai/)

## คำถามที่พบบ่อย

### Mistral Large 4 คืออะไร?

Mistral Large 4 คือโมเดล AI รุ่นใหญ่ที่สุดของ Mistral บริษัทจากฝรั่งเศส เปิดทดลองเมื่อ 6 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดลมัลติโมดัลขนาด 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ใช้งานจริงครั้งละ 52,000 ล้านพารามิเตอร์ และจะเปิดน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลดภายในสิ้นเดือนตุลาคม 2026

### Mistral Large 4 ใช้ได้เมื่อไรและที่ไหน?

ตอนนี้ทดลอง Mistral Large 4 ได้ผ่าน API รุ่นพรีวิวบน Mistral Studio ส่วนน้ำหนักโมเดลจะปล่อยภายในสิ้นเดือนตุลาคม 2026 Mistral ระบุว่าจะให้บริการหลายภูมิภาคทั่วโลก รวมถึงระบบในยุโรปที่บริษัทดำเนินการเองภายใต้กฎหมายยุโรป

### Mistral Large 4 เก่งกว่าโมเดลอื่นหรือไม่?

ขึ้นกับงาน ตามผลที่ Mistral เผยแพร่ Mistral Large 4 ทำคะแนน Artificial Analysis Cyber Index สูงกว่าโมเดลอื่นในกราฟ แต่ใน DeepSWE 1.1 ได้ 62 คะแนน ตามหลัง Kimi K3 ที่ได้ 68 และใน AutomationBench ได้ 59.9% ตามหลัง GLM-5.3 องค์กรจึงควรทดสอบกับงานของตนเอง

### องค์กรไทยรัน Mistral Large 4 บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองได้ไหม?

ได้หลังจาก Mistral ปล่อยน้ำหนักโมเดลปลายเดือนตุลาคม 2026 แต่โมเดล 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ต้องใช้ GPU หน่วยความจำรวมสูงมาก ที่ความแม่นยำ 8 บิต น้ำหนักโมเดลมีขนาดราว 1 TB จึงเหมาะกับองค์กรที่มีคลัสเตอร์ GPU หรือใช้ผ่าน API มากกว่า


## แหล่งอ้างอิง

- [Introducing Mistral Large 4](https://mistral.ai/news/mistral-large-4/) — Mistral AI
- [France's Mistral launches AI model it says outperforms some Chinese rivals](https://rappler.com/technology/mistral-large-4-ai-model-launch) — Reuters (via Rappler)