MISTRAL – Europa wyciąga asa z rękawa. Kogo chce wyprzedzić?

We wtorek 6 października 2026 roku francuski Mistral AI udostępnił w wersji public preview model Mistral Large 4. Firma skraca jego nazwę do ML4, a „bardzo oficjalnie”, jak sama pisze, nazywa go Le Chonk. To największy i najbardziej zaawansowany model w historii paryskiej spółki. Ma ok. 1 bln parametrów w architekturze mixture-of-experts, z czego przy każdym tokenie pracuje 52 mld. Rozumie tekst i obrazy, w tym dokumenty, wykresy, rysunki techniczne i zdjęcia satelitarne, i ma działać jako agent, który sam korzysta z narzędzi. Model wytrenowano od zera na 3800 procesorach graficznych NVIDIA Grace Blackwell we własnych europejskich centrach danych Mistrala. Wagi modelu mają zostać opublikowane do końca października, po zakończeniu testów bezpieczeństwa.

Premiera ma znaczenie wykraczające poza samą technologię. W branży sztucznej inteligencji coraz wyraźniej widać podział na dwa obozy: zamknięte modele amerykańskich laboratoriów, do których dostęp w każdej chwili można ograniczyć, oraz otwarte modele, które najczęściej powstają w Chinach. Mistral, miesiąc po rekordowej w Europie rundzie finansowania, chce pokazać, że istnieje trzecia droga. Dla firm, administracji i agencji, które korzystają z AI na danych wrażliwych, oznacza to nową opcję: model z najwyższej półki, który można uruchomić na własnych serwerach i podlega europejskiemu prawu.

Co dokładnie pokazał Mistral i kiedy model trafi do firm

Na razie Mistral Large 4 jest dostępny wyłącznie przez API w Mistral Studio, platformie dla deweloperów, którą firma uruchomiła w październiku 2025 roku. Cennik opublikowany na stronie modelu to 1,36 dol. (1,21 euro) za milion tokenów wejściowych i 4,18 dol. (3,73 euro) za milion tokenów wyjściowych. Według TechCrunch wersja preview działa przez publiczny punkt dostępowy z zabezpieczeniami (guardrails), a otwarte wagi mają się pojawić w ciągu około trzech tygodni od premiery. Do tego czasu, jak pisze sama firma, model jest testowany w realnych warunkach przez liderów rynku cyberbezpieczeństwa, sprawdzonych partnerów i instytucje państwowe. Partnerzy ci mają dostęp do tej samej wersji z łagodniejszą moderacją i rozszerzonymi możliwościami w obszarze cyber.

Mistral opisuje ML4 jako hybrydowy model instruct i reasoning, który w jednym systemie łączy wykonywanie poleceń, rozumowanie i zadania agentowe. W porównaniu z poprzednikiem skok jest wyraźny. Mistral Large 3, pokazany 2 grudnia 2025 roku, miał 675 mld parametrów łącznie i 41 mld aktywnych i był trenowany na 3000 układów NVIDIA H200. Nowy model jest więc prawie o połowę większy i powstał na nowszej generacji sprzętu. Firma podkreśla, że znaczną część danych treningowych stanowiły teksty w ponad 160 językach, w tym we wszystkich językach urzędowych Unii Europejskiej, czyli także po polsku.

Producent wskazuje kilka obszarów, w których model ma się wyróżniać. W programowaniu ML4 osiągnął 61,7% w teście DeepSWE v1.1, 59,4% w SWE-Atlas-QnA i 28,3% w Terminal-Bench 4. Łączny wynik w Coding Agent Index, 49,8%, stawia go według firmy przed DeepSeek V4 Pro 0813 i Qwen3.8 Max. W ślepej ocenie jakości kodu przeprowadzonej z firmą Surge AI profesjonalni oceniający dali mu 3,74 pkt w skali 1–5. To drugie miejsce wśród pięciu modeli, za Claude Opus 5 (4,22 pkt), a przed Kimi K3 i dwiema wersjami GLM. W teście AutomationBench, który obejmuje 657 procesów biznesowych w aplikacjach takich jak Gmail, Arkusze Google, Slack i Salesforce, model uzyskał 59,9%.

Najmocniej firma eksponuje jednak cyberbezpieczeństwo. W Artificial Analysis Cyber Index, niezależnej ocenie firmy Artificial Analysis, która sprawdza, jak modele znajdują i naprawiają luki w prawdziwym oprogramowaniu, ML4 ma się mieścić w pierwszej piątce modeli na świecie i wyraźnie prowadzić wśród modeli z otwartymi wagami tworzonych poza Chinami. W jednym z testów tego indeksu, w którym model musi odtworzyć realną podatność w otwartym oprogramowaniu, a następnie ją załatać, osiągnął 82%, najwięcej ze wszystkich badanych modeli. W zestawie Cybench, złożonym z 40 zadań z zawodów bezpieczeństwa, rozwiązał 93% zadań. W publicznym teście Lakera B3 odparł 93,3% ataków. W wewnętrznych testach model pomagał też analizować złośliwe oprogramowanie, ustalać priorytety podatności i pisać reguły wykrywania zagrożeń. Wszystkie te wyniki pochodzą z materiałów Mistrala i nie zostały jeszcze w pełni potwierdzone przez niezależne podmioty.

Europa szuka trzeciej drogi między zamkniętą Ameryką a otwartymi Chinami

Mistral uzasadnia nacisk na cyberbezpieczeństwo argumentem, który dobrze trafia do jego klientów. – Odmowy po stronie dostawcy mogą blokować uprawnione badania nad podatnościami i reagowanie na incydenty, a utrata dostępu do jakiejś funkcji w trakcie incydentu sama może stać się krytycznym zagrożeniem – czytamy we wpisie firmy. Mistral zwraca uwagę, że kilka czołowych zamkniętych modeli, w tym Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra, uzyskuje w teście odtwarzania podatności wyniki bliskie zera, bo odmawia wykonania zadania. Tymczasem obrona oprogramowania często zaczyna się właśnie od udowodnienia, że luka istnieje.

Firma zdaje sobie sprawę, że otwarte wagi tak silnego modelu to również ryzyko. – W międzyczasie będziemy współpracować z zaufanymi partnerami i rządami, aby upewnić się, że otwarte wagi będą mogły służyć do obrony, ale nie do przeprowadzania złośliwych ataków – powiedział TechCrunch Pierre Stock, wiceprezes ds. nauki (VP Science) w Mistral AI. Jak dodał, model z otwartymi wagami łatwiej poddać audytowi, co dla przedsiębiorstw i instytucji ma coraz większe znaczenie. Producent zapewnia też, że w testach na podstawie zbiorów JailbreakBench, StrongREJECT i AgentHarm ML4 częściej niż wszystkie inne otwarte modele odmawia wykonania złośliwych poleceń z obszaru cyber.

Drugim filarem narracji jest efektywność. Według Stocka cały trening odbył się na infrastrukturze Mistrala z użyciem ok. 4 tys. procesorów NVIDIA, co jest „dwa, trzy razy mniej niż u naszych chińskich konkurentów i znacząco mniej niż u konkurentów z zamkniętymi modelami”. Wpis na blogu firmy podaje dokładniejszą liczbę: 3800 układów Grace Blackwell. Stock wskazał TechCrunch także obszary, w których model ma być szczególnie użyteczny: cyberbezpieczeństwo, finanse i projektowanie chipów. To ostatnie jest kluczowe dla dwóch najważniejszych inwestorów Mistrala, holenderskiego ASML, który prowadził rundę C, oraz Samsunga, który poprowadził rundę D. TechCrunch przypomina, że prezydent Francji Emmanuel Macron opisywał europejskie podejście jako „trzecią drogę w AI”.

Niezależne pomiary pokazują jednak, że do czołówki ogólnej jest jeszcze daleko. Jak relacjonuje serwis The Register, we wstępnych testach firmy Artificial Analysis wersja preview zajęła w rankingu inteligencji miejsce między DeepSeek V4.1 Flash a podstawowymi modelami GPT6 Luna od OpenAI, czyli wyraźnie za flagowcami OpenAI i Anthropic. Wyprzedziła natomiast z dużym zapasem Inkling od Thinking Machines Lab, najmocniejszy amerykański model z otwartymi wagami. Wśród modeli spoza Chin, które można pobrać i uruchomić samodzielnie, Mistral wypada więc dobrze, ale w bezpośredniej rywalizacji z modelami DeepSeek, Alibaby (rodzina Qwen), Moonshot AI czy Z.AI jest raczej jednym z liderów niż zwycięzcą. Sam Mistral zastrzega, że trening modelu językowego metodą uczenia ze wzmocnieniem wciąż trwa i spodziewa się „dużych i szybkich” poprawek w kolejnych tygodniach.

Dla rynku najważniejsze może być jednak to, gdzie model działa. Mistral zapowiada udostępnienie ML4 w wielu regionach na świecie, w tym w europejskim wdrożeniu, które obsługuje od początku do końca samodzielnie, niezależnie od innych dostawców usług cyfrowych i zgodnie z europejskim prawem. To odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie na tzw. suwerenną AI w bankach, przemyśle, administracji i obronności. W tej grupie klientów kwestie ochrony danych, RODO i wchodzących w życie przepisów unijnego AI Act są równie ważne jak wyniki w testach. Dla agencji i działów marketingu, które coraz częściej budują własnych agentów AI, otwarty model o takiej skali to argument w negocjacjach z dostawcami zamkniętych rozwiązań, takich jak ChatGPT czy Claude.

Mistral ma też polski wątek. W grudniu 2025 roku współzałożyciel firmy Guillaume Lample ogłosił otwarcie biura w Warszawie, a spółka rekrutuje tu badaczy i inżynierów. Wcześniej eksperci Mistrala prowadzili warsztaty z konsorcjum HIVE AI, które pod kierunkiem NASK rozwija polskie modele PLLuM. Według komunikatu NASK ze stycznia 2026 roku w ramach tej współpracy powstaje model roboczo nazwany Polstral. To polska adaptacja językowa Mistral-Small-24B, trenowana na ok. 700 mld tokenów, z których znaczną część dostarczył Mistral. O polskich ambicjach w tej dziedzinie Mediarun pisał w tekście „Polacy stworzyli model językowy wydajniejszy niż ChatGPT?”.

Co mówią liczby – wyniki testów, wydatki na AI i adopcja w firmach

Poniższa tabela zbiera kluczowe wyniki ML4 opublikowane przez Mistral AI. Warto czytać je z ostrożnością: są to dane producenta, a według raportu Stanford HAI AI Index 2026 (kwiecień 2026) niezależne testy nie zawsze potwierdzają to, co deklarują twórcy modeli.

Stanford AI Index 2026 pokazuje też szerszy kontekst tej rywalizacji. W marcu 2026 roku najlepszy model zamknięty wyprzedzał najlepszy otwarty o 3,3% w rankingu Arena, podczas gdy w sierpniu 2024 roku różnica wynosiła tylko 0,5%. Luka między modelami z USA i Chin praktycznie się zamknęła: najlepszy model amerykański prowadził o 2,7%. Rywalizacja toczy się przy coraz większych pieniądzach. Gartner we wrześniu 2026 roku prognozował, że światowe wydatki na AI wyniosą w tym roku 2,67 bln dol., o 49,5% więcej niż w 2025 roku. Infrastruktura pochłonie z tego blisko 1,48 bln dol., a same generatywne modele AI 28,3 mld dol.

Rośnie też rynek, na którym gra Mistral. Według prognozy Gartnera z lutego 2026 roku światowe wydatki na suwerenną chmurę (IaaS) sięgną w 2026 roku ok. 80 mld dol., o 35,6% więcej niż przed rokiem. W Europie mają wzrosnąć o 83%, z 6,9 mld do 12,6 mld dol., a w 2027 roku Europa ma pod tym względem wyprzedzić Amerykę Północną. – Wraz z rosnącymi napięciami geopolitycznymi organizacje spoza USA i Chin inwestują więcej w suwerenną chmurę, aby zyskać cyfrową i technologiczną niezależność – komentował Rene Buest, starszy dyrektor ds. analiz w Gartnerze.

Popyt w firmach wciąż jednak dojrzewa. W badaniu McKinsey „The state of AI in 2025” (listopad 2025) 88% respondentów deklarowało regularne wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, wobec 78% rok wcześniej. Tylko 23% firm skalowało jednak systemy agentowe, a kolejne 39% dopiero je testowało. W Unii Europejskiej skala jest jeszcze mniejsza. Według Eurostatu (komunikat z grudnia 2025 roku) w 2025 roku z technologii AI korzystało 20,0% przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 osób, o 6,5 pkt proc. więcej niż w 2024 roku. Liderem była Dania (42,0%), a Polska z wynikiem 8,4% znalazła się na przedostatnim miejscu, przed Rumunią (5,2%). To pokazuje, jak dużo jest jeszcze do zrobienia na polskim rynku. Pokazuje też, dlaczego dostawcy modeli z obsługą języka polskiego i europejskim hostingiem mogą tu liczyć na rosnący popyt.

Mistral AI – kim jest i dokąd zmierza europejski czempion AI

Mistral AI powstał w kwietniu 2023 roku w Paryżu. Założyli go Arthur Mensch (prezes), Guillaume Lample (dyrektor ds. nauki) i Timothée Lacroix (dyrektor ds. technologii), wcześniej związani z Google DeepMind i laboratoriami Meta. Pierwszy model, Mistral 7B, firma pokazała we wrześniu 2023 roku i od początku stawiała na modele z otwartymi wagami. Dziś oferuje pełny stos technologiczny: modele, platformę Mistral Studio, asystenta Le Chat, własną infrastrukturę obliczeniową oraz Mistral Forge. Ten ostatni system, uruchomiony 17 marca 2026 roku, pozwala przedsiębiorstwom trenować własne modele na danych firmowych. Według Mistrala korzystają z niego m.in. ASML, Ericsson i Europejska Agencja Kosmiczna. ML4 wytrenowano z użyciem tego samego środowiska treningowego, które firma udostępnia klientom w Forge.

Tempo wzrostu wyceny jest wyjątkowe nawet jak na branżę AI. We wrześniu 2025 roku Mistral pozyskał 1,7 mld euro w rundzie C (Series C), którą poprowadził ASML, przy wycenie 11,7 mld euro. 8 września 2026 roku ogłosił rundę D o wartości 3 mld euro przy wycenie po inwestycji przekraczającej 21 mld euro, czyli według TechCrunch ok. 24,39 mld dol. Według firmy to największa runda kapitałowa w historii europejskiej spółki technologicznej. Inwestorem prowadzącym był Samsung Electronics, a współprowadzącymi Scaleup Europe Fund zarządzany przez EQT oraz PSG Equity. Do grona akcjonariuszy dołączyły m.in. fundusze zarządzane przez BlackRock i Wielkie Księstwo Luksemburga, a w rundzie wzięli udział także dotychczasowi inwestorzy, w tym a16z, Bpifrance, NVIDIA i Salesforce Ventures. Samsung zajmuje 61. miejsce w rankingu najcenniejszych marek świata Mediarun (Kantar BrandZ 2026, 48,7 mld dol.). NVIDIA, dostawca chipów, na których powstał ML4, jest w nim piąta (814,9 mld dol.). Ranking otwierają Google (1484,9 mld dol.) i, na trzecim miejscu, Microsoft (1111,8 mld dol.), czyli gracze, z którymi Mistral konkuruje o klientów korporacyjnych. O tym, jak fundusze VC inwestują w startupy AI, Mediarun pisał przy okazji rundy Series A australijskiego Arkeusa z udziałem polskiego R+ VC.

Mistral rośnie też komercyjnie. Jak podawał w lutym 2026 roku serwis Trending Topics, Arthur Mensch szacował roczne przychody firmy w ujęciu annualizowanym na ponad 400 mln dol., wobec ok. 20 mln dol. rok wcześniej. Do końca 2026 roku celem jest ponad 1 mld dol. przychodów powtarzalnych. Przy okazji rundy D firma poinformowała, że działa w 20 krajach i wspiera ponad 125 globalnych przedsiębiorstw, w tym Airbusa, ASML i HSBC. Strategia opiera się na własnej infrastrukturze. Mistral zapowiedział inwestycję 1,2 mld euro w centrum danych w Szwecji, a w komunikacie z 28 września 2026 roku zadeklarował budowę 1 GW europejskiej mocy obliczeniowej do 2030 roku. Tego samego dnia otworzył hub w Monachium, gdzie po przejęciu Emmi AI w maju 2026 roku rozwija tzw. Physics AI i pracuje m.in. z BMW oraz Siemens Energy. O tym, jak rośnie zapotrzebowanie na moc obliczeniową w regionie, Mediarun pisał w tekście „Polska staje się nowym kluczowym rynkiem data center”. Oficjalna strona firmy to mistral.ai.

Co warto obserwować w najbliższych tygodniach

Premiera Mistral Large 4 to najpoważniejsza jak dotąd próba udowodnienia, że Europa może mieć własny model z najwyższej półki, wytrenowany od zera na własnej infrastrukturze. Mistral nie twierdzi, że wyprzedził najlepsze zamknięte modele z USA we wszystkim. Stawia na obszary, w których kontrola nad modelem jest równie ważna jak jego moc: cyberbezpieczeństwo, finanse, prawo, przemysł i administrację.

Najważniejszym testem będzie koniec października. Wtedy okaże się, czy wagi rzeczywiście trafią do publicznych repozytoriów i na jakiej licencji, bo to ona zdecyduje o możliwości komercyjnego wykorzystania modelu. Mistral zapowiada, że razem z wagami opublikuje więcej szczegółów o architekturze, dodatkowe wyniki testów i opis metod treningu. Warto też śledzić niezależne pomiary, zwłaszcza w obszarze cyber. Jeśli potwierdzą deklaracje producenta, otwarte wagi modelu o takich możliwościach mogą wywołać zarówno entuzjazm zespołów bezpieczeństwa, jak i pytania regulatorów. Tło stanowią rosnąca liczba ataków z użyciem AI i obowiązki wynikające z AI Act.

Dla polskiego rynku sygnały są dwa. Po pierwsze, model obsługujący wszystkie języki UE i hostowany w Europie obniża barierę wejścia dla firm, które z obawy o dane wstrzymywały wdrożenia. Po drugie, przy adopcji AI na poziomie 8,4% przedsiębiorstw Polska ma przed sobą dużą przestrzeń do nadrobienia. To, czy wypełnią ją modele amerykańskie, chińskie czy europejskie, zdecyduje się w najbliższych latach. Mistral zapowiada, że ML4 stanie się bazą dla nowej generacji wyspecjalizowanych modeli i że przyspieszenie dopiero się zaczyna.

Informacje o firmie

Mistral AI to francuska firma technologiczna z siedzibą w Paryżu, założona w kwietniu 2023 roku przez Arthura Menscha, Guillaume'a Lample'a i Timothée Lacroix. Tworzy modele AI z otwartymi wagami i oferuje pełny stos technologiczny dla firm i instytucji: modele, platformę Mistral Studio, system Mistral Forge oraz własną infrastrukturę obliczeniową w Europie. We wrześniu 2026 roku pozyskała 3 mld euro w rundzie prowadzonej przez Samsung Electronics przy wycenie przekraczającej 21 mld euro Według firmy była to największa runda kapitałowa w historii europejskiej spółki technologicznej.

Strona: Mistral AI (https://mistral.ai)