Mistral AI เปิดตัว Mistral Large 4 โมเดลใหม่ฉายา Le Chonk

Mistral AI เปิดตัว Mistral Large 4

Mistral AI ผู้พัฒนา AI จากปารีส ได้เปิดตัว Mistral Large 4 ซึ่งเป็นโมเดลเรือธงตัวล่าสุดอย่างเป็นทางการเมื่อวันอังคารที่ 6 ตุลาคม โดยโมเดลนี้มาพร้อมพารามิเตอร์มากถึง 1 ล้านล้านพารามิเตอร์

พารามิเตอร์ก็เปรียบเหมือนปุ่มปรับหมุนที่ AI ใช้ปรับแต่งระหว่างการเทรน ยิ่งมีพารามิเตอร์เยอะ AI ก็ยิ่งเรียนรู้เรื่องยากๆ ได้ดีขึ้น แต่ก็แลกมาด้วยต้นทุนในการรันระบบที่สูงขึ้นด้วย

แม้เบื้องหลังการพัฒนานี้จะจริงจังแค่ไหน แต่ Mistral Large 4 กลับมีชื่อเล่นสุดกวนว่า Le Chonk ซึ่งชื่อสุดน่ารักนี้มาจากมีมไวรัลบนโลกอินเทอร์เน็ตที่ครองใจเหล่าเดฟไปเต็มๆ

เทคนิค Mixture of Experts ช่วยลดต้นทุนได้อย่างไร

การใช้ 1 ล้านล้านพารามิเตอร์เพื่อตอบคำถามง่ายๆ ทุกข้อคงจะเปลืองงบมหาศาล Mistral เลยแก้ปัญหานี้ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมที่เรียกว่า mixture of experts

ลองจินตนาการถึงบริษัทที่มีการจัดองค์กรอย่างดีและมีแผนกเฉพาะทาง เวลาคุณถามคำถาม ระบบจะส่งคำถามนั้นไปให้เครือข่ายผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องที่จำเป็นต้องใช้เท่านั้น

ด้วยโครงสร้างแบบนี้ ทำให้ระบบดึงพารามิเตอร์มาประมวลผลจริงแค่ 49,000 ล้านพารามิเตอร์ต่อหนึ่งคำถาม ซึ่งถือว่าเพิ่มขึ้นแบบค่อยเป็นค่อยไปจาก Mistral Large 3 ที่ดึงมาใช้ 41,000 ล้านพารามิเตอร์ จากทั้งหมด 6.75 แสนล้านพารามิเตอร์

ที่มาของมีมสุดปังเบื้องหลังชื่อ Le Chonk

เรื่องราวเบื้องหลังชื่อ 'Le Chonk' แสดงให้เห็นว่าบริษัทเทคตอบรับมุกตลกของชุมชนอย่างไร ย้อนกลับไปเมื่อเดือนมิถุนายน Mistral ได้เปลี่ยนชื่อผู้ช่วย Le Chat ของตนเป็น Vibe

เพื่อเป็นการแซวขำๆ ชาวเน็ตบน Reddit และ X เลยร่วมใจกันแต่งเรื่องสร้างโมเดล AI ทิพย์ที่ชื่อว่า Le Chaton Fat ซึ่งแปลคร่าวๆ ได้ว่า 'น้องแมวอ้วน'

เหล่าแฟนคลับได้โพสต์ผลการทดสอบเกรียนๆ ว่าโมเดลทิพย์นี้มีถึง 30 ล้านล้านพารามิเตอร์ และส่งเสียงร้องเหมียวๆ ได้ถึง 1,000 ครั้งต่อวินาที เหนือกว่าคู่แข่งอย่าง Claude Fable 5 เสียอีก

แม้แต่ Arthur Mensch ซีอีโอของ Mistral AI ก็ยังมาร่วมวงเล่นมุกนี้ด้วย โดยตอบกลับว่า จริงๆ แล้วระบบนี้ชื่อ 'le gros chaton' (ภาษาฝรั่งเศสแปลว่า 'แมวน้อยตัวใหญ่')

ทีมงานถึงกับนำรูปการ์ตูนแมวไปแปะไว้บนเว็บไซต์ของ Vibe และในการเปิดตัวครั้งนี้ โพสต์ประกาศอย่างเป็นทางการของ Mistral ก็ได้ยอมรับชื่อเล่น 'le Chonk' อย่างเป็นทางการ

ประสิทธิภาพสูงในราคาประหยัดกว่ากันเยอะ

บริษัท AI คิดเงินเหล่านักพัฒนาด้วยระบบโทเคน โดยโทเคนคือชิ้นส่วนข้อความเล็กๆ ซึ่ง 1 โทเคนยาวประมาณสามในสี่ของคำ

Mistral Large 4 ตั้งราคาได้น่าดึงดูดใจมาก โดยคิดเพียง $1.36 ต่อ 1 ล้าน Input Tokens และ $4.18 ต่อ 1 ล้าน Output Tokens

ลองมาดูการเปรียบเทียบราคากับคู่แข่งชั้นนำในตลาดแบบตรงๆ กัน:

• Mistral Large 4: $1.36 Input / $4.18 Output ต่อ 1 ล้านโทเคน
• Claude Opus 5.5: $4.00 Input / $20.00 Output ต่อ 1 ล้านโทเคน
• GPT-6 Astra: $10.00 Input / $50.00 Output ต่อ 1 ล้านโทเคน

นั่นทำให้ Large 4 มีราคา Input ถูกกว่า Claude Opus 5.5 ราวๆ 3 เท่า และ Output ถูกกว่า 5 เท่า ส่วนถ้าเทียบกับ GPT-6 Astra ราคา Input จะถูกกว่าราวๆ 7 เท่า และ Output ถูกกว่าถึง 12 เท่า

Sovereign AI และการระดมทุนก้อนโต

Mistral ให้ความสำคัญอย่างมากกับการสร้าง Sovereign AI ซึ่งเป็นโมเดลที่ประเทศต่างๆ หรือองค์กรเอกชนสามารถนำไปรันบนโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองได้ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลส่วนตัวออกไปให้บริษัทภายนอก

กลยุทธ์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวนี้ช่วยสร้างข้อตกลงทางธุรกิจขนาดใหญ่ โดยในเดือนสิงหาคม HUMAIN บริษัทที่รัฐบาลซาอุดีอาระเบียหนุนหลัง ได้เซ็นสัญญามูลค่าหลายร้อยล้านยูโรกับ Mistral

นอกจากนี้ ในเดือนกันยายน Mistral ยังปิดการระดมทุนรอบ Series D ได้ถึง 3,000 ล้านยูโร ($3.37 พันล้าน) นำโดย Samsung ซึ่งดันมูลค่าบริษัททะลุ 21,000 ล้านยูโร ($23.6 พันล้าน) ไปแล้ว

Mistral ระบุว่า Large 4 คือความสำเร็จของผลิตภัณฑ์หลักชิ้นแรกที่ได้รับการสนับสนุนเงินทุนจากการระดมทุนรอบใหญ่นี้

การปล่อย Open-Weight และคำแถลงจากหัวหน้านักวิทยาศาสตร์

Mistral วางแผนจะปล่อย open weights ของโมเดลนี้ภายในสิ้นเดือนตุลาคม ซึ่งการปล่อย open weight หมายความว่าโปรแกรมเมอร์ทั่วโลกสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่เทรนแล้วไปทดสอบรันบนเครื่องตัวเองได้

"[Mistral Large 4] อยู่ในระดับแนวหน้าของโมเดลแบบเปิด และเป็นโมเดล open-weight ที่แข็งแกร่งที่สุดในสหรัฐฯ และยุโรปในเวลานี้" Guillaume Lample หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Mistral AI โพสต์บน X

การเปิด open weights ช่วยให้นักวิเคราะห์อิสระและทีมวิจัยมีอิสระในการทดสอบผลการประเมินต่างๆ ที่กล่าวอ้างได้ด้วยตัวเอง

เจาะลึกผลการทดสอบประสิทธิภาพ (Benchmark)

ในการประกาศเปิดตัว Mistral ได้เปรียบเทียบผลทดสอบของ Large 4 กับโมเดล open-weight ยอดนิยมจากจีนเป็นหลัก เช่น DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.3 และ Qwen3.8 Max

ขณะที่โมเดลระบบปิดอย่าง Claude และ GPT ถูกนำมาเปรียบเทียบในแบบทดสอบมาตรฐานบางรายการ ได้แก่:

ตารางคะแนน Finance Agent v2

ในการทดสอบ Finance Agent v2 นั้น Mistral Large 4 ทำคะแนนได้ 54.7 ซึ่งสูงกว่า GPT-6 Astra ที่ได้ 53.5 แต่ยังตามหลัง Claude Opus 5.5 ที่ได้ 58.6

การทดสอบด้านการเขียนโค้ด: Surge AI และ Deep SWE 1.1

ในการประเมินคุณภาพโค้ดแบบไม่ระบุชื่อโมเดลโดยมนุษย์ซึ่งจัดทำโดย Surge AI พบว่า Large 4 คว้าอันดับสองจากทั้งหมด 5 โมเดล ด้วยคะแนน 3.74 จาก 5 คะแนน โดยตามหลัง Claude Opus 5 ที่ได้ 4.22

สำหรับการทดสอบพัฒนาซอฟต์แวร์ Deep SWE 1.1 ทางด้าน Large 4 ทำคะแนนได้ 62 ชนะ GLM-5.3 ที่ได้ 61 และ DeepSeek V4 Pro ที่ได้ 57 แต่ยังแพ้ Kimi K3 ที่ได้ 68

เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว ตารางคะแนนการเขียนโค้ดรวมของ Datacurve ให้ GPT-6 Astra และ Claude Opus 5 ครองอันดับร่วมกันอยู่ที่ 74 คะแนน

AutomationBench กับการทำงานในชีวิตจริง

AutomationBench ประเมินระบบ AI โดยการป้อนงานออฟฟิศจำลอง 657 งาน ครอบคลุมทั้งการเงิน HR งานขาย และฝ่ายสนับสนุน โดยหากโมเดลทำผิดแนวทางปฏิบัติก็จะได้ศูนย์คะแนนทันที

Mistral Large 4 ทำคะแนนบน AutomationBench ไปได้ 59.9 คะแนน ขณะที่บนกระดานคะแนนของ Artificial Analysis พบว่า Claude Sonnet 5.5 ทำได้ 71.8 คะแนน, Opus 5.5 ได้ 69.5 คะแนน และ Gemini 4 Argon นำโด่งอยู่ที่ 77.5 คะแนน

ภาพรวมตลาดคริปโตและวัฒนธรรมสายเทค

โลกของโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์ส วัฒนธรรมมีมบนโลกออนไลน์ และสินทรัพย์ดิจิทัล มักจะมีความเกี่ยวข้องกันอยู่เสมอในแง่ของการมีส่วนร่วมของชุมชน

หากมองที่ความเคลื่อนไหวของตลาดโดยรวม ราคา BitcoinBTC-0.24% ขยับมาซื้อขายอยู่ที่ $85,614 (+3.05%) โดยมีราคาสูงสุดในรอบ 24 ชั่วโมงอยู่ที่ $86,648 ต่ำสุดที่ $85,122 และมีปริมาณการซื้อขายรายวันอยู่ที่ 1.1 พันล้านดอลลาร์

ผลการดำเนินงานในอดีตของสินทรัพย์ดิจิทัลหรือดัชนีตลาดไม่ได้เป็นสิ่งบ่งชี้ถึงผลลัพธ์ในอนาคต ควรประเมินปัจจัยความเสี่ยงก่อนเข้าร่วมในโอกาสทางการตลาดใดๆ เสมอ