Newsy
Co słychać w robotyce i AI — wybór redakcji wujec.ai.
Mistral nie sprzedaje już modelu rozumującego: cała linia Magistral trafiła do tabeli wycofań
W czerwcu 2025 Mistral AI wypuścił Magistrala — własną rodzinę modeli, które przed odpowiedzią rozpisują tok rozumowania. Piętnaście miesięcy później rodziny nie ma już w API producenta. Wszystkich sześciu członków — Magistral Small 1.0, 1.1 i 1.2 oraz Magistral Medium 1.0, 1.1 i 1.2 — wymienia tabela wycofań we własnej dokumentacji firmy. Dwa ostatnie wyłączono 31 lipca 2026. Następcy wskazani w tej tabeli nie są kolejnym modelem rozumującym. Użytkowników Magistrala Small kieruje się do Mistral Small 4, użytkowników wersji Medium do Mistral Medium 3.5 — obu zwykłych modeli z głównej linii. Rozumowanie nie zniknęło z oferty; przestało być osobnym produktem. Od grudnia 2025 rodzina Ministral 3 wychodzi w trzech odmianach każdego rozmiaru — bazowej, instrukcyjnej i rozumującej — więc klient, który chce rozważania, wybiera wariant standardowego modelu zamiast innego modelu. To prawidłowość warta nazwania, bo Mistral nie jest w niej sam. Osobna linia rozumująca miała sens, dopóki technika była nowa i dość kosztowna, by sprzedawać ją drożej. Kiedy stała się etapem uczenia, przez który można przeprowadzić dowolny model, utrzymywanie równoległej rodziny oznaczało prowadzenie dwóch katalogów tych samych rozmiarów. Nietypowe w tej sprawie jest to, że wyłączenie modelu w API nie wyłączyło go w świecie. Magistral Small 1.0, wycofany z usługi producenta 30 listopada 2025, został pobrany z Hugging Face około 80 700 razy w ciągu trzydziestu dni do początku września 2026 — ponad sześć razy częściej niż finalna wersja 1.2, technicznie lepsza. Devstral Small 2 pokazuje to jeszcze dobitniej: wycofany z API 31 marca 2026, w tym samym okienku zebrał około 229 700 pobrań, dwanaście razy więcej niż flagowiec o 123 miliardach parametrów, z którym go wydano. Liczniki obejmują tylko trzydzieści dni, a starsze wydania mają przewagę — poradniki, skwantyzowane odgałęzienia i gotowe potoki, które napisano raz i które wciąż na nie wskazują. Kierunek jest jednak dość wyraźny. W firmie publikującej wagi na licencji Apache 2.0 wycofanie mówi o tym, co producent chce hostować, a nie o tym, czego ludzie używają. Dlatego założone dziś profile Magistrala Small 1.2 i Devstrala Small 2 są oznaczone jako historyczne, a jednocześnie opisują, jak te modele uruchomić — skończyła się usługa, nie oprogramowanie.
Magistral Small 1.2 →Mistral gasi Medium 3 za osiem dni — wskazany przez niego następca kosztuje 3,75 raza więcej za token
31 sierpnia 2026 Mistral AI wyłącza dwa modele naraz: Mistral Medium 3 (nazwa w API mistral-medium-2505, premiera w maju 2025) i Mistral Medium 3.1 (mistral-medium-2508, sierpień 2025). Oba oznaczono jako przestarzałe 22 maja 2026 i oba kosztują 0,40 dolara za milion tokenów wejścia oraz 2,00 dolary za milion tokenów wyjścia. Dokumentacja producenta wskazuje dla nich jednego następcę: Mistral Medium 3.5. Ten następca figuruje w cenniku po 1,50 dolara za wejście i 7,50 dolara za wyjście. Mnożnik jest w obie strony taki sam — 3,75 raza. Zespół, który nie zmieni ani zapytań, ani wolumenów, ani linijki kodu, a jedynie pójdzie ścieżką migracji wydrukowaną we własnej tabeli Mistrala, zobaczy pierwszego września rachunek za tę linię modeli wyższy o 275%. Łatwo przeoczyć, że tańsze wyjście prowadzi w górę, a nie w bok. Mistral Large 3, większy i starszy model tej samej firmy z grudnia 2025, kosztuje 0,50 dolara za wejście i 1,50 dolara za wyjście — jedną trzecią ceny wejścia Medium 3.5 i jedną piątą ceny jego wyjścia. Na publicznym cenniku Mistrala porządek jest więc odwrócony: model średniej klasy jest tym drogim, a model stojący nad nim w nazewnictwie jest tańszy i od tego, nad którym stoi, i od tego, którego Medium 3.5 zastępuje. Niżej Mistral Small 4 chodzi po 0,15 i 0,60 dolara. To odwrócenie warto odnotować ze względu na to, jak Medium 3 sprzedawano. Mistral wprowadził go w maju 2025 pod nagłówkiem „Medium is the new large”, a cała argumentacja opierała się właściwie na cenie: około ośmiokrotnie taniej od porównywalnych modeli, wdrożenie już na czterech kartach graficznych, wynik na poziomie 90% Claude Sonnet 3.7 lub wyższy we własnych testach firmy. Piętnaście miesięcy później warstwa stworzona po to, by być tanią, jest w tym cenniku najdroższa za token. Nie znaczy to, że Medium 3.5 jest modelem słabym — jest nowszy i Mistral stawia go wyżej z tych dwóch. Ale nota migracyjna w dokumentacji mówi tylko „użyj Mistral Medium 3.5 do nowych integracji” i nie mówi nic o tym, ile to kosztuje. Kto nadal woła mistral-medium-2505 albo mistral-medium-2508, ma osiem dni na decyzję, czy właściwym celem jest wskazany następca, model większy, czy mniejszy.
Mistral Medium 3 →Mistral zbudował markę na swobodnie licencjonowanych wagach — największe wciąż pochodzą z modelu wydanego w kwietniu 2024
Mistral AI stał się rozpoznawalną marką we wrześniu 2023 roku, publikując model o 7,3 miliarda parametrów na licencji Apache 2.0 — takiej, która pozwala każdemu pobrać wagi, douczyć je i sprzedawać efekt komercyjnie, nie pytając nikogo o zgodę. Trzy miesiące później Mixtral 8x7B powtórzył ten manewr w rozmiarze, który się liczył: 46,7 miliarda parametrów w pamięci, 12,9 miliarda zużywanych na token, wyniki na poziomie Llamy 2 70B oraz bazowego GPT-3.5, który obsługiwał wtedy darmowy ChatGPT. W kwietniu 2024 Mixtral 8x22B przeskalował tę samą rzadką architekturę do 141 miliardów parametrów, z czego 39 miliardów pracuje przy każdym tokenie, przy oknie 64 tysięcy tokenów i wbudowanym wywoływaniu funkcji. Także on wyszedł na Apache 2.0. Tamto kwietniowe wydanie z 2024 roku to wciąż największy model, jaki Mistral kiedykolwiek otworzył. Wszystko powyżej zmieniło warunki: Mistral Large 2.1 z listopada 2024 udostępnił wagi na licencji badawczej Mistral Research License, a licencję komercyjną sprzedawano osobno; późniejszych flagowców nie otwierano już w ten sposób. Firma, która ze swobodnego licencjonowania uczyniła znak rozpoznawczy, nadal publikuje otwarte wagi — ale na dole i w środku oferty, podczas gdy jej górna półka przeszła na warunki komercyjne. Praktyczna konsekwencja jest taka, że licencji Apache 2.0 nie da się cofnąć. Mixtral 8x22B zniknął z oferty API samego Mistrala, w której figurują dziś Large 3, Medium 3.5, Small 4 i Ministral 3, a daty wyłączenia firma nigdy nie ogłosiła. Dla kogoś, kto na nim polega, nie jest to problem: wagi leżą na Hugging Face, niezależni dostawcy nadal je serwują, a raz udzielona licencja Apache 2.0 obowiązuje niezależnie od tego, co pisze producent w swoim katalogu. wujec.ai ma już w katalogu wszystkie trzy te otwarte wydania.
Mixtral 8x22B →Mistral otwiera trzymiliardowego moderatora, który czyta regulamin w trakcie pracy, a nie na treningu
Mistral AI wydał 4 sierpnia 2026 model Shieldstral 1.0 — trzymiliardowy klasyfikator bezpieczeństwa na licencji Apache 2.0. To pierwszy model moderacyjny, który firma udostępniła z otwartymi wagami; wcześniej miała w ofercie dwa takie modele wyłącznie jako usługę. Najciekawsze jest rozwiązanie konstrukcyjne. Modele-strażnicy zwykle mają wbudowaną listę kategorii szkód ustaloną podczas treningu, więc platforma o innych zasadach — albo taka, która zasady zmienia — zostaje z wyborem między trenowaniem od nowa a filtrowaniem nie tego, co trzeba. Shieldstral zamienia moderację w jedno pytanie tak/nie zadawane w momencie użycia: programista podaje kontekst, regułę zapisaną zwykłym językiem i treść do oceny, a model zwraca wyłącznie prawdopodobieństwa odpowiedzi „tak" i „nie", z których powstaje ciągła ocena ryzyka. Zmiana polityki to zmiana promptu. Podawane wyniki zestawiają mały model z dużo większymi. Mistral raportuje 88,1 F1 na WildGuardTest, 84,1 na ToxicChat i 99,4 na klasyfikacji promptów w HarmBench, a do tego 97,7 na multimodalnym zbiorze VLGuard — czyli tyle samo lub więcej niż otwarci strażnicy nawet siedmiokrotnie więksi, według testów samego producenta. Model obsługuje dwanaście języków, ocenia obrazy tak samo jak tekst i był trenowany na kontekście 32 tys. tokenów. Liczbą, która przesądza o zastosowaniach, jest 16 GB. Tyle wystarczy — jedna karta ze środka półki, a po kwantyzacji w llama.cpp nawet procesor. Warstwa moderacji mieszcząca się na jednej maszynie staje się dostępna dla tych, którzy prawnie lub handlowo nie mogą wysyłać treści użytkowników do cudzego API: szpitali, administracji, każdego objętego twardymi wymogami miejsca przetwarzania danych. Dla Mistrala to zarazem dokładnie ten argument, na który czekali europejscy klienci. Jedno ograniczenie trzeba powiedzieć wprost: wszystkie powyższe wyniki pochodzą od firmy, która model zbudowała, a modele-strażnicy są wyjątkowo czułe na sformułowanie reguły. Wagi są jawne, więc niezależne pomiary powinny się pojawić.
Shieldstral 1.0 3B →