r/aiandgdpr

Fandt lige info som GDPRChat gemte ..... https://gdprchat.eu/transparency/models Mere teknisk info om Mistral (fået via ChatGpt desværre) Pr. 24. juli 2026 er Mistral AI en fransk AI-virksomhed, der både udvikler sprogmodeller og driver AI-infrastruktur. Den er derfor ikke kun en “ChatGPT-konkurrent”, men forsøger at bygge en europæisk fuld kæde: modeller, API’er, AI-assistenten Vibe, modeltilpasning og GPU-cloudtjenesten Mistral Compute. De to store, offentliggjorte Mistral Compute-anlæg er i Bruyères-le-Châtel i Frankrig og Borlänge i Sverige. De er dog ikke to datacentre, som Mistral alene ejer og selv driver; Mistral lejer og bruger kapacitet hos de europæiske operatører Eclairion og EcoDataCenter. Mistral sigter mod 200 MW europæisk AI-kapacitet i 2027, så de to steder er ikke nødvendigvis den endelige komplette infrastruktur. Mistral Compute Mistrals modeller er transformerbaserede sprog- og multimodale modeller. Virksomheden bruger både tætte modeller og Mixture-of-Experts-modeller, hvor kun en lille del af de samlede parametre aktiveres for hvert token. Det reducerer beregningsbehovet i forhold til en lige så stor tæt model. Mistral Large 3 har eksempelvis 675 mia. samlede parametre, men 41 mia. aktive parametre, og blev trænet på 3.000 NVIDIA H200-GPU’er. Mistral Small 4 har 119 mia. parametre, 6,5 mia. aktive parametre og et kontekstvindue på 256.000 tokens. Flere af Mistrals modelvægte er åbne, men licensen varierer mellem modellerne. Mistrals modeloplysninger Mistral Small 4 Mistral Compute er den tekniske platform bag datacentrene. Den tilbyder dedikerede GPU-clustre på bare metal, altså uden almindelig virtualiserings-overhead. Clustrene forbindes med InfiniBand, og Mistral tilbyder Kubernetes til containerdrift samt Slurm til store træningsjob. Slurm kan prioritere og fordele GPU-job mellem brugere, mens Kubernetes håndterer applikationer og AI-tjenester. Platformen måler GPU-sundhed, temperatur, energiforbrug, ECC-hukommelsesfejl og gennemløb pr. job. Den beskriver netværksisolering med EVPN-VXLAN, AES-256-kryptering af lagrede data med kundestyrede nøgler, SSO, SCIM, rollebaseret adgangskontrol og auditspor. Mistral Compute Det franske anlæg ligger i Bruyères-le-Châtel i Essonne syd for Paris. Det drives af Eclairion, mens Mistral bruger det til træning af egne modeller og inferens, altså til at levere svar fra modellerne til kunder. Mistral rejste i marts 2026 830 mio. dollars i gæld for at finansiere 13.800 NVIDIA GB300-enheder og 44 MW strømkapacitet på stedet. De 44 MW er elektrisk kapacitet, ikke “44 MW AI-regnekraft”. Eclairions samlede Bruyères-le-Châtel-campus markedsføres til 120 MW, så det tal må ikke forveksles med Mistrals 44 MW-allokering. Eclairion bruger væskekøling og rack-tætheder over 100 kW, hvilket er nødvendigt for moderne AI-GPU’er; den har ikke offentliggjort PUE, vandforbrug eller den præcise rackfordeling for Mistral. Reuters om 44 MW og 13.800 GB300 Eclairions tekniske anlægsoplysninger Der findes to sæt franske GPU-tal i de offentlige kilder: Mistrals første fase blev annonceret med 18.000 NVIDIA Grace Blackwell/GB200-systemer, og NVIDIA oplyste i juni, at denne første implementering var i drift. Den senere finansiering omtaler 13.800 GB300-enheder og 44 MW. Kilderne forklarer ikke klart, om GB300 er en udvidelse, udskiftning eller en særskilt del af den franske implementering, så tallene bør ikke lægges sammen. GB300 NVL72 er et væskekølet racksystem med 72 Blackwell Ultra-GPU’er og 36 Grace ARM-CPU’er, forbundet med 130 TB/s NVLink-båndbredde. Mistrals dataplatformspartner VAST Data oplyser, at Mistral Compute har en af Europas største GB300 NVL72-installationer, men ikke hvor mange racks eller GPU’er der er i den enkelte hal. NVIDIA om Mistrals franske implementering NVIDIA GB300 NVL72-specifikationer VAST Data om Mistral Compute Det svenske anlæg bygges i Borlänge i Dalarna af EcoDataCenter. Mistral investerer 1,2 mia. euro i svensk AI-infrastruktur, og EcoDataCenter skal designe, bygge og drive anlægget. Mistrals første installation er oplyst til 23 MW og er planlagt til åbning i 2027. Hele EcoDataCenters Borlänge-campus er langt større: første etape kan rumme 250 MW og campus kan potentielt udvides til 600 MW. Det er dog ikke det samme som, at Mistral får 250 eller 600 MW; den offentliggjorte Mistral-startkapacitet er 23 MW. Anlægget er planlagt til NVIDIA Vera Rubin-GPU’er, den næste generation efter Blackwell. EcoDataCenter nævner vedvarende energi, avanceret køling og modulært byggeri, hvor moduler med rør, kabler og udstyr færdiggøres før levering til stedet. Der er endnu ikke offentliggjort GPU-antal, racktæthed, netværksbåndbredde, PUE, WUE eller konkret kølekredsløb for Mistrals svenske del. EcoDataCenters pressemeddelelse EcoDataCenters oplysninger om 23 MW “Europæisk” og “suveræn” betyder her primært, at datacentrene, driften og den normale datahosting ligger i EU. Det betyder ikke, at hele teknologistakken er europæisk: GPU’erne er fra amerikanske NVIDIA, og Mistral bruger også den amerikanske VAST Data-platform som datalag. For en bruger er det heller ikke en garanti for, at enhver forespørgsel fysisk behandles i præcis Frankrig eller Sverige. Mistral oplyser, at data som standard hostes i EU, men at valg af amerikansk API-endpoint placerer data i USA, og at visse funktioner kan medføre midlertidige overførsler uden for EU. Mistrals oplysninger om dataopbevaring

Fik lige lyst til at se hvad forskellene er (så godt som muligt). Brugte ChatGpt til det, da det stadigvæk giver flest og mest detaljerede svar. En svaghed som pt GDPRChat har ( og jeg har neænte som FEJL til supporten). Her er svaret " Status pr. 22. juli 2026. Her er GDPRchat.eu fra danske FRITS AI ApS sammenlignet med ChatGPT. “Ikke offentliggjort” betyder, at jeg ikke har fundet en officiel specifikation — ikke at funktionen nødvendigvis ikke findes. KORT KONKLUSION GDPRchat er teknisk bygget som en europæisk, fler-model AI-tjeneste med usædvanligt detaljeret dokumentation af dataplacering, leverandører, kryptering og en lokal PII-filterfunktion. ChatGPT har væsentligt bredere modeludbud, mere avanceret ræsonnering, større integrationsøkosystem og stærkere dokumenterede enterprise-certificeringer, men privat ChatGPT kræver, at man aktivt fravælger træning på chats. EU-datalagring og EU-inference findes hos ChatGPT kun for kvalificerede Enterprise/Edu-kunder og dækker ikke alle hjælpefunktioner. SKEMA 1: MODEL- OG PRODUKTARKITEKTUR ChatGPT Produktet er et cloud-system med flere modeller og værktøjer, ikke én fast chatbot-model. Standardmodellen til hurtige svar er aktuelt GPT-5.5 Instant. De betalte ræsonneringsniveauer Medium, High og Extra High bruger GPT-5.6 Sol; Pro bruger GPT-5.6 Sol Pro. Systemet kan automatisk skifte fra hurtig til mere krævende ræsonnering ved komplekse opgaver. Den præcise model afhænger af abonnement, arbejdsområde og løbende udrulning. GDPRchat Produktet er også et fler-model-system, men offentliggør den aktuelle opgavefordeling. Chats og dokumentanalyse bruger Mistral Large. Hverdagsopgaver bruger Mistral Small. Billedforståelse bruger Mistral Medium. Kode, diagrammer og interaktive apps bruger Qwen 3.5 gennem Scaleway. Embeddings bruger Mistral Embed. Stemmeinput bruger Voxtral Mini. Billedgenerering bruger FLUX fra Black Forest Labs. Teknisk betydning Begge produkter vælger model efter opgaven. GDPRchat er mere gennemsigtigt om præcis leverandør, modelnavn og geografi. ChatGPT har mere avancerede ræsonneringsniveauer og større modeludbud, men offentliggør ikke den fulde interne modelarkitektur, parameterantal, GPU-type, træningscompute eller fulde træningsdatasæt. OpenAI: GPT-5.6 i ChatGPT · GDPRchat: Transparency · OpenAI: GPT-4 Technical Report SKEMA 2: DATAPLACERING OG INFERENCE ChatGPT, privat Free/Plus/Pro Der er ikke en offentlig garanti om, at al privat ChatGPT-behandling foregår i EU. ChatGPT Enterprise/Edu Kvalificerede kunder kan vælge europæisk datalagring for chats, filer, hukommelse, dataanalyse-artefakter, Custom GPTs og billedinput/-output. De kan også vælge EU-baseret GPU-inference, altså at modellens beregning på kundens indhold foregår i Europa. Det er dog ikke en garanti for, at alt systemarbejde foregår i EU: metadata, login, routing, CPU-processer og eksterne apps/websøgning kan stadig involvere behandling uden for regionen. GDPRchat Kernetjenesten beskrives som EU-baseret: Mistral og Scaleway i Frankrig, Hetzner-servere, PostgreSQL/pgvector-database og fillagring i Tyskland samt Black Forest Labs i Tyskland. GDPRchat oplyser dog selv vigtige undtagelser: Brave Search i USA modtager søgeforespørgslen, dog uden konto-ID eller IP-adresse; Google, Microsoft og Apple kan bruges til frivilligt login; Apple kan behandle App Store-køb. Derfor betyder “100 % europæisk” i praksis europæisk kernebehandling — ikke at ingen valgfri funktion nogensinde sender data ud af EU. Teknisk betydning GDPRchat giver den enkleste standardmodel for EU-baseret AI-behandling. ChatGPT kan nå et lignende EU-niveau i Enterprise/Edu, men skal konfigureres, og visse funktioner skal begrænses. GDPRchat: Security · GDPRchat: Privacy Policy · OpenAI: Data and inference residency SKEMA 3: TRÆNING PÅ DINE CHATS OG OPBEVARING ChatGPT, privat abonnement OpenAI kan anvende indhold fra private ChatGPT-konti til modeltræning, medmindre du fravælger det i Settings → Data Controls → “Improve the model for everyone”. Når det er slået fra, bruges nye chats ikke til træning, men chats kan fortsat ligge i historikken. Feedback med tommel op/ned kan medføre, at den tilknyttede samtale bruges til træning. Almindelige chats gemmes, til du sletter dem; sletning planlægges normalt gennemført inden for 30 dage, med juridiske og sikkerhedsmæssige undtagelser. Temporary Chat bruges ikke til træning, skaber ikke hukommelse og slettes inden for 30 dage. ChatGPT Business/Enterprise/Edu Indhold bruges ikke til modeltræning som standard. GDPRchat Tjenesten oplyser, at den aldrig træner AI-modeller på dine data. Chats opbevares, til du sletter dem, men ikke-stjernemarkerede chats slettes automatisk efter otte dages inaktivitet som standard. Perioden kan ændres eller slås fra. Slettede data fjernes straks fra den aktive database og forsvinder fra krypterede backups inden for højst 30 dage. Sikkerhedslogge med visse konto- og IP-hændelser opbevares i 24 måneder. Teknisk betydning GDPRchat har den mest dataminimerende standardopsætning. ChatGPT kan konfigureres privat, men du skal selv kontrollere indstillingerne. For virksomhedsversionerne er forskellen mindre, fordi ChatGPT ikke træner på business-data som standard. OpenAI: Data usage · OpenAI: Data Controls · OpenAI: Retention · GDPRchat: Privacy Policy SKEMA 4: KRYPTERING, PII OG SIKKERHED ChatGPT OpenAI oplyser kryptering under transport og i hvile. For business-produkter dokumenterer OpenAI SOC 2 Type 2 samt ISO 27001, 27017, 27018, 27701 og 42001. Enterprise har desuden adgangs-, retention-, audit- og compliancekontroller. OpenAI beskriver ikke i sin almindelige ChatGPT-dokumentation en standardmæssig klient-side PII-blokering før teksten forlader browseren. GDPRchat GDPRchat oplyser TLS 1.2+ under transport, AES-256-GCM-kryptering af uploadet dokumenttekst på applikationslaget, nøgle opbevaret uden for database og backups samt bcrypt-hashing af adgangskoder. PII Lock er slået til som standard og skal ifølge leverandøren køre i browseren før afsendelse. Den kan opdage og blokere bl.a. navne, e-mails, telefonnumre, nationale ID-numre, IBAN-numre og pasnumre. Den er et stærkt forebyggende lag, men ikke en juridisk eller teknisk garanti for, at alle personoplysninger altid opdages. Teknisk betydning GDPRchat har den tydeligste persondatafilterfunktion for en enkelt bruger. ChatGPT har mere omfattende revisions- og certificeringsdokumentation for business-kunder. Hetzners ISO 27001-certificering er ikke det samme som, at hele GDPRchat-tjenesten selv er ISO-certificeret. OpenAI: Security and privacy · GDPRchat: Privacy Policy SKEMA 5: FILER, PYTHON, SØGNING OG MULTIMODALITET ChatGPT Kan analysere PDF, Office-filer, regneark, tekst- og datafiler. Offentligt angivne maksimum er 512 MB pr. fil, 2 millioner tokens pr. tekst-/dokumentfil, ca. 50 MB pr. regneark og 20 MB pr. billede. Dataanalyse kan køre Python i et Jupyter-miljø; det miljø kan ikke selv foretage web- eller API-kald. ChatGPT kan bruge web search og Deep Research med kilder. Deep Research kan arbejde i flere trin, bruge web, uploadede filer og tilsluttede apps samt levere citerede rapporter. GDPRchat Oplyser Python-kørsel, interaktive grafer, kort, dokumentgenerering, web search, billedgenerering og mere end 20 integrerede værktøjer. Stemmeinput transskriberes med Voxtral Mini; lydfilen slettes straks efter transskription ifølge privatlivspolitikken. Websøgning bruger Brave Search; forespørgslen sendes uden bruger-ID og IP, men selve søgeteksten kan stadig indeholde personoplysninger, hvis du har skrevet dem. Mangler i GDPRchats offentlige specifikation Jeg fandt ikke officielle tal for maksimal filstørrelse, tokenkontekst, Python-RAM, køretid, netværksadgang, parallelle opgaver eller svartid. Det gør ChatGPT lettere at vurdere ved store filer og reproducerbare dataanalyser. Teknisk betydning ChatGPT er bedre dokumenteret til store filer, avanceret research og programmatisk dataanalyse. GDPRchat har mange værktøjer, men færre offentliggjorte kapacitetsgrænser. OpenAI: File uploads · OpenAI: Data analysis · OpenAI: Deep Research · GDPRchat: Transparency SKEMA 6: INTEGRATIONER OG TILPASNING ChatGPT Har Custom GPTs med egne instruktioner, vidensfiler, web search, billedgenerering, apps og egne API-actions. Det har også et større økosystem af plugins/apps med læsning, synkronisering, research og eventuelt skrivehandlinger i eksterne tjenester. Apps gør dog dataflowet mere komplekst, fordi data kan sendes til tredjeparter. GDPRchat Har offentligt dokumenterede indbyggede værktøjer, men jeg fandt ikke et tilsvarende dokumenteret økosystem for brugerbyggede GPT’er, egne API-actions, store tredjeparts-appkataloger eller en offentlig udvikler-API. Det kan være en fordel for overskuelighed og datakontrol, men en begrænsning for automatisering og integrationsarbejde. Teknisk betydning ChatGPT er mest udvideligt. GDPRchat er mere afgrænset og dermed lettere at kortlægge datamæssigt. OpenAI: Custom GPTs · OpenAI: Apps and plugins SKEMA 7: FAGLIG YDEEVNE OG GENNEMSIGTIGHED ChatGPT Har sandsynligvis større topkapacitet til kompleks ræsonnering, dyb research, coding og agentlignende arbejdsgange, især med GPT-5.6 Sol/Pro. Det kan dog også tage fejl, udtrykke usikker information med høj selvtillid og kræver kildekontrol ved vigtige fakta. GDPRchat Har ikke offentligt dokumenterede, uafhængige benchmarks, kontekstvinduer eller latency-tal, som direkte kan sammenlignes med GPT-5.6. Det er derfor ikke teknisk forsvarligt at slå fast, at den ene er “mere præcis” end den anden uden test på dine egne opgaver. Gennemsigtighed GDPRchat vinder på driftsgennemsigtighed: modelnavne, leverandører, lande, database, PII-filter og retention er beskrevet konkret. ChatGPT vinder på dokumentation af enterprise-sikkerhed, certificeringer, integrationsmuligheder og avancerede modeltilstande. OpenAI: ChatGPT limitations · GDPRchat: Security PRAKTISK VALG Vælg GDPRchat, hvis det vigtigste er EU-baseret kerneinfrastruktur, tydelig leverandørgennemsigtighed, ingen træning på dine chats og et klient-side PII-filter. Hold PII Lock slået til, og undgå web search, Google/Microsoft/Apple-login og andre valgfri eksterne funktioner, hvis du vil begrænse dataoverførsler mest muligt. Vælg ChatGPT, hvis du har brug for den bredeste modelkapacitet, GPT-5.6-ræsonnering, Deep Research, Custom GPTs, eksterne apps, større økosystem og modne enterprise-kontroller. Til følsomme virksomhedsdata bør det være Business/Enterprise/Edu med korrekt DPA, datalagring i Europa, eventuelt inference residency og restriktioner på apps/web search. Ingen af tjenesterne bliver automatisk GDPR-lovlige blot ved valg af navn eller abonnement. Hvis du behandler andre menneskers helbredsoplysninger, CPR-lignende numre, personaleoplysninger eller fortrolige sager, kræves stadig lovligt behandlingsgrundlag, dataminimering, risikovurdering/DPIA hvor relevant og styring af eksterne værktøjer. "

Her er en link til belysning af det emne Fra GDPRChats egen info

... så jeg lod ChatGpt (desværre) lige se på sagen thi min erfaring er den, at den finder flere relevante informationer pt. " Status pr. 24. juli 2026: ChatGPT og Mistral er chatprodukter med skiftende modeller. ChatGPTs normale hurtige model er GPT‑5.5 Instant, mens GPT‑5.6 Sol driver Medium, High og Extra High i betalte planer. Mistral Vibe/Le Chat bruger Mistral Medium 3.5 som standardmodel. Den mest rimelige aktuelle model-sammenligning er derfor GPT‑5.6 Sol mod Mistral Medium 3.5. OpenAI og Mistral. GPT‑5.6 Sol har et offentliggjort kontekstvindue på 1.050.000 tokens, en maksimal outputlængde på 128.000 tokens og vidensgrænse 16. februar 2026. Mistral Medium 3.5 har 256.000 tokens kontekst. GPT‑5.6 Sols kontekstvindue er dermed 4,10 gange større. Mistral offentliggør ikke en særskilt fast maksimal outputlængde for Medium 3.5; API-reglen er, at input plus ønsket output ikke må overstige kontekstvinduet. Derfor kan de 128.000 outputtokens ikke sammenlignes direkte med et Mistral-tal. OpenAI og Mistral. OpenAI offentliggør for GPT‑5.6 Sol ikke antal parametre, aktive parametre, GPU-RAM-behov, antal trænings-GPU’er eller modelvægte. Mistral Medium 3.5 er derimod en tæt model med 128 mia. parametre, hvor alle 128 mia. er aktive, og Mistral angiver et GPU-RAM-interval på 256–64 GB. Mistral oplyser desuden, at modellen kan selvhostes på mindst fire GPU’er. Tallene kan ikke bruges til at udlede GPT‑5.6 Sols størrelse; et ikke-offentliggjort tal er ikke det samme som nul. Mistral og Mistral. Mistral Large 3 er den relevante Mistral-model, hvis man vil se den største offentligt specificerede generalistmodel. Den har 675 mia. totale parametre og 41 mia. aktive parametre, altså 6,07 % aktive parametre pr. beregningstrin og et forhold på 16,46 totale parametre pr. aktiv parameter. Den har 256.000 tokens kontekst og et angivet GPU-RAM-interval på 1.800–360 GB. Den blev trænet på 3.000 Nvidia H200-GPU’er og kan køres på én node med 8 × A100 eller 8 × H100. Ingen tilsvarende offentlig hardware- eller parameteroplysning findes for GPT‑5.6 Sol. Mistral Large 3-modelkort og Mistrals tekniske lancering. API-priserne er pr. 1 mio. tokens og er ikke det samme som prisen på et ChatGPT- eller Vibe-abonnement. GPT‑5.6 Sol koster US$5,00 for input, US$0,50 for cachet input og US$30,00 for output. Mistral Medium 3.5 koster US$1,50, US$0,15 og US$7,50. Det gør GPT‑5.6 Sol 3,33 gange dyrere for input og cachet input samt 4,00 gange dyrere for output. Ved præcis 1 mio. inputtokens plus 1 mio. outputtokens bliver regnestykket US$35,00 mod US$9,00: GPT‑5.6 Sol er 3,89 gange dyrere. Begge leverandører angiver en cache-rabat på 90 %. OpenAI, Mistral Medium 3.5 og Mistrals cache-regel. For den konkrete modelversion Mistral Large 3 (mistral-large-2512+1) står der US$0,50 pr. mio. inputtokens og US$1,50 pr. mio. outputtokens. Samme 1+1 mio.-scenario giver US$2,00 mod GPT‑5.6 Sols US$35,00: 17,5 gange lavere pris. Mistrals generelle prisside angiver dog US$2,00/US$6,00 for noget, den kalder “Mistral Large”; det er et andet tal end Large 3-modelkortet. Derfor bør pris altid knyttes til det præcise model-id og dato, ikke kun produktnavnet. Large 3-modelkort og Mistrals prisside. OpenAI offentliggør API-gennemløbsgrænser for GPT‑5.6 Sol på 500.000, 1.000.000, 2.000.000, 4.000.000 og 40.000.000 tokens pr. minut for niveau 1–5. Mistral oplyser, at grænser afhænger af model og abonnement, men offentliggør ikke ét tilsvarende universelt sæt tal. Der kan derfor ikke laves en reel tal-til-tal-gennemløbssammenligning. OpenAI og Mistral. På benchmarks har Mistral Medium 3.5 en offentliggjort score på 77,6 % på SWE‑Bench Verified og 91,4 på τ³‑Telecom. GPT‑5.6 Sol har i stedet offentliggjorte HealthBench-tal på 60,5 for HealthBench Professional, 57,0 for HealthBench, 33,1 for HealthBench Hard og 95,5 for HealthBench Consensus. De tests måler ikke det samme, så der findes ingen matematisk forsvarlig “samlet intelligens-score”. OpenAI offentliggjorde 74,9 % på SWE‑Bench Verified for GPT‑5 i august 2025; den rå forskel mod Mistral Medium 3.5 er 2,7 procentpoint, men den sammenligner en ældre GPT‑5-version med en nyere Mistral-model og er ikke et aktuelt ChatGPT-mod-resultat. Mistral, OpenAI GPT‑5.6-systemkort og OpenAI GPT‑5. Det numeriske resultat er derfor: ChatGPTs avancerede GPT‑5.6 Sol har 4,10 gange større offentliggjort kontekst end Mistral Medium 3.5 og Large 3, samt 128.000 offentliggjorte maksimale outputtokens. Mistral offentliggør langt flere oplysninger om parametre, GPU-RAM og selvhosting: 128 mia. tætte parametre for Medium 3.5 og 675/41 mia. totale/aktive parametre for Large 3. Mistrals API-priser er 3,89 gange lavere for Medium 3.5 og 17,5 gange lavere for Large 3 i et lige stort 1+1 mio.-token-scenarie. Der findes derimod ikke tilstrækkeligt ensartede aktuelle benchmarktal til at bevise, at den ene samlet set er mere kapabel end den anden. "