Mistral Large 4开放预览，模型权重将于10月底前公开

Mistral AI 于 2026 年 10 月 6 日开放了其迄今规模最大的模型 Mistral Large 4 的公开预览。公司给它起了非正式简称 ML4，还半开玩笑地称其为“le Chonk”。目前，用户只能通过 Mistral 的开发者控制台 Mistral Studio 以 API 方式试用该模型。根据 Mistral 公告中的信息，模型权重将在本月底前开放下载；截至目前，模型文件尚不能下载。

Mistral Large 4 是一款通用语言模型，在同一个模型中整合了指令遵循、逐步推理以及借助工具完成任务的智能体能力。除文本外，它还能读取图像输入，包括文档、图表、照片、工程图纸和卫星图像。Mistral 主要面向软件开发、网络安全、金融和法律等企业场景推广这款模型。权重发布后，Large 4 也将成为可以在自己的服务器上运行的开放模型。

万亿参数的混合专家模型

据 Mistral 文档介绍，该模型总参数量为 1.05 万亿，采用混合专家（MoE）架构。在这种架构中，模型由大量“专家”子网络组成，处理每个词元时只调用其中一部分；Large 4 每一步激活的参数为 520 亿。负责读取图像的视觉编码器另有 16 亿参数。文档列出的上下文窗口，即模型一次能读取的文本量，为 100 万词元（token）。

据公司介绍，该模型是在 Mistral 位于欧洲的自有数据中心里，使用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零开始训练的，预览版也在同一基础设施上提供服务。Mistral 表示，训练数据中有相当大一部分为多语言数据，覆盖 160 多种语言，包括欧盟全部官方语言。模型的强化学习训练仍在进行中，公司称预计未来几周会有明显提升。

公司公布的测试结果

根据 Mistral 公布的结果，该模型在 DeepSWE v1.1 上得分 61.7%，在 SWE-Atlas-QnA 上得分 59.4%，在 Terminal-Bench 4 上得分 28.3%。公司称，在综合上述测试的编程智能体指数中，该模型领先于 DeepSeek V4 Pro 和 Qwen3.8 Max。在与 Surge AI 合作、隐去模型名称的代码质量人工盲评中，它在五个模型中排名第二，仅次于 Claude Opus 5。

网络安全是公告着重介绍的领域。据 Mistral 介绍，该模型在 Artificial Analysis 网络安全指数中位列全球前五。在要求模型复现开源软件中真实漏洞并加以修补的测试中，它的得分为 82%；在由安全竞赛题目组成的 Cybench 上得分为 93%。公司表示，一些闭源模型因拒绝执行该任务而在同一测试中得分很低。根据 Mistral 的测量，该模型拒绝恶意网络安全请求的比例高于参与比较的其他开放模型，并在 Lakera 的 B3 安全基准中抵御了 93.3% 的攻击。

在视觉方面，公司称该模型在考察图像中目标定位与标注能力的 Dense 200 测试中，以 42% 对 41% 小幅领先 GPT-6-Astra。在 Mistral 委托 vals.ai 进行的金融和法律评估中，该模型同样被报告领先于 GPT-6-Astra。

使用方式、模型文件与后续计划

预览版 API 可在 Mistral Studio 上以 mistral-large-4 调用。文档列出的功能包括结构化输出、函数调用、批量处理和智能体接口等。最新价格请见 Mistral 官网。

Mistral 表示将在本月底前发布模型权重，同时公布更多关于模型架构、补充测试结果和后训练方法的细节。在此之前，模型正与网络安全企业、经过审核的合作伙伴和政府机构一起在真实环境中进行红队测试，这些机构可以在较少限制、网络能力更强的条件下使用同一模型。公司表示，该模型将在全球多个地区提供，其中包括一个由 Mistral 全程自主运营的欧洲部署。根据公告，该模型也将支持在私有云或企业本地环境中运行。Mistral 还表示，Large 4 将成为面向特定行业的新一代专用模型的基础。

该模型仍处于预览阶段，由于训练仍在进行，其能力和测试成绩预计还会变化。模型架构的细节尚未公开。公告没有说明权重将采用何种许可证，计划商用的企业需要在文件发布后查看许可条款。自行运行这种规模的模型需要多块数据中心级 GPU；公司尚未公布硬件要求。想更全面地了解该模型，也请关注独立研究人员的评估。

来源：Mistral AI：Introducing Mistral Large 4、Mistral 文档：Mistral Large 4。