Mistral AI 刚刚宣布发布 Mistral Large 4 (ML4)，内部昵称为 Le Chonk，作为公开预览版。ML4 是一个细粒度的 Mixture of Experts 模型，总参数量为 1.05 万亿，每个 token 激活 490 亿参数，配备一个 16 亿参数的视觉编码器以及 100 万 token 的上下文窗口， 根据模型文档。它是在Mistral自己的欧洲数据中心里,使用3,800块NVIDIA Grace Blackwell GPU从零开始训练的。
TL;DR
Mistral AI 于 2026 年 10 月 6 日发布 Mistral Large 4（“Le Chonk”）公开预览版：这是一款 1.05T 参数的细粒度 MoE 模型，每个 token 激活 49B 参数，支持原生图像输入和 1M 上下文窗口，在 Mistral 位于欧盟的自有数据中心内用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练而成。该 API 现已上线，价格为每 1M 输入 token 1.36 美元、每 1M 输出 token 4.18 美元，但模型权重要到 10 月底才会发布，因此目前尚无法自行托管。其突出表现体现在网络安全领域：Mistral 报告称其在 Cybench 上得分为 93%，在 CyberGym-E2E 上得分为 82%，并指出若干闭源前沿模型因拒绝执行该任务而得分接近于零。
架构是什么？
ML4 是一个混合指令与推理的 MoE 模型，原生支持图像输入。每个 token 仅激活约 4.7% 的权重，这正是 1 万亿级模型能以中端价格提供服务的原因。完整的 1.05T 权重仍需驻留在内存中，因此激活数量决定的是计算量，而不是你的硬件账单。
Mistral 尚未公布专家数量、top-k 路由或层布局；这些信息将随权重一同发布。训练数据涵盖超过 160 种语言，包括欧盟所有官方语言。
交互式讲解
它的表现如何？
在 网络安全，Mistral 报告达到 93% Cybench 上取得 93%，在 CyberGym-E2E 上取得 82%，使 ML4 在 Artificial Analysis Cyber Index 上位列全球前 5。更有意思的说法是结构性的：Mistral 指出，若干前沿闭源模型在 CyberGym-E2E 上的得分接近于零，因为它们直接拒绝执行。复现漏洞以证明其真实存在是标准的防御性工作，而提供商层面的拒绝却阻断了这一工作。
在 智能体编程方面，Mistral 报告在 DeepSWE v1.1 上为 61.7%，在 SWE-Atlas-QnA 上为 59.4%，在 Terminal-Bench 4.0 上为 28.3%，合并后的 Artificial Analysis Coding Agent Index 为 49.8%。Mistral 指出，这些测试是在该测试框架公开之前私下评估的，因此尚不可独立复现。
与 Surge AI 合作进行的盲测人类评估是更真实的信号。专业标注者对 ML4 Preview 的评分为 5 分中的 3.74 分，在 5 个模型中排名第二，领先于 GLM-5.3（3.60）和 Kimi K3（3.59），但落后于得分为 4.22 的 Claude Opus 5 ，为 4.22。
关于 安全, ML4 抵御了 93.3% 的针对 Lakera 的 B3 基准测试 并在满分2.0中获得1.691分 KORABench.
它与最接近的开源权重竞争对手相比如何？
| 特性 | Mistral Large 4 | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| 总参数 | 1.05T | 1.6T | 2.8T | 未正式发布 |
| 每个token的活跃参数 | 49B | 49B | ~104B | 未正式发布 |
| 上下文窗口 | 1M | 1M | 1M | 1M |
| 原生图像输入 | 是 | 否 | 是 | 否 |
| 权重是否可用 | 尚未提供，预计2026年10月底发布 | 是，可在Hugging Face获取 | 是，自2026年7月27日起 | 是，据Artificial Analysis |
| 许可证 | 尚未公布 | MIT | 修改版MIT | GLM-5.3许可证 |
| API每1M输入/输出价格 | $1.36 / $4.18 | 因提供商而异 | $3.00 / $15.00 | $1.40 / $4.40 |
| 发布情况 | 2026年10月6日 | 2026年8月（0813版本） | 2026年7月16日 | 2026年8月14日 |
你现在能用它构建什么？
预览版API支持函数调用、结构化输出、文档问答、批处理以及Agents和Conversations端点。缓存输入定价为每1M token 0.14美元，这在1M窗口下实质性地改变了长上下文智能体循环的经济性。
核心要点
- 1.05T总参数，每token激活49B，1M上下文，1.6B视觉编码器。
- 在Mistral位于欧盟的自有数据中心使用3,800块Grace Blackwell GPU进行训练。
- API预览现已上线，每1M输入token 1.36美元，每1M输出token 4.18美元。
- 权重承诺于2026年10月底发布，因此目前还无法自行托管。
- 最强的表现体现在网络安全领域，在这一领域闭源模型通常会拒绝执行该任务。
请查看 Mistral Large 4发布公告, Mistral Large 4模型文档 以及 Artificial Analysis模型对比。所有功劳归于该项目的研究者。另外，欢迎在 Twitter 上关注我们，别忘了加入我们的 150k+ML SubReddit 并订阅 我们的新闻通讯。等等！你在用telegram吗？ 现在你也可以在telegram上加入我们了。
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