万亿参数的Mistral Large 4权重开放,每任务少用47% token
装进自己机房的万亿参数模型
Mistral 发布 Mistral Large 4,内部代号 Le Chonk。1 万亿参数,原生多模态,权重开放。
权重文件放在 Hugging Face,用 vLLM 或 SGLang 可以在自己的基础设施上部署,也可以走 NVIDIA 托管端点。不想自己搭的,Mistral Studio、Mistral API、OpenRouter 都能调用。
许可证是修改版 MIT。免费使用、修改、微调、商业化都行。只有一个条件:运营 Model-as-a-Service 业务的公司要单独拿商业许可。这条针对的是转卖推理能力的一方,组织内部自用不在此列。
配套的 Mistral Forge 用来做定制,Mistral Studio 用来构建和治理 agent。组织可以检查模型、改模型,让模型在自己的机房里跑。不必依赖 Mistral 通过 API 提供服务。代码不出内网,是这条路最直接的好处。
省下来的主要是 token
从公开预览到这次发布,中间只隔了三周额外的强化学习。Mistral 说涨幅还在加速,没看到饱和的迹象。
在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上,Mistral Large 4 得 48%,与领先的开源模型 GLM-5.3 基本持平。平均每个任务少用 47% 的 token。
Terminal-Bench 4.0 从公开预览版的 28% 提升 13 个百分点到 41%,在开源模型里领先。输出 token 同时减少 30%。
推理分三档:Low 应对简单任务,Medium 对应日常任务,High 是默认档,留给最难的一批用例。任务越轻,档位可以调得越低。三档之间具体差多少时间、差多少钱,官方没有给出对照。
API 定价是每百万输入 token 0.70 美元,缓存输入 0.07 美元,输出 2.10 美元。
代码写得怎么样
Cognition 的私有 FrontierCode 2.0 基准测两件事:端到端代码质量,以及维护者愿不愿意合并这段代码。Mistral Large 4 以 19.7% 的得分领先。
Surge Code 的盲测两两比较里,人类评审对它的偏好高于 GLM-5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash。只排在 Claude Opus 5.5 之后。差距具体落在哪些编程任务上,没有拆开讲。
发布了三个演示。一个漏洞分类 agent 读完报告后自己复现漏洞,反复迭代补丁。补到 canary exploit 失效为止。一张约 1.9 万颗卫星和碎片的 3D 实时地图,全程没有人工介入。还有一次,它从零写了量子化学求解器,算出电子在分子里的位置,再搭出一个 3D 交互页面。
非编程类的表现也拿得出手。金融表格创建与编辑的 Finch 基准 73.3%,开源模型里仅次于 Kimi K3。网页浏览的 BrowseComp 达到 84.5%,高于 GLM-5.3 和 DeepSeek Flash 4.1。
安全是差异点
Artificial Analysis Cyber Index 上 51%。这个指数测三件事:找到漏洞、复现并验证漏洞、在不破坏功能的前提下打补丁。还有一条:不因为“太危险”就拒绝合法的防御性请求。
模型内置的护栏把防御性和恶意网络安全任务分开。对恶意网络请求的平均拒绝率 96.6%,在开源模型里最高。B3 Agent 安全基准上抵御 97.1% 的攻击,预览版是 93.3%。Mistral 给出的定位是托管方不用额外调优,就能跑安全相关的 agent。
另一面,Mistral 明确说看到了模型被用来发起真实攻击的潜力,正在相应修改护栏。公司向 Orange Cyberdefense 等企业设计伙伴提供专门优化的版本,用于渗透测试、漏洞评估和红队。合作附带严格审查和合同保障。这个版本和公开下载的权重差在哪,目前不清楚。
训练在欧洲,交付走微软
模型完全在欧洲基础设施上从零训练,从立项到发布的技术 lineage 清晰。Microsoft Foundry 是第一个把 Mistral Large 4 交付给客户的云厂商,Azure 开发者另有私有部署选项。
La Banque Postale 一位高管的表态被放进了发布信息。对一家公共和公民银行来说,技术主权不是可选项,是维持客户信任的关键前提。数据落在哪里这件事,受监管行业说得很直白。
Mistral 说 Large 4 会成为新一代专用模型和优化模型的基础,公司会继续扩展开源权重这一侧。
1 万亿参数要什么级别的硬件才跑得动。下载权重后的推理速度和 API 版本有没有差异。原生多模态在图像和音频上能做到什么程度。这三件事,发布信息里都没有答案。
关键事实
- 在Artificial Analysis Coding Agent Index上得分48%,与领先开源模型GLM-5.3基本持平,但平均每任务少用47%的token。
- 在Surge Code的盲测人类偏好评估中,Mistral Large 4优于GLM-5.3、Kimi K3和DeepSeek V4.1 Flash,仅落后于Claude Opus 5.5。
- 模型内置护栏区分防御性与恶意网络安全任务,对恶意网络请求的平均拒绝率达96.6%,为开源模型中最高。
- 在金融表格创建与编辑的Finch基准上得分73.3%,开源模型中仅次于Kimi K3。