Mistral Large 4——Mistral 自己叫它”le Chonk”——是这家法国实验室 2026 年 10 月 6 日推出的迄今最大模型的公开预览：1.05 万亿参数的多模态混合专家模型，520 亿激活参数，1M token 上下文窗口。权重承诺在月底发布，它也是 9 月 8 日 30 亿欧元 D 轮融资所支撑路线图上的第一个里程碑。
它的卖点不是榜单名次，而是把”与全球最强开源模型相当”和主权叙事结合在一起：在自有欧洲数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 训练，用同一套基础设施提供服务，并可部署在由 Mistral 依据欧洲法律运营的欧洲区域。
基准测试
所有数字均为 Mistral 自报（2026 年 10 月 6 日）；权重尚未发布，因此还没有任何独立复现。
| 领域 | 结果 |
|---|---|
| DeepSWE v1.1（编码） | 61.7% |
| SWE-Atlas-QnA（仓库理解） | 59.4% |
| Terminal-Bench 4.0 | 28.3% |
| Coding Agent Index | 49.8%——领先 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Qwen3.8 Max |
| AutomationBench（657 个业务工作流） | 59.9%——领先 Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro 与 DeepSeek V4 Pro |
| AA-Briefcase（长时程知识工作） | 1,393 Elo——领先 DeepSeek V4 Pro |
| Artificial Analysis 网络安全指数 | 全部模型前五；大幅领先非中国开放权重模型 |
| 漏洞复现并修补任务 | 82%——据 Mistral 称为所有模型最高 |
| Cybench | 40 道题中解出 93% |
| Dense 200（视觉定位） | 42%，GPT-6 Astra 为 41% |
| Lakera B3 攻击抵抗 | 93.3% |
另有两项结果值得一提。在 Surge AI 的盲测人工编码质量评估中，Mistral Large 4 Preview 在五个模型中排第二（3.74），仅次于 Claude Opus 5（4.22），领先 GLM-5.3（3.60）、Kimi K3（3.59）与 GLM-5.2（3.40）。与 GLM-5.3 的内部专家对比中，它在 CAD 与 STEM 上更受青睐，金融与编码大致持平。据 Mistral 称，第三方评估机构 Vals 还发现它在金融与法律智能体任务上领先 GPT-6 Astra。
定价
| 每 1M token | 标价 | 预览折扣（5 折） |
|---|---|---|
| 输入 | $1.36 | $0.68 |
| 缓存输入（按页面所列） | $0.14 | $0.07 |
| 输出 | $4.18 | $2.09 |
按标价它低于 Grok 4.7、Claude Sonnet 5.5 与 GPT-6.1 Sol，但高于 DeepSeek V4.1 Flash 与 Qwen3.8 Flash 系列。预览价格是暂定的。
规格
| 规格 | 数值 |
|---|---|
| API 模型 | mistral-large-4（版本 26.10） |
| 参数 | 总计 1.05T，激活 52B，视觉编码器 1.6B |
| 上下文窗口 | 1M token |
| 模态 | 文本与图像输入，文本输出 |
| 推理 | 单一模型内的指令与推理混合 |
| 语言 | 训练数据覆盖 160 多种语言，含欧盟所有官方语言 |
| 功能 | 函数调用、结构化输出、文档问答、智能体与对话、内置工具、批处理 API |
| 权重 | 承诺 2026 年 10 月底发布 |
安全
Mistral 称模型在间接提示注入基准上已经饱和，在 KORA 责任基准上得 1.691 分（满分 2，为其开放模型中最高），并且对恶意网络提示（JailbreakBench、StrongREJECT、AgentHarm）的拒绝率高于其对比的任何开放模型，同时在合法网络安全任务上仍位居前列。发布前，经审核的合作伙伴与国家机构正在红队测试一个减少审核、扩展网络能力的版本。
对比
- 对比 DeepSeek V4.1 Flash： Mistral 的 DeepSWE（61.7%）远低于 DeepSeek 自报的 74.2%（评测框架不同），而且 V4.1 Flash 便宜得多。Mistral 的优势在网络安全、法律与主权定位。
- 对比 GLM-5.3： Mistral 自己的人工评估在 CAD 与 STEM 上更偏好 Large 4，金融与编码接近；GLM-5.3 的公开编码成绩更高。
- 对比 Claude Opus 5.5 与 GPT-6： 闭源模型在编码与智能体基准上领先；Mistral 的主张是在企业垂直领域持平，并为安全工作提供更好的使用权限。
局限
- 仅为预览。 还没有权重、许可证与完整技术报告。
- 编码差距。 编码得分明显低于领先的开放与闭源模型。
- 厂商自报。 网络安全对比依赖闭源模型拒绝测试任务。
开放权重模型的整体位置见 2026 LLM 指南。
适用场景
- 受监管行业（金融、公共部门、国防）的主权与本地部署
- 网络安全工作——漏洞复现、修补、恶意软件分析与检测工程
- 文档、图表与技术图纸理解，包括视觉定位
- 覆盖欧盟与 160 多种语言的多语言企业助手
优缺点
优势
- 1.05T 参数的 MoE，52B 激活，原生图像理解与 1M 上下文——Mistral 迄今最大的模型，并自称是美国或欧洲研发的最强开放权重模型
- 在企业敏感场景领先——Mistral 称其在网络安全、金融与法律上为开放模型最优，并进入 Artificial Analysis 网络安全指数前五
- 权重承诺 10 月底发布，可自托管，并提供由 Mistral 在欧洲法律下运营的欧洲部署
- 在 Mistral 自有的欧洲数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练，训练数据涵盖 160 多种语言，包括欧盟所有官方语言
局限
- 目前只是公开预览——权重、许可证以及完整的架构与后训练细节都还未公布
- 编码得分落后于中国开放权重领先者及 Mistral 所对比的所有闭源前沿模型（DeepSWE v1.1 61.7%，Terminal-Bench 4.0 28.3%）
- 几乎所有数字都是 Mistral 自报或来自小规模人工评估，网络安全对比还依赖会拒绝该测试任务的闭源模型
- 1T 参数的 MoE 自托管需要多卡节点
常见问题
Mistral Large 4 什么时候发布的？
Mistral 于 2026 年 10 月 6 日推出公开预览，API 在 Mistral Studio 提供。权重预计 2026 年 10 月底发布，因此截至 10 月中旬还不能下载。
Mistral Large 4 有多大？
Mistral 文档列出总参数 1.05 万亿、每 token 激活 520 亿，外加 16 亿参数的视觉编码器。它是细粒度混合专家模型，原生支持多模态输入，上下文窗口为 1M token。
Mistral Large 4 多少钱？
Mistral 模型页列出每百万输入 token $1.36、输出 token $4.18，目前 50% 预览折扣后为 $0.68 与 $2.09。预览价格请视为暂定。
Mistral Large 4 真的是开源吗？
Mistral 称其为开放权重，并表示将在 10 月底前发布权重。许可证尚未公布，预览本身运行在 Mistral 托管 API 上，因此在权重发布后请先核对许可条款再做依赖。
为什么 Mistral 说闭源模型在它的网络安全测试上得分接近零？
在 Artificial Analysis 网络安全指数的某项任务（复现真实漏洞再修补）中，Mistral 称 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 因拒绝执行任务而得分接近零，Mistral Large 4 则得 82%。这既是对拒绝行为的陈述，也是对能力的陈述，且出自 Mistral 自己的文章。