导语
10 月 6 日，法国人工智能公司 Mistral AI 发布新一代旗舰模型 Mistral Large 4（简称 ML4），并即日起开启公开预览。该模型总参数量达 1 万亿（官方模型文档口径为 1.05 万亿），采用原生多模态的混合专家（MoE）架构，每次推理仅激活其中 490 亿参数。Mistral 在官方博客中宣称，ML4 是“美国或欧洲开发的开源权重模型中综合表现最强者”，并把对标矛头直接指向 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 等中国开源模型。公司同时宣布，模型权重将于 10 月底正式开放。
Mistral 内部给这款模型起了个颇具自嘲意味的代号——“Le Chonk”（意为“大块头”）。从参数规模看，它确实对得起这个名字：这是 Mistral 迄今最大、能力最强的模型，也是欧洲 AI 实验室在开源大模型赛道上迄今最重磅的一次出手。
事件详情：万亿参数，API 即刻可用
根据 Mistral 公布的模型文档，Mistral Large 4 的关键规格如下：
- 架构与规模：颗粒化混合专家（MoE）模型，总参数约 1.05 万亿，每 token 激活 490 亿参数，激活率仅约 4.7%。这意味着它的推理服务成本更接近中型稠密模型，而非同等参数规模的稠密模型。
- 多模态能力：原生支持文本与图像输入，配备 16 亿参数的视觉编码器，上下文窗口达 100 万 token，可处理电子表格、文档、图表、技术图纸、PDF 和大型地理空间图像。
- 训练投入：从零训练约两个月，在 Mistral 自有欧洲数据中心动用约 3800 至 4000 块英伟达 Grace Blackwell GPU 完成，训练语料覆盖 160 多种语言，包括欧盟全部官方语言。
- 使用方式与定价：公开预览即日起通过 Mistral Studio API 提供，定价为每百万输入 token 1.36 美元、每百万输出 token 4.18 美元。
- 权重开放计划：Mistral 表示权重将于 10 月底开放（多家媒体引述的具体日期为 10 月 27 日），采用 Mistral 自定义许可。在此之前，公司正与开发者、网络安全机构及政府部门合作测试，并为测试方提供放宽内容限制、增强网络能力的版本。
在能力定位上，Mistral 明确将 ML4 指向企业级工作负载：软件工程、网络安全、金融、法律、科学研究与制造业。公司还表示，第三方评测显示 ML4 在法律与金融任务上领先 GPT-6 Astra，并在 Harvey 的法律智能体基准上领先所有开源模型。
背景分析：押注网络安全，直面中国开源模型
这次发布的竞争叙事相当直白。Mistral 在官方材料中把 ML4 与 DeepSeek V4 Pro、Qwen3.8 Max、Kimi K3、GLM-5.3 逐一对比，宣称其“大幅超越任何来自美国或欧洲的开源权重模型”。首席执行官亚瑟·门施（Arthur Mensch）在阿布扎比的一场会议上进一步表示，ML4 在网络安全等特定维度上已超过中国模型。据路透社报道，门施未点名具体模型，也未说明对比口径。
网络安全是 Mistral 这次主打的差异化卖点。官方公布的成绩包括：在 Cybench 的 40 道安全竞赛题中完成 93%，在一项“复现真实软件漏洞并修复”的测试中达到 82%，为参测模型最高。值得注意的是，Mistral 特别指出，Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等闭源前沿模型在同一测试中“得分接近于零，因为它们拒绝执行该任务”——这反映的是模型在任务接受度上的政策差异，而非纯粹的技术能力差距。
在代码能力上，Mistral 称 ML4 在 DeepSWE v1.1 上取得 61.7%，综合代码智能体指数 49.8%，高于 DeepSeek V4 Pro 与 Qwen3.8 Max。不过第三方交叉验证给出了更克制的画面：独立媒体引用的交叉检验显示，ML4 在 DeepSWE 上约为 62%，低于 GLM-5.3 的 69%。评测机构 Artificial Analysis 给出的综合智能指数为 38 分，输出速度约每秒 116 token。这些数字均在各自测试条件下得出，不代表所有场景下的相对性能。
这次发布也是 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资后的首个重磅动作。Mistral 称这是“欧洲科技公司历史上最大的一笔股权融资”，由三星领投，已于 9 月完成。联合创始人兼首席科学家纪尧姆·朗普勒（Guillaume Lample）表示，ML4 是这轮融资支持路线图的“第一个里程碑”，公司科研团队已从 3 人扩张到约 300 人，随着强化学习收尾和训练算力扩充，模型能力还会继续提升。
影响与展望：欧洲的开源反击，与待验证的承诺
对开源生态而言，ML4 若如期在 10 月底开放权重，将成为欧洲阵营迄今参数规模最大的开源权重模型。Mistral 的定位也很明确：企业和政府可以在自有基础设施或私有云上部署，支持主权基础设施与零数据留存选项，并提供受欧洲法律管辖的欧洲本地部署——这套“欧洲主权 AI”叙事，正是 Mistral 区别于美国巨头和中国实验室的核心卖点。
对开发者来说，API 已可即刻试用，百万 token 1.36 美元输入、4.18 美元输出的定价处于中端水平。但有几个关键事项仍需验证：首先，目前所有亮眼成绩均为 Mistral 官方口径，独立第三方评测尚未大规模跟进；其次，权重开放的具体许可条款、强化学习完成后的最终版本实际表现，都有待 10 月底揭晓；最后，MoE 架构下 1 万亿参数的完整权重对部署硬件要求不低，实际自建门槛可能高于预期。
无论如何，ML4 的登场标志着开源大模型的竞争进入了“万亿参数”新阶段。在 DeepSeek、Qwen 等中国模型持续领跑开源榜单的背景下，欧洲终于拿出了一款正面叫板的作品。这场三方竞赛的下一回合，就看 10 月底的权重开放能否兑现今天的承诺。