Mistral AI于2026年10月6日发布Mistral Large 4（ML4）公开预览版，提供托管API试用但尚未开放模型权重，权重计划在10月底前发布。ML4为原生多模态混合专家模型，声称约1.05万亿参数、490亿激活参数、百万token上下文窗口，并在欧洲自有数据中心训练与服务。
法国人工智能公司Mistral AI于2026年10月6日发布Mistral Large 4（ML4）的公开预览版，并以“Le Chonk”作为非正式名称。开发者目前可以通过Mistral Studio试用预览API，但模型权重尚未开放下载。Mistral表示，权重计划在10月底前发布，因此现阶段更准确的说法是“公开预览”或“开放权重路线图”，而不是已经完成开源。
Mistral在官方公告中称，ML4是一款原生多模态混合专家模型，拥有约1万亿个总参数和490亿个激活参数。Mistral的模型文档给出了更精确的规格：总参数量为1.05万亿，另配备16亿参数的视觉编码器；模型上下文窗口为100万token。预览API的标准价格为每百万输入token 1.36美元、每百万输出token 4.18美元，缓存输入价格更低。
从API预览到权重发布，两个时间点不能混为一谈
ML4目前向开发者开放的是托管API，而不是可自行下载和部署的完整模型。Mistral表示，在权重发布之前，公司还会继续补充模型架构、更多基准测试以及后训练方法的细节。
这一区分对开放模型尤其重要。开放权重意味着用户最终可以获得模型文件，并在符合许可证条件的环境中自行部署或修改；但在权重、模型卡和完整许可证条款正式公开前，外部用户无法核实模型的实际部署要求，也不能假定它已经具备成熟的本地运行路径。
Mistral把ML4定位为面向代码生成、智能体工作流和多模态理解的通用模型，同时强调其在网络安全、金融、法律、制造业和科学任务中的表现。公司称，模型还能够在私有云或本地环境运行，以便企业和政府按照自己的安全政策管理敏感任务。
性能数字主要来自厂商披露
Mistral公布的材料列出了网络安全、代码、智能体、科学计算和视觉理解等多类评测结果。例如，官方称ML4在一次真实软件漏洞复现与修补测试中取得82%的成绩，在Cybench网络安全挑战中解决了93%的任务；在代码评测中，DeepSWE v1.1为61.7%，SWE-Atlas-QnA为59.4%，Terminal-Bench 4为28.3%。
在智能体任务方面，Mistral称ML4在包含657项企业软件工作流的AutomationBench上取得59.9%，并在涉及长期知识工作的AA-Briefcase评测中达到1,393 Elo。视觉理解方面，公司给出的一个对比是，ML4在Dense 200上的成绩为42%，高于其对GPT-6 Astra 41%的测试结果。
不过，这些数字目前应被视为Mistral披露的结果，而不是已经完成充分独立复测的结论。官方页面特别说明，DeepSWE、Terminal-Bench和SWE-Atlas-QnA的部分数字来自Artificial Analysis在相关工具公开发布前进行的私下评估。测试所使用的提示词、工具、推理预算和版本条件，都会影响模型之间的可比性。
这也是近期开放模型竞争中反复出现的问题：参数规模和单项榜单分数很容易成为标题，但真正决定开发者是否采用一个模型的，还包括权重是否按时发布、许可证是否允许商用、推理所需的显存和互联成本，以及不同硬件上的实际吞吐量。AIFlux此前报道Reflection AI发布Beam开放权重模型时也指出，总参数、激活参数和真正的部署成本并不是同一个概念。
欧洲算力基础设施成为发布的一部分
Mistral表示，ML4是在其欧洲自有数据中心中从头训练的，使用了3,800张NVIDIA Grace Blackwell GPU，公开预览服务也运行在同一套基础设施上。公司将这项安排与“欧洲人工智能主权”联系起来，强调模型可以在欧洲法律和Mistral自营的服务环境下提供。
这里存在一个需要保留的口径差异：Mistral官方公告写的是3,800张GPU，而CNBC的交叉报道写成约4,000张，并称训练持续约两个月。由于官方公告是基础设施数字的第一方来源，本文采用3,800张这一口径，同时把CNBC的4,000张视为媒体报道中的四舍五入或不同统计口径，而不是将两者强行合并。
无论采用哪一个数字，ML4都表明，欧洲模型公司的竞争焦点已经从单纯发布模型，延伸到训练集群、数据中心和持续后训练能力。Mistral表示，ML4背后的强化学习训练仍在进行，未来数周和数月还会随着新算力上线继续改进。
这类系统工程问题并非模型发布时的附属信息。此前关于Olmo-core 3超大规模MoE训练基础设施的报道显示，MoE模型的效率还取决于专家路由、显存占用、GPU之间的通信和训练框架的具体实现。490亿激活参数可以降低每个token的计算量，却不会自动消除完整权重的存储和分布式部署压力。
开放权重竞争的下一场检验
Mistral的发布发生在开放模型竞争加速的背景下。CNBC指出，最具影响力的开放模型近来主要来自中国开发者生态，美国和欧洲公司正试图缩小在开放权重模型上的能力差距。Mistral则把ML4塑造成欧洲路线的代表：以大规模自有算力训练模型，以API预览让开发者提前试用，随后再开放权重，服务于需要可控、可审计或可自部署系统的组织。
但ML4的最终影响仍取决于几个尚未解决的问题：权重能否在10月底前按计划发布，最终许可证是否覆盖所有必要工具，外部评测能否复现官方结果，以及模型在真实企业工作流中的成本和稳定性如何。
截至目前可以确认的是，Mistral已经开放ML4预览API，并公布了约1.05万亿总参数、490亿激活参数、百万token上下文窗口和欧洲自有基础设施等信息。尚不能确认的是，完整权重发布后的实际下载规模、独立测试排名和本地部署成本。对开发者而言，10月底的权重发布将是检验这款“Le Chonk”究竟是一次产品预告，还是欧洲开放模型竞争转折点的关键时间。
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