Mistral Large 4：1.05万亿参数多模态MoE模型预览

Mistral AI 刚刚宣布发布 Mistral Large 4（ML4），内部代号 Le Chonk，作为公开预览版发布。根据模型文档，ML4 是一个精细化的混合专家模型，总参数达 1.05 万亿，每个 token 激活 490 亿参数，视觉编码器为 16 亿参数，上下文窗口达 100 万 token。该模型从零开始在 Mistral 自有欧洲数据中心的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上训练完成。

Mistral AI 于 2026 年 10 月 6 日发布 Mistral Large 4（'Le Chonk'）作为公开预览版：这是一个拥有 1.05T 参数的精细化 MoE 模型，每个 token 激活 490 亿参数，支持原生图像输入，上下文窗口达 100 万 token，完全在 Mistral 自有欧盟数据中心的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零开始训练。API 现已上线，输入价格为每 100 万 token 1.36 美元，输出价格为每 100 万 token 4.18 美元，但权重文件要到 10 月底才会发布，因此目前还无法进行 self hosting。其突出成果体现在网络安全领域，Mistral 报告在 Cybench 上达到 93%，在 CyberGym-E2E 上达到 82%，并指出多个闭源前沿模型的得分接近零，因为它们直接拒绝执行任务。

架构是什么？

ML4 是一个混合指令推理 MoE 模型，能够原生接受图像输入。每个 token 激活约 4.7% 的参数，这就是一个万亿参数级别的模型能够以中等价位提供服务的方式。完整的 1.05T 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起发布。训练数据涵盖超过 160 种语言，包括所有欧盟官方语言。

交互式讲解器

在网络安全领域，Mistral 报告在 Cybench 上达到 93%，在 CyberGym-E2E 上达到 82%，使 ML4 位列 Artificial Analysis 网络安全指数全球前五。更值得关注的说法是结构性的：Mistral 表示，多个前沿闭源模型在 CyberGym-E2E 上得分接近零，因为它们直接拒绝执行任务。复现一个漏洞以证明其真实存在是标准的防御工作，而提供商层面的拒绝会将其阻断。

在 agentic coding 领域，Mistral 报告在 DeepSWE v1.1 上达到 61.7%，在 SWE-Atlas-QnA 上达到 59.4%，在 Terminal-Bench 4.0 上达到 28.3%，综合 Artificial Analysis 编程 Agent 指数为 49.8%。Mistral 指出这些评估是在公开测试工具之前私下进行的，因此尚未独立可复现。

与 Surge AI 合作进行的盲测人类评估是更诚实的信号。专业标注员对 ML4 Preview 评分为 3.74 分（满分 5 分），在 5 个模型中排名第二，领先于 GLM-5.3（3.60 分）和 Kimi K3（3.59 分），但落后于 Claude Opus 5 的 4.22 分。

在安全性方面，ML4 在 Lakera 的 B3 基准测试中抵抗了 93.3% 的攻击，在 KORABench 上得分为 1.691 分（满分 2.0 分）。

与最接近的开源模型相比，它的表现如何？

今天你能用它构建什么？

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。缓存输入的价格为每 100 万 token 0.14 美元，这从根本上改变了 100 万上下文窗口 agent 循环的经济性。

• 1.05T 总参数，每个 token 激活 49B，上下文窗口 1M，16 亿参数视觉编码器
• 在 Mistral 自有欧盟数据中心的 3,800 块 Grace Blackwell GPU 上训练
• API 预览版现已上线，输入价格为每 100 万 token 1.36 美元，输出价格为每 100 万 token 4.18 美元
• 权重承诺在 2026 年 10 月底发布，因此目前还无法 self hosting
• 最强成果在网络安全领域，闭源模型通常会拒绝该任务

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Asif Razzaq 是 Marktechpost AI Media Inc. 的首席执行官。作为一位有远见的企业家和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力为社会造福。他最近的创业项目是推出了一个人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深入报道机器学习和深度学习新闻而著称，内容既技术性强又易于广大读者理解。该平台月浏览量超过 200 万次，显示出其在受众中的受欢迎程度。