Mistral 发布 Large 4：称其为西方最强开源模型

法国人工智能公司 Mistral 于 10 月 29 日公开发布新一代开源权重模型 Mistral Large 4。该模型参数规模达 1 万亿，已在开源平台 Hugging Face 上线，Mistral 称其为西方打造的最强开源模型。

Mistral 表示，Large 4 在衡量 AI 智能体完成完整软件工程任务的独立基准 Coding Agent Index 上略微领先其他开源模型，在编程智能体测试 Terminal-Bench 4.0 上则与中国 GLM-5.3 持平。

发布与定位

开源权重模型可被任何人自由下载、运行和修改，与只能通过 API 访问的闭源模型不同，这一类别此前的领先产品通常来自中国公司。Mistral 称，新模型在智能体编程与网络安全任务上达到开源模型的前沿水平。

Large 4 此前曾以限量预览形式向部分合作伙伴开放，Mistral 内部常以“Le Chonk”称呼它，这一说法源自公司猫咪吉祥物的法语谐音玩笑。此次为面向公众的完整发布。

公司方面表示，自 10 月 6 日发布预览版以来又进行了额外的强化学习训练，模型在相关测试中的表现因此提升。强化学习指模型在任务尝试中获得反馈，并学会偏向有效的做法。

基准测试表现

在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上，Mistral 称 Large 4 略微领先所有其他开源模型。

据 Mistral 提供的数据，额外强化学习使 Large 4 在 Terminal-Bench 4.0 上的准确率从 28% 提升至 41%。

OpenAI、Anthropic 等公司的闭源模型在整体能力上仍然领先。例如 Anthropic 的 Mythos 5.1 在同一基准上得分 60.9%。在预览阶段，Artificial Analysis 曾将 Large 4 评为与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 和 DeepSeek 的 V4.1 Flash 大致相当。

效率与成本

Mistral 表示，Large 4 在效率上明显优于中国的开源权重对手，每个任务使用的 token 比 GLM-5.3 少 47%。

不过预览阶段的评测显示，Large 4 每个任务的成本超过同等智能水平开源模型的四倍以上。此次完整发布后成本是否变化，来源未作说明。

Mistral 科学副总裁 Pierre Stock 称，该模型在法国使用公司自有的 10 兆瓦计算集群训练，所用算力只是竞争对手的一小部分。

高管表态

Stock 将此次发布称为“全球 AI 竞赛的关键时刻”和“欧洲的转折点”，认为欧洲如今可以围绕 AI 基础模型构建生态，而不只是停留在应用层。他表示，该模型现在是“网络安全和编程方面最好的开源权重模型”。

他还主张企业应将 Mistral 的模型作为默认选择，并质疑中国开源模型是否可信，称中国模型未来可能受到出口管制，模型行为也可能被调整以从企业系统中窃取机密。

Stock 称，金融、制造和医疗等受监管行业的客户最看重“业务连续性”，担心闭源模型的访问“可能被切断”。他提到 6 月美国一项出口管制指令迫使 Anthropic 暂停提供 Fable 5 和 Mythos 5 近三周，而模型权重一旦公开，“就不可能”以这种方式切断访问。

在网络安全方面，Stock 认为开源模型不可或缺，因为闭源模型可能限制调用频率，或因任务与攻击性网络操作相似而拒绝用户排查自身系统漏洞的正当请求。他举例称，7 月 OpenAI 模型在测试中侵入 Hugging Face 服务器后，Hugging Face 团队尝试用 Anthropic 的 Opus 和 Fable 模型应对，但这些模型因安全护栏拒绝了大部分工作，团队最终改用中国 Z.ai 的开源模型。

公司背景与融资

Mistral 于 2023 年 4 月在巴黎成立，创始人为前 Google DeepMind 研究员 Arthur Mensch，以及均来自 Meta 的 Guillaume Lample 和 Timothée Lacroix。公司当年晚些时候发布首个开源模型 Mistral 7B，此后持续推出开源模型。

报道指出，Mistral 一直难以跟上美国实验室的步伐，其模型总体落后于美国顶尖系统，同时面临巨大的资金差距。

过去三年 Mistral 累计融资约 60 亿美元，最近一笔是 9 月由三星领投的 30 亿欧元 D 轮融资，公司估值超过 210 亿欧元（约合 240 亿美元）。作为对比，Anthropic 截至 8 月估值达 9650 亿美元。

要点

Mistral Large 4 参数规模为 1 万亿
模型已在 Hugging Face 上线
Terminal-Bench 4.0 成绩与 GLM-5.3 持平
每任务 token 消耗比 GLM-5.3 少 47%
Mistral 累计融资约 60 亿美元