Mistral发布Mistral Large 4：1.05万亿参数只用490亿，权重10月27日才放出

10月6日，法国AI公司Mistral把自家最大的模型推到了公众面前：Mistral Large 4（内部绰号 le Chonk）。总参数1.05万亿，每个token只激活其中约490亿，配一个16亿参数的视觉编码器，上下文窗口开到100万token，同时处理文本和图像，覆盖160多种语言。

万亿参数的账怎么算

1.05万亿听起来吓人，但真正决定跑一次要花多少钱的是激活量——490亿。这正是MoE（混合专家）架构的意义：把参数池当作知识仓库，每次只用其中一小部分专家。所以一个万亿级文件的运行成本，可以贴近一个四百亿级模型，同时保留万亿级参数带来的容量。预览期定价是每百万输入token 1.36美元、输出4.18美元，这个价位明显是冲着「让开发者先接进来」去的。

训练全部在欧洲完成

Mistral强调的一点很有意思：ML4完全在欧洲训练，用的是自家数据中心里3800张英伟达Grace Blackwell GPU。在当下的语境里，这句话几乎等同于产品定位——面向那些想把模型和算力都留在自己境内的政府与企业。就在约一个月前，Mistral完成了30亿欧元融资，由三星电子与PSG Equity等共同领投，估值213亿欧元。钱、算力、叙事三条线在同一个月对齐，节奏非常清楚。

成绩单：网络安全是主打项

官方给出的数字里，最亮眼的是网络安全：在包含40项安全挑战的CyberBench上解决了93%的问题，在Artificial Analysis的网络安全评测中进入全球前五。软件开发基准DeepSWE 1.1得分61.7%，自动化基准AutomationBench为59.9%。Mistral CEO Arthur Mensch在发布会上直言，「欧洲在AI上竞争不过的说法是不成立的」。

开放权重还需要等三周

需要注意的是，眼下ML4是一个API，不是一个可以下载的文件。权重要到10月27日才公开，在那之前，所有「最强开放模型」的说法都只能由Mistral自己的评测支撑，用户无法验证。Mistral的安排是先把模型交给开发者、网络安全团队和政府机构做真实测试，理由是模型在网络安全上的能力足够强，需要先摸清可能被滥用的路径——这个顺序本身倒也说得通。

对使用者意味着什么

如果站在采购角度，今天能做的和十月底能做的不是同一件事：现在是租一个API，10月27日之后才可能变成可以自己部署的基础设施。计划如果依赖后者，最好先留成草稿。另外，评估一个新模型时不妨拉一个已被大规模验证的开源产品作基准，比如把 Tark元舟 这类聚合平台接入多个模型横向对比，比较激活参数、上下文长度和单位成本，比只读官方榜单更可靠。

（文 / AI30媒体部 ｜ 最后更新：2026年10月7日）