Mistral Large 4：1T 参数旗舰发布始末

第 1 集 · Mistral 发布 1T 参数开源多模态模型 Large 4(2026-10-06,42 条)

Mistral 于 10 月 6 日官宣旗舰开放权重模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）并开启公开预览：总参数 1T、激活参数约 49B 的原生多模态 MoE 架构。API 当日上线，可在 Mistral Studio 试用，开源权重版本计划 10 月底发布，Hugging Face 的预发布页面显示预计 10 月 31 日以开源形式放出。这是 Mistral 迄今规模最大的开放权重旗舰，被视为欧洲开源阵营对标美国头部开源模型的标志性动作。

已确认

• 模型规格：总参数 1T、激活参数约 49B（Hugging Face 预发布页面写作 520 亿激活），原生多模态，视觉 grounding 能力据称超越闭源模型。
• 官方定位：公司称其为按聚合基准「美欧最强」乃至「中国以外最强」的开源权重模型，并称「非常非常接近」部分专有闭源模型；在网络安全防御、制造、金融等关键工作负载上达到 SOTA，针对编程和网络防御做了优化。
• 训练与发布节奏：官方披露 RL 训练仍在继续并持续带来提升，API 已于发布当日上线，权重定于 10 月底（预计 10 月 31 日）开源，当前为预览版，正式版预计本月晚些时候推出。
• 人评结果：联合创始人兼首席科学家 Guillaume Lample 称在人类评估中，ML4 在 STEM、CAD 和金融任务上表现优于 GLM 5.3，在智能体编码上与其持平；Mistral 的 Sophia Yang 亦表示该模型在跨领域人类评测中全面压过 GLM 5.3，并附评测链接。

尚未确认

• 官方公布的基准数据存在缺失（社区转述质疑），具体性能表现有待独立评测验证。
• 「胜过 GLM 5.3」「超越闭源模型」等主张均来自官方口径，尚无第三方验证。

为什么重要

• 1T 参数级别在欧洲开源阵营中具有标志性意义，直接对标美国与中国的头部开源模型。
• 网络安全等关键行业的 SOTA 主张若经第三方验证，将影响企业级模型选型格局。

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第 2 集 · Mistral 用 3800 块 Grace Blackwell 在欧洲训练 1T 参数模型(2026-10-06,3 条)

开发者 qtnx 宣布团队在欧洲 Mistral 位于 Bruyères-le-Châtel 的数据中心，使用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU，完成了从预训练到后训练的全流程 1 万亿参数模型训练，是少见的公开披露案例。NVIDIA AI Infra 官方确认，该模型为已开放公开预览的 Mistral Large 4，其 D 轮 30 亿欧元融资为训练买单，后续还有两轮新集群在路。

• ML4 用 3800 块 Grace Blackwell 训练，Mistral 两轮新集群在路上 — GuillaumeLample · 2026-10-06
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第 3 集 · Mistral Large 4 仍在 RL 训练,预计月底发布(2026-10-06,3 条)

据 X 用户 @qtnx 爆料及 Mistral 相关账号透露,Mistral Large 4(代号 le chonk)目前仍处于预览阶段,强化学习训练尚未结束,对比此前的 preview 版本持续看到提升,预计本月晚些时候正式开放使用。官方博客已公布预览版的部分评测结果,显示模型能力仍在稳步进步。

• Mistral Large 4 预览持续变强,RL 训练仍在跑,本月内开放 — qtnx_ · 2026-10-06
• Mistral Large 4 预览版持续评测,RL 训练仍在带来提升 — xeophon · 2026-10-06
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第 4 集 · Artificial Analysis 评测 Mistral Large 4：法国升至前沿榜第三(2026-10-06,6 条)

10 月 6 日，Artificial Analysis 发布 Mistral Large 4 Research Public Preview 的完整评测：该模型总参数量 1T、激活 49B，Intelligence Index 得 38 分，跻身 Gemini/GPT 同梯队。评测认为这是法国重回美中之外最强模型阵营的标志。权重计划月底开源，高定价引发性价比争议，开源格局与定价策略值得持续关注。

已确认

• 模型规格与总评：1T 参数（激活 49B），Intelligence Index 得 38 分，与 Gemini/GPT 同梯队接近
• 国家排名：凭 38 分，法国升至前沿模型国家榜第三，仅次于美国（Claude Opus 5.5，58 分）和中国（MiMo-V2.6-Pro，46 分）
• 定价：每百万输入/输出 token 分别为 $1.36/$4.18，缓存输入 $0.14；上线前两周五折，折后每任务成本 $0.57，但整任务成本约 $1.13，仍为同级开源模型的 4 倍，高于 GLM-5.3 等竞品
• 网络安全能力：Cyber Index 得 50 分，与 GLM-5.3-Flash 持平，低于 MiMo-V2.6-Pro（56）；评测方预计权重发布后其 Cyber 排名将进入开源模型前三
• Artificial Analysis 已上线完整评测结果页面，涵盖各项能力指标

尚未确认

• 月底开源 1T 级权重目前仅为官方计划，实际发布情况待观察
• 第三方对 38 分评价分歧：LuminaBench 认为 1T 参数模型仅得 38 分表现糟糕，但也有观点认为其分数与 GLM 5.x 等竞品相当，性价比评价尚无定论

为什么重要

• 若月底如约开源 1T 级权重，将显著改变开源模型竞争格局，法国也借此确立美中之外的第三极地位
• 高定价引发性价比争议：能力领先但成本为同级开源模型数倍，实际采用可能受限
• 网络安全等专项能力上仍落后中国头部开源模型（MiMo-V2.6-Pro），开源后排名变化值得跟踪

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第 5 集 · Mistral Large 4.0 曝光:万亿参数本月底开源权重(2026-10-06,3 条)

Hugging Face 上出现 mistralai/Mistral-Large-4.0-1T05-A52B 的「Upcoming release」预告页,该模型代号 Le Chonk,为原生多模态模型,总参数规模达 1 万亿、激活参数约 520 亿。Reddit 用户注意到该页面并指出,模型权重预计在约 25 天后(本月底)开放下载,引发社区对这一超大规模稀疏 MoE 模型开源的广泛关注。

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