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Mistral 开源万亿模型 Le Chonk 始末

10 月 29 日 Mistral 开放旗舰模型 Mistral Large 4(昵称 Le Chonk)权重,成为其迄今最大最强的开源模型。随后量化版本上线使 Mac Studio 可本地运行万亿参数,评测显示其 token 效率领先、编程指数居开源第二。

2026-10-29 ~ 2026-10-30 · 3 集 · 41 条

第 1 集 · Mistral 开源 1T 参数 MoE 模型 Le Chonk(2026-10-29,34 条)

10 月 29 日,Mistral 更新并开放了旗舰模型 Mistral Large 4(官方昵称 Le Chonk)的权重。这是 Mistral 迄今最大最强的模型,也是欧洲头部实验室在开源路线上的又一次重量级动作,官方宣传口径为「#1 in Sovereign AI」,CEO Arthur Mensch 确认「数周来的良好进展,现在放权重」。

已确认

  • 模型为原生多模态(图文输入)MoE,总参数约 1.05T(模型卡写作 Mistral-Large-4-1T-A52B),每 token 激活约 49–52B 参数,上下文窗口 1M token,统一 instruct、推理、编码与 agent 工作流
  • 基于 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练;此前以预览形式发布,此后通过持续扩大强化学习训练,编码与防御性网络安全能力大幅提升且增益仍在加速
  • 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上得 26 分(high reasoning),较 Preview 版 25 分提升,以约 1 分优势超越此前非中国开源模型领跑者
  • 在 Cognition FrontierCode 2.0 上位列开源模型第一;社区转述的关键指标包括 Coding Agent Index 49.8%、AutomationBench 59.9%、安全基准抗攻击 93.3%,并称代码能力超过 Kimi 与 DeepSeek
  • 权重已在 Hugging Face 发布,ggml-org 同步上架 GGUF 量化版,llama.cpp 支持获 HF 官方博客确认;NVIDIA SGLang 提供 Day-0 支持;官方提供 TRL 的 SFT + LoRA 微调示例,可在单节点 8×B300 上运行;模型卡支持工具调用与 JSON schema

为什么重要

  • 开放权重使 Mistral Large 4 成为非中国开源模型中的最强者,重塑开源阵营竞争格局
  • 超大参数规模配合开放权重,本地/私有部署社区可自行量化、微调与部署这一前沿级模型,契合欧洲「主权 AI」的定位叙事

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第 2 集 · Le Chonk 量化版上线,Mac Studio 可本地跑万亿参数(2026-10-29,3 条)

Mistral 开放权重模型 Le Chonk(Mistral Large 4)的量化版本陆续上线:Unsloth 的 Daniel Han 发布 1bit 量化版,在编码、agent 任务等多领域测试中压缩约 80% 体积仍保留 91% 精度,可在 Mac Studio 上本地运行万亿参数模型;Hugging Face 员工 pcuenq 也宣布本地部署版本上线,提供 FP8、NVFP4 和 GGUF 多种量化格式,面向本地/端侧使用,详细内容见官方博客。

第 3 集 · Mistral Large 4 评测出炉:token 效率领先,编程指数居开源第二(2026-10-29,4 条)

Artificial Analysis 公布 Mistral Large 4 (High) 完整评测:Intelligence Index 得 26 分排名第 8,输出速度 161 tokens/s;每个智能指数任务平均仅消耗 82K 输出 tokens,较 Preview 减少 39%,处于开源帕累托前沿。编程方面,在 Mistral Vibe 环境下 Coding Agent 指数得 48 分,位列开源权重模型第二,而 token 用量仅约为对手一半。