Mistral Large 4发布：1万亿参数对标中国开源模型，欧洲AI的翻身仗能打赢吗

法国AI公司Mistral在10月6日扔出一颗重磅炸弹：Mistral Large 4（绰号”Le Chonk”）公开预览版上线。这是一款总参数1.05万亿、每Token激活49B的原生多模态MoE模型。API当天可用，开放权重承诺10月底放出，媒体披露的日期是10月27日。

欧洲AI第一次拿出万亿参数级模型。这场仗怎么打，账本值得拆开算。

参数堆到万亿，激活只有49B

Mistral Large 4采用细粒度混合专家架构。路由器为每个Token只挑选约5%的权重参与计算，1万亿参数的模型跑出49B模型的单Token成本。视觉侧配了一个1.6B的编码器，支持图文输入、文本输出。

训练是真正烧钱的部分。Mistral在自家欧洲数据中心投入约3800块NVIDIA Grace Blackwell GPU，从零训练约两个月。这次发布是30亿欧元D轮融资后的第一个成果，VentureBeat称该轮估后估值约240亿美元，是欧洲科技史上最大规模股权融资。

上下文窗口方面有个分歧：Mistral官方文档标100万Token，第三方评测机构Artificial Analysis和Vals.ai都记为512K。在Mistral澄清之前，开发者按512K做规划更稳妥。

跑分出炉：欧美开源第一，离中国顶尖还有距离

独立评测机构Artificial Analysis给出的智能指数是38分。这个数字让Mistral Large 4成为西方开源模型中的最高分，比NVIDIA Nemotron 3 Ultra（23分）、OpenAI gpt-oss-120b（12分）领先一大截。

问题是另一侧的榜单。中国开源模型排在前面：小米MiMo-V2.6-Pro拿46.3分，智谱GLM-5.3约45分，月之暗面Kimi K3约44分，阿里Qwen3.8也有40分。Mistral Large 4在全部开源模型中只排第八，与GLM-5.3、Kimi K3有6到8分的差距。

Mistral官方报的编码成绩是DeepSWE v1.1拿下61.7%。VentureBeat对照了DeepSWE实时排行榜，GLM-5.3和Kimi K3在各自的最佳配置下约69%，GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5约74%。61.7%属于有竞争力，谈不上领先。

第三方Vals.ai给的分更低：Vals指数48.05%，44个模型里排第32。亮点在法律领域，Harvey法律Agent基准15.83%，75个模型中排第六、开源模型第一。

网络安全才是真正的牌

Mistral把宝押在网络安全上。在一个”复现并修补真实开源漏洞”的测试中，Mistral Large 4得分82%，官方称Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra接近零分，原因是它们拒绝执行这类任务。Cybench基准上它解决了93%的挑战。

这是一步险棋。闭源厂商在生物、网络等高危能力上普遍收紧限制，Mistral反着来，向通过审核的安全伙伴、政府机构提供放宽审核、扩展网络能力的版本。Mistral同时声称，自家模型对恶意网络提示词的拒绝率高于其他任何开源模型。这两个说法要等权重开放、独立测试后才能验证。

价格贵，话还密

定价单上写的是输入每百万Token 1.36美元、输出4.18美元。文档页面目前显示半价0.68美元和2.09美元，评论者说促销期约两周。

真正的坑在成本效率。Artificial Analysis跑指数时，Mistral Large 4输出了2亿Token，中位数模型只输出8100万。话多直接推高单任务成本：每个指数任务约1.13美元，DeepSeek V4.1 Flash只要0.27美元。速度倒不慢，输出约116 Token每秒。

10月27日才是关键节点

Mistral的发布声明写得清楚：欧洲全栈自研，从Mistral云基础设施部署，覆盖全部欧盟官方语言在内的160多种语言。这套”主权AI”叙事对欧洲政府和企业客户有吸引力，监管合规是刚需。

对开发者来说，眼下该做三件事：在自家任务上先跑预览版API，别信厂商图表；等10月27日权重放出，重点读许可条款——VentureBeat透露将是自定义Mistral许可，条款宽严决定它能走多远；RL训练还在进行中，官方称无饱和迹象，最终检查点可能比预览版强不少。

欧美开源模型和中国的差距从”追不上”缩到”差6分”，这个变化本身比任何单款模型都重要。10月底权重落地，答案自见分晓。