Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）开源权重，1 万亿参数多模态模型主打编码与网络安全

思考

总结

Mistral 发布了 Mistral Large 4（Le Chonk），这是一款 1 万亿参数的多模态模型，现已推出，在编程、网络安全和推理效率方面均有提升。它在编程和防御性安全领域领跑开放权重基准，同时提供三种推理模式以平衡成本与性能。该模型完全开放权重并在欧洲训练，凭借可定制、可自托管的部署选项，助力主权 AI 的发展。

我们发布了 Le Chonk 的权重，推动开放模型在智能体编程和网络安全领域的前沿进展。

本月早些时候，我们以公开预览的形式发布了 Mistral Large 4（Le Chonk），这是我们旗舰级的 1 万亿参数、原生多模态模型。预览版的反响超出了我们的预期，我们非常感谢开发者社区、早期访问客户和合作伙伴的支持、协作与反馈。

自那以后，我们将这些反馈付诸实践，同时持续扩展强化学习，在 编程 和防御性 网络安全 方面取得了巨大进步。各项提升仍在加速，没有出现饱和的迹象。

今天，我们发布了这一改进版 Mistral Large 4 的权重。新模型在推理效率方面也有显著提升，为开发者带来更强的性能，同时降低了推理成本。

Mistral Large 4 是最佳的开放权重编程模型，也是全球能力最强的开放模型之一。它完全在欧洲基础设施上从零开始训练，从立项到发布拥有清晰的血统，为各组织提供了可信赖的主权 AI 基础

Mistral 正在定义主权 AI 这一品类，并引领开放前沿。我们致力于构建全球能力最强的模型并开源发布，让开发者、企业和机构能够拥有、定制并掌控自己的 AI。

为建设者而造。

Mistral Large 4 进入公开预览时，在各大主流编程基准上就取得了亮眼成绩。此后仅三周的额外强化学习，就将其推向开放权重编程的最前沿，在 FrontierCode 和 Terminal-Bench 上夺得领先地位，同时在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上与最佳开放权重模型持平，且 token 效率显著更高。

在 Cognition 的私有基准 FrontierCode 2.0 上——该基准评估端到端代码质量以及仓库维护者是否会合并智能体的改动——Mistral Large 4 以 19.7% 的分数位居第一。

推进智能体编程的帕累托前沿。

Mistral Large 4 以显著更少的 token 实现了前沿级编程性能，使复杂的编程智能体在大规模运行时更加经济。

在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Mistral Large 4 得分为 48%，与领先的开放权重模型 GLM-5.3 基本持平，同时平均每个任务使用的 token 少 47%。

这些提升也延伸到了基于终端的编程工作流。在 Terminal-Bench 4.0 上，Mistral Large 4 相比其公开预览版提升了 13 个百分点，达到 41%，在开放权重模型中位居第一，同时输出 token 减少了 30%。

为了让开发者能更好地掌控性能与成本之间的这种权衡，Mistral Large 4 现已支持三种推理模式：

除了基准测试之外，Mistral Large 4 的编程能力还经过了人类偏好的验证。在 Surge Code 的盲测两两对比评估中，Mistral Large 4 被评为优于 GLM-5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 等领先的开源权重模型，在参评模型中仅次于 Claude Opus 5.5。

为防御者而构建。 

自预览版发布以来，我们一直与领先的网络安全厂商合作，在真实环境中评估 Mistral Large 4，以测试其在漏洞复现和修补方面的优势。

Mistral Large 4 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分为 51%，该指数衡量模型在代码库中发现漏洞、复现并验证漏洞、以及在不破坏现有功能的前提下修补漏洞的能力。至关重要的是，Mistral Large 4 在处理这些合法的防御性安全任务时，不会出现不必要的拒绝。

安全性也随能力一同提升。我们模型的内置护栏能够区分防御性与恶意的攻击性网络安全任务。它在 Cyber 基准测试上保持了强劲表现，同时对恶意网络请求的平均拒绝率达到 96.6%，这是我们测得的开源模型中的最高水平。

以下是全球网络安全领域领导者对 Mistral Large 4 的评价：

在预览版发布后的这段时间里，我们持续监控实时流量中与网络安全相关的使用情况。尽管我们观察到该模型会拒绝配合针对在线目标的黑盒攻击，但我们看到了被用于实施真实攻击的潜在风险。我们正在相应地调整护栏，并将在未来几个月持续更新。 

我们还在向 Orange Cyberdefense 等企业设计合作伙伴提供预览权限，让其使用一款针对高级网络安全工作流（包括渗透测试、漏洞评估和红队演练）优化的 Mistral Large 4 专用变体。访问需经过严格审查并受合同保障，测试仅限于受控环境中的自有或明确授权的系统。

与此同时，客户正在使用 Mistral Forge，以专有的安全数据、策略、检测逻辑和威胁环境对 Mistral Large 4 进行定制。对于定义明确的网络安全任务，它还可以进一步优化为更小、面向特定任务的变体，以获得更高的准确率，使安全应用更加高效。

了解面向网络安全的自主可控 AI 以及如何与我们合作。

为工作而构建。

Mistral Large 4 在一系列广泛的企业级使用指标上持续改进。 

在金融相关工作方面，我们提升了模型执行真实工作流程的能力，尤其是涉及为金融和会计用例创建与编辑电子表格的工作流程。这体现在我们的 Finch 分数攀升至 73.3%，在开源模型中仅次于 Kimi K3。

网页浏览是大多数知识型工作的关键部分。我们的强化学习流水线使我们在 BrowseComp 上达到 84.5%（从 SFT 检查点的 75% 起步）。这使得 Mistral Large 4 的性能高于 GLM-5.3 或 DeepSeek Flash 4.1 1017 等模型。

组织部署的智能体必须安全。无论是面向内部成员还是外部用户部署，智能体都不应使你面临诸如系统提示词泄露或恶意代码注入等威胁。强化学习提升了我们在 B3 智能体安全基准上的成绩，Mistral Large 4 抵御了 97.1% 的攻击，而 Preview 版为 93.3%。这使其位居开源前沿模型之首，意味着任何托管该模型的人无需额外调优即可运行安全的智能体。

Mistral AI 的这项重大投资印证了 La Banque Postale 一年多前做出的选择，也凸显了我们正在构建的长期战略伙伴关系的意义：支持一个开放且拥有主权的欧洲 AI 领军者的崛起。对于一家公共和公民银行而言，技术主权并非可有可无，而是维持客户信任的关键前提。这款开放模型的推出开辟了新的机遇和用例。通过与 Mistral AI 合作，我们的愿景是将人类专业知识的精华与数字技术相结合，为客户和员工长期提供更优质的体验

La Banque Postale 运营绩效、支付与数字服务执行副总裁 Zakaria Moursli

查看实际演示

网络漏洞分诊：一个智能体读取收到的漏洞报告，调查源代码和产品背景，在隔离的沙箱中复现漏洞，然后编写补丁并反复迭代，直到金丝雀利用手段不再生效。

智能体网页开发：在没有任何人工帮助的情况下，Mistral Large 4 构建了 Orbital Trace——一个展示约 19,000 颗环绕地球运行的卫星和碎片碎屑的实时 3D 地图。它获取真实的追踪数据，编写应用程序，在浏览器中使用以发现自身的漏洞和性能下降问题，然后修复独立审查者指出的问题，直到所有要求全部通过。

量子化学求解器：Mistral Large 4 从零开始编写计算分子中电子位置的软件，并用标准化学工具核对答案。随后它围绕该软件构建了一个 3D 页面：选择一个分子（如苯或水），拖动滑块将其拉开，观察化学键断裂时电子重新排列。

为主权而生。

当组织围绕自身知识和工作流程构建 AI 时，主权意味着他们对其所依赖的模型以及所创造的智能保持控制权。 

有了 Mistral Large 4，这种控制从模型本身开始。企业组织能够检查、定制，并在自己的基础设施上部署该模型。他们可以使用并改进 Mistral Large 4，而不必依赖 Mistral 通过 API 来提供服务。Mistral Large 4 在欧洲从零开始开发和训练，让企业组织清楚地了解其所依托技术的来源。 

控制还延伸到 AI 在企业组织内部的运作方式。企业组织可以使用 Mistral Forge 围绕自己的专有数据定制 Mistral Large 4，并使用 Mistral Studio 来构建、治理和改进由此产生的智能体和应用。Mistral 的应用 AI 专家可以与客户团队协作，共同构建和部署这些定制系统。通过这一过程，团队可以了解所构建系统的架构与决策，以及训练和运行它所用的方法，从而能够独立运行和改进自己的 AI。

主权并不总是需要自行托管；有时只需要符合你控制要求的部署方式。对于偏好托管服务的企业组织，Mistral Large 4 可通过 Microsoft Foundry 获取，并为 Azure 开发者提供私有部署选项。

Microsoft 和 Mistral AI 共同致力于为下一代 AI 扩大客户选择。作为首家将 Mistral Large 4 带给客户的云服务提供商，Microsoft 正通过 Microsoft Foundry 提供 Mistral 最新的开放权重模型——这是一个专为大模型评估、部署和规模化运营而构建的企业级 AI 平台。对于推进 AI 主权战略的企业组织而言，这一组合为其数据、基础设施和 AI 运营提供了更大的灵活性与控制力。

Tina Schuchman，Microsoft Foundry 企业副总裁

开始使用 Le Chonk 构建吧

Mistral Large 4 现已可供试用、部署和定制。

可以通过 Mistral Studio、Mistral API 或 OpenRouter 上手。如需完全控制，可从 Hugging Face 下载开放权重，并使用 vLLM 或 SGLang 在自己的基础设施上部署。模型卡和许可证包含了你入门所需的全部信息。

你还可以在 Vibe Code 中试用这个新模型；让它在你自己的代码仓库里构建一个功能或修复一个 bug。

Mistral Large 4 也可以通过 NVIDIA 托管的端点获取，作为经过优化的 NVIDIA NIM 容器与 vLLM 一起提供服务。开发者可以使用开源的 NeMo AutoModel 库进行定制，或使用开源的 TensorRT LLM 库实现高吞吐量服务。

企业还可以使用 Mistral Forge，围绕其专有数据、使用场景和防护规则来定制 Mistral Large 4。联系我们的团队了解更多。

该模型可在 Mistral Ecosystem Open-Weight license（一种修改版 MIT 许可证）下使用。模型可自由使用、修改、微调和商业化，只有一个条件：运营“模型即服务”业务的企业在将模型商业化使用前，必须从 Mistral 获得单独的商业许可证。

从今天起，Mistral Large 4 的定价为每百万 token 输入 $0.70、缓存输入 $0.07、输出 $2.10。

我们鼓励社区对 Mistral Large 4 进行测试。运行你自己的评估，挖掘它的极限，并在 X、Discord 或 GitHub 上与我们分享你的发现。

下一步

Mistral Large 4 将作为新一代专门化、优化过的 Mistral 模型的基础。在近期发布的 Voxtral 和 Timestral 等模型的基础上，我们将继续拓展开放权重 AI 的前沿，继续给予开发者和企业更大的自由来构建、定制并掌控他们自己的智能。