Mistral Large 4 发布
来自 Mistral AI · 期号 2026-10-06
摘要
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览版。这是一个 1 万亿参数的多模态模型，激活参数 490 亿。 它在网络安全、金融、法律等企业场景中领先欧美开源模型。在 Artificial Analysis Cyber Index 上排名全球前五，其中一项真实漏洞复现测试得分 82%，是所有模型中最高的。编程方面，DeepSWE v1.1 得分 61.7%；通用 agent 工作流方面，AutomationBench 得分 59.9%。 模型从头训练于 Mistral 自有的 3800 块 Grace Blackwell GPU，预览版运行在同一套基础设施上。权重将于月底开源，在此之前与网络安全机构、合作伙伴和政府进行红队测试。
深读
导读 Mistral AI 发布了其迄今为止最大的模型 Mistral Large 4（ML4），一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的多模态 MoE 模型。它在网络安全、金融、法律等企业关键任务上达到了开源模型中的最佳水平，部分视觉理解能力甚至超越闭源前沿模型。读完本文你将了解 ML4 的核心能力、关键基准成绩、训练基础设施，以及其开源策略背后的安全与主权考量。 关键信息 - 模型规模：ML4 是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，激活参数为 490 亿，采用 MoE（混合专家）架构。 - 网络安全成绩：在 Artificial Analysis Cyber Index 上排名全球前五，其中一项真实漏洞复现与修补测试得分 82%，为所有模型最高。在 Cybench（40 道安全竞赛题）上解决 93% 的挑战。 - 编程与 Agent 能力：DeepSWE v1.1 得分 61.7%，SWE-Atlas-QnA 得分 59.4%，Terminal-Bench 4 得分 28.3%。在 Surge AI 盲评中排名第二（3.74 分），仅次于 Claude Opus 5（4.22 分）。 - Agent 工作流：AutomationBench（657 个跨应用业务工作流）得分 59.9%，领先 Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro 和 DeepSeek V4 Pro。AA-Briefcase 知识工作评测 Elo 得分 1393。 - 视觉能力：在 Dense 200 密集场景理解上以 42% 超越 GPT-6-Astra 的 41%。 - 训练基础设施：从头训练于 Mistral 自有的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU，预览版运行在同一套基础设施上。权重将于月底开源。 - 安全与拒绝率：B3 攻击抵抗率 93.3%，在 KORA 基准上得分 1.691（满分 2）。在网络安全恶意请求上的拒绝率高于所有开源模型。 逐节讲解 模型发布与定位 Mistral AI 宣布推出 Mistral Large 4（ML4），非正式代号 "le Chonk"。这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，是该公司迄今为止最大、能力最强的模型。它在编程、Agent 工作流和多模态理解上表现突出，在网络安全、金融和法律等企业关键任务上达到开源模型中的最佳水平，部分领域（如视觉定位）甚至超越闭源前沿模型。权重将于月底开源，在此之前与网络安全领导者、合作伙伴和政府机构进行真实环境红队测试。 训练与主权 ML4 从头训练于 Mistral 自有数据中心内的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU，预览版也运行在同一套基础设施上。模型将在全球多个区域可用，包括一个由 Mistral 端到端运营、独立于…