Mistral Large 4 权重上线 Hugging Face，官方称在 CyberGym-E2E 和…

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自主可控的ChatGPT？Mistral Large 4 据称在编程和网络任务上击败中国竞争对手

Mistral 被认为是欧盟唯一具备全球竞争力的 AI 实验室，但其最近几款模型未能令人信服。Mistral Large 4 的发布应能改变这一局面。这款 AI 模型如今在哪些方面应当更胜一筹。

AI 模型 Mistral Large 4：权重现已在 Hugging Face 上提供。（图片：picture alliance / ZUMAPRESS.com | Andre M. Chang）

经过为期三周的预览阶段，法国 AI 公司 Mistral AI 已将其最新模型 Mistral Large 4 的权重在 Hugging Face 上开放提供。这款多模态模型在 3800 块 Nvidia 加速器上训练，参数量达一万亿。因此，该模型目前对于使用游戏 PC 或单块 Nvidia AI 加速器的爱好者来说仍然过大。自向“早期访问客户计划成员及专业网络安全合作伙伴”推出预览版以来，该语言模型的质量通过强化学习——即通过在输出期望结果时“奖励”模型并由此进行微调——再次显著提升。广告广告

在最强开放权重模型的竞赛中，Mistral 一度在相当程度上被认为已经出局。在 Mistral Large 4 之前，这家 AI 初创公司发布了中等规模的模型 Mistral Medium 3.5。该模型虽被作为旗舰产品出售，但据分析平台 Artificial Analysis 称，它在基准测试中部分明显落后于来自中国的竞争对手。该公司向竞争对手开放自身算力基础设施，也暗示其自家模型的使用情况低于预期。

Mistral Large 4：优于 Qwen、Kimi 等竞争对手，但同样不透明？

据其自身说法，Mistral Large 4 正是在两项基准测试中击败了这些竞争对手。在网络安全基准 CyberGym-E2E 上，它领先于中国竞争对手 GLM-5.3 和 Kimi K3。在智能体编程基准 Terminal Bench 4.0 上，它与 GLM-5.3 持平。此外，据推测它的表现明显优于 Kimi K3 或 Meta 的开放模型 Muse Spark Open。不过，目前尚缺乏对 Mistral Large 4 的独立评估。在权重发布之前，Mistral Large 4 预览版的价格为每百万输入 token 1.4 美元、每百万输出 token 4.2 美元。这明显比 Kimi K3.1 Pro 的 2 美元和 10 美元便宜，并且与通过 Z.ai 官方 API 使用 GLM-5.3 的价格大致处于同一水平。广告广告

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性能与效率是一回事，而对生成式 AI 的信任——尤其是考虑到当前围绕 AI 智能体、科学家通过提示词诱导其表现出令人担忧行为的网络事件——则是另一回事。在一次新闻简报会上，t3n 就这一问题向 Mistral 发问。当被问及公司是否能设想因此放弃开放权重、转而像 Soofi 或 Apertus 等竞争对手那样采用完全透明的开源模式时，该初创公司的科学副总裁 Pierre Stock 避而不答。“我不认为 AI 是人们所想象的那种黑箱。自从有了推理模型，模型在想什么就变得可见了。”此外，他们还使用监控和决策模型，希望以此提高其更大模型的“可解释性和透明度”。不过，推理步骤的可核查性在未来可能会变得明显更加困难。

在未来几周内，Mistral 还计划提供 Mistral Large 4 的更小型的所谓量化版本。其中也将包括可在笔记本电脑或游戏 PC 上使用的模型。为了资助其模型的进一步开发和算力扩容，这家法国公司刚刚在 2026 年 9 月筹集了 30 亿欧元的新资本。

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