Mistral Large 4 权重上线 Hugging Face，代码能力提升至 Terminal-Bench 41%

Mistral AI于2026年10月29日（周四）发布了Mistral Large 4的权重，这是其拥有1万亿参数的模型，绰号“Le Chonk”。这家初创公司利用预览版发布以来的三周时间，在代码和网络安全方面对其进行了显著改进。

当Mistral于10月6日推出其全新的人工智能模型Mistral Large 4（别名Le Chonk）时，这家法国初创公司只提供了付费API访问。但它曾承诺在月底开放模型权重。说到做到。三周后，文件已上线。

自10月29日（周四）起，这些开放权重可在Hugging Face网站上找到，Mistral在其博客和X上宣布了这一消息。

在AI模型中，权重是训练阶段学到的大量设置。下载它们可以让模型在自己的服务器上运行，而无需将数据发送给Mistral。从纸面上看，该模型基于1万亿参数。但实际上，每个token（一个词片段）只调动490亿参数，如果算上输入和输出层则为520亿。

这种筛选是有意为之。Mistral Large 4基于一种称为MoE（混合专家）的架构。大体上说，该模型被划分为128个专业化的“专家”，每个token只有其中四个（外加一个共享专家）参与运算。作为对比，其前身Mistral Large 3拥有6750亿参数，每个token使用410亿参数（同样采用MoE方法）。

Mistral Large 4有哪些变化？

在Mistral Large 4发布与权重公布之间的三周里，Mistral并未停歇：该公司继续进行强化学习，尤其是在网络安全和代码方面。Mistral提到“巨大的改进”，以及“不断加速、没有任何饱和迹象”的进步。

根据Mistral公布的数据，其在Terminal-Bench 4.0（一项命令行编程测试）上的得分从28%升至41%，仅领先中国的GLM-5.3（40%）一个百分点。在咨询公司Artificial Analysis的代码指数上，它获得48%，与同一GLM-5.3持平，同时每个任务平均少消耗47%的token（计费文本单位）。在Terminal-Bench上，Mistral还将其排在DeepSeek V4.1 Flash（31%）、Kimi K3（21%）和Muse Spark Open（6%）之前。

来源：Mistral

不过，Mistral在Hugging Face的文档中承认，中国最好的开放模型在同一公司的综合指数上仍然领先，Le Chonk在该指数上获得26分，是西方开放模型中的最高分。而恰恰是中国模型被搜索引擎Ecosia选中，于10月初取代Mistral。替代者中包括Qwen、Kimi以及正是GLM。Ecosia的老板Christian Kroll曾批评Mistral模型的质量以及落后竞争对手约一年。

API价格减半：输入每百万token 0.70美元（约0.63欧元），输出2.10美元（约1.89欧元），而预览版标准价格为1.36美元（约1.22欧元）和4.18美元（约3.75欧元）。

不过，名为Mistral Ecosystem Open-Weight License的许可证不如Large 3的Apache 2.0慷慨，后者允许包括商业用途在内的一切使用。这一MIT自由许可证的修改版允许商业使用，但转售模型访问服务的企业除外——它们必须与Mistral签署单独许可证。

Le Chonk仍非个人电脑所能企及：即使其压缩版本也需要四块Nvidia B200或B300数据中心显卡，完整版本则需要八块。

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