先了解这件事
2026年10月6日,Mistral发布一万亿参数开放权重模型Mistral Large 4预览版。据Mistral AI官方信息,该模型为1万亿参数、490亿激活参数的原生多模态模型,权重将于本月底开放,在Mistral欧洲自有数据中心的3800块NVIDIA Grace Blackwell GPU上从零训练,训练数据覆盖160多种语言,官方称其在网络安全、金融、法律等企业负载上达到开源模型领先水平,在Artificial Analysis Cyber Index上进入全球前五,复现并修补真实漏洞的测试得分82%,Cybench解题率93%。Artificial Analysis的评测显示,该模型智能指数得分38,与GPT-6 Luna(max,38)相当,低于DeepSeek V4.1 Flash(max,39),网络防御指数得分50,CyberGym-E2E-AA得分82%,支持512k token上下文窗口,接受文本和图像输入、输出文本,API单次请求可接受100张图片,标准定价为每1M输入/输出token 1.36/4.18美元。同日,Thomas Wolf发布预告称Mist
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
The Download：减肥药延缓衰老、二氧化碳电池与 Mistral Large 4事件进展
2 个已确认进展
- 来源：Mistral AI
- 来源：Thomas Wolf
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月7日
MIT Tech Review
The Download：减肥药延缓衰老、二氧化碳电池与 Mistral Large 4
礼来和诺和诺德称，服用其 GLP-1 药物的患者按分子“衰老时钟”衡量衰老更慢，这加剧了 GLP-1 或可作为真正长寿疗法的猜测。Energy Dome 用压缩二氧化碳的大型电池储存可再生能源电力，且不依赖特定地质条件，更易规模化。Mistral 发布 1 万亿参数的开放权重模型 Mistral Large 4，权重将于 10 月 27 日开放。
The Rundown AI
OpenAI 发布 722 篇数学论文，称推进多个公开难题
OpenAI 从未公开的内部模型一次性发布 722 篇数学论文，归入 372 个结果族，声称解决或推进了该领域的重要公开问题。其中最激进的说法是证明了“准黎曼假设”，即素数分布这一百万美元难题的弱化版本；其中 162 篇论文的主要结果用 Lean 编写，可由计算机逐步验证。OpenAI 表示几乎所有新结果只需一次提示词，平均消耗 3 小时 ChatGPT Pro 算力，而上月的 Navier–Stokes 证明动用了 1 万个 AI 智能体。
Latent Space精选
OpenAI 公开内部模型 722 篇数学手稿，称解决 500 个开放问题中的 90 个
OpenAI 在公开 GitHub 仓库中发布了一批来自内部前沿模型的数学结果，称就发布方式咨询了高等研究院数学与 AI 独立顾问组。这批结果据称包含 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评估，每个结果平均消耗约三小时 ChatGPT Pro 思考算力，模型本身仍未发布。评论者提到其中包含快于 n log n 的整数乘法结果，以及 1994 年以来在 3D 中开放的弹性逆问题唯一性结果，并称部分结果涉及 Riemann、Hodge 与 BSD 的进展；有分析估计约 20% 的结果是反证或反例，也有人预计部分结果经不起审查。
AI Business
Reflection 发布 5010 亿参数开源权重模型 Beam
美国初创公司 Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，采用 MoE 架构、5010 亿参数，面向编码、推理与智能体任务，训练数据为 23.8 万亿 token。Reflection 将其定位为对标智谱 GLM-5.2 的前沿开源权重模型，并获 Nvidia 8 亿美元股权投资及 GPU 支持。文章还提到 Mistral 于 10 月 6 日预览 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4，称其计划月底发布权重。
Simon Willison精选
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型，在自家 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练，目前通过 API 提供。该模型在 Mistral API 中只支持 none 和 high 两档推理级别，官方承诺本月底放出开放权重版本。它在 Artificial Analysis 上得分 38，略低于 552B 的 DeepSeek 4.1 Flash，相比去年 12 月得分 9 的 Mistral Large 3 提升明显。
MarkTechPost精选
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）：1.05T 参数多模态 MoE 模型
Mistral AI 以公开预览形式发布 Mistral Large 4（内部代号 Le Chonk），这是一个 1.05 万亿总参数、每 token 激活 49B 的细粒度 MoE 模型，配备 1.6B 视觉编码器和 100 万 token 上下文窗口，在 Mistral 自有欧洲数据中心用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。API 预览已上线，输入每 100 万 token 收费 1.36 美元、输出 4.18 美元，缓存输入 0.14 美元，但权重要到 10 月底才发布，暂时无法自行部署。Mistral 报告其在网络安全任务上表现突出，Cybench 得分 93%、CyberGym-E2E 得分 82%，并称部分闭源前沿模型因直接拒绝任务而接近零分。
10月6日
Thomas Wolf
Mistral Large 4 发布倒计时
ML4 发布倒计时开始 发布瞬间即可获知：https://t.co/KXBZxRJpvV https://t.co/QXtmPVhmfs
TechCrunch AI
Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4，三周后开放权重
法国 AI 实验室 Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4（ML4），这是一个 1 万亿参数的大规模多模态模型，昵称 Le Chonk，目前仅通过公开的 guardrail 端点访问，计划在安全测试完成后于三周内开放权重。Mistral 科学副总裁 Pierre Stock 表示，ML4 完全使用 Mistral 自有算力训练，仅动用 4000 张 Nvidia GPU，比中国竞争对手少两到三倍，也显著少于闭源竞争对手；其优化场景包括网络安全、金融和芯片设计，基准测试结果尚未公布。
The Decoder
Mistral 发布万亿参数 Mistral Large 4 预览版
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，模型拥有 1 万亿参数、其中 490 亿为激活参数，原生多模态，上下文窗口 100 万 token，API 已通过 Mistral Studio 开放，权重预计 10 月底发布。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上 ML4 得分 38，较前代 Mistral Large 3 的 9 分大幅提升，但落后榜首 Claude Opus 5.5 的 58 分。Mistral 强调其网络安全能力，在一项复现并修补开源软件漏洞的测试中得分 82%，并称 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 因拒绝任务而接近零分；模型在 3800 块 Nvidia Grace Blackwell GPU 上于欧洲自有数据中心训练，预览期定价为每百万输入 token 0.68 美元、输出 2.09 美元。
Artificial Analysis精选
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，智能指数得分 38
Mistral 发布 Mistral Large 4 Research Public Preview，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 38，与 GPT-6 Luna（max，38）和 DeepSeek V4.1 Flash（max，39）接近，成为美国和中国之外最智能的模型。该模型为 1T 参数（49B 激活），计划 10 月底开放权重，上下文窗口 512k tokens，支持文本和图像输入、文本输出。标准定价为每 1M 输入/输出 tokens 1.36/4.18 美元，缓存输入 0.14 美元，每任务成本 1.13 美元，前两周五折后降至 0.57 美元，仍高于 GLM-5.3-Flash（0.25 美元）和 DeepSeek V4.1 Flash（max，0.27 美元）。
Wired AI精选
Mistral 发布一万亿参数开源权重模型 Mistral Large 4（Le Chonk）
Mistral 发布一万亿参数的开源权重模型 Mistral Large 4，昵称 Le Chonk，目前处于预览阶段，最终版本将在本月底推出。该模型针对编码、网络防御以及制造、金融、电气工程等细分领域做了优化，Mistral 称其是能力最强的非中国开源权重模型，并称与部分闭源模型非常接近，且是从零训练而非蒸馏。Mistral 联合创始人兼首席科学家 Guillaume Lample 表示，关键不在于美国、欧洲还是中国，而在于企业是否自己拥有模型，使用闭源模型无法保证它明天还在。
Mistral AI一手精选
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。模型在 Mistral 欧洲自有数据中心的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，训练数据覆盖 160 多种语言，官方称其在网络安全、金融、法律等企业负载上达到开源模型领先水平。在 Artificial Analysis Cyber Index 上它进入全球前五，在一项复现并修补真实漏洞的测试中得分 82%，Cybench 解题率 93%。
Artificial Analysis 完整文章一手
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，智能指数 38 分
Mistral 发布 Mistral Large 4 研究公开预览版，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 38，与 GPT-6 Luna（max，38）相当，低于 DeepSeek V4.1 Flash（max，39），成为美国和中国之外最智能的模型。该模型为 1T 参数、49B 激活，计划 10 月底开放权重；网络防御指数得分 50，与 GLM-5.3-Flash 持平，CyberGym-E2E-AA 得分 82%。标准定价为每 1M 输入/输出 token 1.36/4.18 美元，每任务成本 1.13 美元，前两周五折后降至 0.57 美元，仍高于 GLM-5.3-Flash 的 0.25 美元和 DeepSeek V4.1 Flash 的 0.27 美元。模型支持 512k token 上下文窗口，接受文本和图像输入、输出文本，API 单次请求可接受 100 张图片。