Mistral AI 发布 Mistral Large 4 预览版并承诺月底开源

Mistral 发布了 Mistral Large 4 (ML4)，这是其迄今为止最大的模型，拥有 1.05 万亿参数（其中 490 亿激活），并在欧洲自有数据中心使用 Nvidia Grace Blackwell GPU 从头训练。该模型目前处于公开预览阶段，API 已开放，权重预计于 10 月底发布。 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中，ML4 得分为 38 分，虽较前代有显著提升，但仍落后于 Claude Opus 5.5 (58 分) 等闭源模型。其在网络安全领域的表现尤为突出，在复现并修复漏洞的测试中得分 82%，但这主要因为竞争对手如 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 直接拒绝了任务。ML4 同时保持了高拒绝率，能区分合法研究与攻击准备。 商业层面，ML4 标志着 Mistral 向企业客户转型，依托 30 亿欧元 D 轮融资建设的欧洲基础设施，提供独立于美国服务供应商的欧洲变体。训练仍在进行中，预计未来几周会有显著改进，定价为输入 $0.68/M tokens，输出 $2.09/M tokens。

Mistral AI 正式发布 Mistral Large 4（ML4）的公共预览版，该模型为拥有 1 万亿参数、490 亿活跃参数的原生多模态架构，将于本月底开源权重。作为 Mistral 迄今最大且最具能力的模型，ML4 在欧洲本土数据中心基于 3,800 张 NVIDIA Grace Blackwell GPU 训练完成，旨在解决关键行业对主权 AI 的需求。 核心差异点在于其对抗性安全能力：在 Artificial Analysis Cyber Index 中，ML4 以 82% 的得分领先所有非中国开发的开源模型，能够复现真实漏洞并打补丁；相比之下，Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 等闭源模型因安全过滤机制在该测试中得分为零。此外，ML4 在 Lakera B3 基准上抵御 93.3% 的攻击，并在 KORA 基准上获得 1.691 分的高分，显示出在保持高攻击面利用能力的同时具备优秀的对齐表现。 商业与技术推论方面，ML4 依托 €30 亿美元 D 轮融资资金持续扩大算力规模，通过强化学习（RL）实现长轨迹训练，每日产出约 330 亿 token。事实层面确认了其代码与智能体工作流性能超越 DeepSeek V4 Pro 和 Qwen3.8 Max；推断层面表明，对于需要私有化部署且无法容忍合规拦截的安全团队，ML4 提供了比闭源模型更优的替代方案；猜测层面需关注月底开源后社区微调版本在特定垂直领域的实际落地效果。