权重还没到手，接口先开了门！
10月6日，法国Mistral把Mistral Large 4的公开预览推上了Mistral Studio。简称ML4，代号le Chonk。官方说，这是他们至今最大、也最能打的模型：总参数约1万亿，激活参数约490亿。预览接口当天就能调。权重，得到本月底！
这件事拧在「开放」两个字上。公告把ML4写成开放权重性能的一次前推，可本周并没有能下载的检查点，也没有许可证文本。官方的安排是：先放预览API，权重月底再放，同时补上架构细节、更多基准和后训练方法。在那之前，他们正和网络安全机构、受审合作伙伴以及国家主管部门做真实环境红队。这些合作方拿到的是同一模型，内容审查更松，网络安全相关能力更放开。
能调，和能自己抱走，不是同一件事！
模型卡把规格写得更细。文档称它是细粒度混合专家架构的通用多模态模型：总参数1.05万亿，激活参数52B，视觉编码器1.6B，上下文100万token。官方博客写的是「1万亿参数、490亿激活」。Hugging Face的预告页把两套数字对齐了：每个token激活490亿，算上嵌入层和输出层是520亿。输入是文字和图像，输出是文字。接口版本标成v26.10，模型id是mistral-large-4-0。
价格挂在文档上。输入每百万token 1.36美元，缓存输入0.14美元，输出4.18美元。同一页还并列着一套更低的数字：0.68、0.07和2.09美元。IT之家报道时采用的是1.36美元和4.18美元这组标价。
训练发生在欧洲。Mistral称，ML4在自家欧洲数据中心、3800块英伟达Grace Blackwell GPU上从零训完，公开预览也跑在同一套机器上。训练语料覆盖160多种语言，包括欧盟全部官方语言。欧洲区域的部署由Mistral端到端运营，按欧盟法律，不挂在别的数字服务商下面。官方还说，模型用的训练、定制和强化学习环境，与他们提供给客户的Mistral Forge是同一套。金融、工程、制造、物流、制药、科研、航运和公共部门，都被写进了这轮合作名单。
他们最想让人记住的，是网络安全。官方称，在独立评测Artificial Analysis Cyber Index上，ML4排进全球前五，并大幅领先中国以外开发的开放权重模型。其中一项测试要求模型复现开源软件里的真实漏洞，再把补丁打上。Mistral给出的分数是82%，并称这是所有模型里最高的。Cybench收了40道安全竞赛题，ML4解开93%，官方称之为开放权重模型里的高分之一。
同一套测试上，官方点名Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra接近零分，原因是它们拒绝做这件事。Mistral的说法是：证明一个漏洞真实存在，常常是防守的起点，闭源模型的安全过滤会把这步挡住。他们还称，内部测试里这个模型能用来分析恶意软件、给漏洞排序、写检测规则，之后可以跑在私有云或本地。这些都是厂商自述。红队窗口里那份审查更松的版本，也还没变成公开权重。
编程和智能体是第二块看板。官方数字：DeepSWE v1.1为61.7%，SWE-Atlas-QnA为59.4%，Terminal-Bench 4为28.3%。三项合成的Coding Agent Index是49.8%，Mistral称高于DeepSeek V4 Pro 0813和Qwen3.8 Max。Surge AI做了一轮盲测，职业标注员在1到5分里给代码质量打分，模型身份被藏起来。ML4预览拿到3.74分，五个模型里排第二，前面是Claude Opus 5的4.22，后面是GLM-5.3的3.60、Kimi K3的3.59、GLM-5.2的3.40。
工作流评测上，AutomationBench覆盖Gmail、Google表格、Slack、Salesforce一类应用里的657条业务流程，ML4为59.9%，官方称超过Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro和DeepSeek V4 Pro。长程知识工作评测AA-Briefcase上，它拿到1393的Elo，同样写在DeepSeek V4 Pro前面。
视觉被单列成一次台阶。官方举例，视觉定位Dense 200上ML4为42%，GPT-6-Astra为41%。演示场景包括卫星大图、工程图纸和PDF取证。科学代码方面，官方称SciCode-Verified在开放权重模型里达到当时最好，并举了一次生成完整Hartree–Fock模拟的例子。法律和金融走了第三方口径：Mistral称，vals.ai的代表性任务上ML4超过GPT-6-Astra；Harvey的法律智能体基准上，它超过所有开源模型。内部专家把ML4和GLM-5.3并排看，CAD和理工科更偏向ML4，金融和编程则接近。
安全评测被放在能力旁边。Lakera公开的B3基准上，官方称ML4挡住93.3%的攻击，没看到竞争对手更高的分数。KORA得分1.691，满分2，官方称是所测开源模型里他们测到的最高。尽管网络能力强，它在JailbreakBench、StrongREJECT和AgentHarm的网络安全恶意请求上，拒绝率仍高于所比较的开源模型。间接提示注入的稳健性，官方称已经把自家基准打满。
后训练还在往前跑。Mistral描述了一套可组合的强化学习环境：单轮对话、科学题、安全对齐、事实性和长程工具调用可以进同一次训练。生成和训练异步进行。按他们现在约3000块GPU的规模，单次训练一天大约产出330亿token，过滤和掩码之后约160亿是可训练的完成token。官方说，这轮预览背后的强化学习还没跑完，曲线没有饱和。
钱从一笔融资来。ML4被写成30亿欧元D轮路线图上的第一块里程碑。Mistral称，这是欧洲科技公司拿到过的最大一笔股权融资，钱已经在扩自家欧洲数据中心的算力。权重放出之后，它还会当新一代专用模型的底座。
发布会不在巴黎。路透社报道，首席执行官Arthur Mensch在阿布扎比说，当天发布的模型在包括网络安全在内的某些方面高于中国模型，并称「欧洲无法竞争」这个说法不成立。他没有点名是哪些中国模型，也没有指出对应哪张榜。路透同时写道，公司准备在10月27日向公众提供该模型；Hugging Face预告页的倒计时则写着10月31日。官方博客只承诺「本月底」。三处日期并不咬死同一天。
间隔也被记了一笔。路透称，这家成立约三年的公司上次发大模型是在5月，中间空了大约五个月；8月起开始向客户提供第三方模型，第一家是北京Z.ai的GLM 5.3。
所以眼下能下的结论很窄。开发者现在握住的是一条预览接口，不是一份可审计的权重。欧洲把主权、开源和企业安全绑在同一个故事里，文件本身还在月底！在那之前，82%、49.8%、42%这些数字，都还是预览期的成绩单。
哈基米云报道
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