摘要：

法国 AI 公司 Mistral AI 在 Hugging Face 开源 Mistral Large 4 权重。模型总参数约 1.05 万亿，为混合专家架构，每 token 激活约 52B 参数，支持 100 万 token 上下文与图文输入。API 定价较预览版近乎腰斩，输入每百万 token 0.70 美元、输出 2.10 美元。在 Coding Agent Index 上每任务 token 用量较 GLM-5.3 减少约 47%，是三周强化学习带来的效率提升。许可为修改版 MIT，可商用，但以托管服务方式对外提供需另签商业授权。

正文（译文）：

Mistral AI 于 10 月 29 日在 Hugging Face 发布 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk）的开源权重，距其 6 日公开预览约三周。该模型为混合专家架构，总参数约 1.05 万亿，每 token 激活约 52B 参数（含嵌入与输出层），另有约 16 亿参数的视觉编码器，支持文本与图像输入、文本输出，上下文窗口达 100 万 token。

在预览版之后，模型又经历了三周强化学习。API 定价较预览版大幅下调，输入每百万 token 0.70 美元、缓存输入 0.07 美元、输出 2.10 美元，约为预览版（1.36 美元/4.18 美元）的一半。

效率是本次更新的重点。在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 评测中，Mistral Large 4 得分 48，仅比 GLM-5.3 低 1 分，但每任务平均只使用 850 万 token，而 GLM-5.3 为 1590 万，token 用量减少约 47%。Mistral 自报 Terminal-Bench 4.0 得分 41%，较预览版的 28% 明显提升；Artificial Analysis 独立评测的同项得分为 25%。在 Artificial Analysis 智能指数 v5 上，模型得分 26，是除中国厂商之外最强的开源权重模型。

模型采用 Mistral 生态开源权重许可，为修改版 MIT 协议，可自由使用、修改、微调与商用；但若企业以托管服务形式对外提供该模型，需与 Mistral 另签商业授权。官方称训练覆盖超过 160 种语言，包括欧盟所有官方语言。