法國人工智慧（AI）新創Mistral AI在10月6日發表Mistral Large 4公開預覽版，總參數約1兆、每次運算啟用490億參數，是Mistral至今規模最大的模型。官方在發表文裡給它取了暱稱「le Chonk」，權重預計10月底釋出，開放下載。
預覽版即日起可在Mistral Studio用API呼叫，模型代號是mistral-large-4。官方模型頁標示的原價是每100萬個輸入token 1.36美元（約新台幣43元）、輸出4.18美元，頁面上目前打對折，輸入0.68美元、輸出2.09美元，快取輸入0.07美元，上下文長度100萬token。
3,800顆輝達GPU在歐洲自家機房訓練
Mistral寫道，Large 4在自家位於歐洲的資料中心，用3,800顆輝達Grace Blackwell GPU從頭訓練，預覽版也跑在同一套設施上，由Mistral自己端到端營運，受歐洲法律管轄，不經過其他雲端業者。訓練資料有相當大的比例是多語言，涵蓋160種以上語言，包含歐盟所有官方語言。
架構是混合專家模型（Mixture of Experts），把一般指令與推理模式合在同一個模型裡，原生支援多模態。模型頁寫明總參數1.05兆，另外搭配16億參數的視覺編碼器，支援函式呼叫、結構化輸出與文件問答。
寫程式贏DeepSeek與Qwen，DeepSWE仍輸Kimi K3
Mistral公布的程式跑分，部分由評測機構Artificial Analysis在測試框架公開前私下測得。程式代理測試DeepSWE 1.1，Large 4拿到61.7%，高於DeepSeek V4 Pro與Qwen3.8 Max，和GLM-5.3差距約1分，但比Kimi K3的68分低了一截。三項程式測試合併的Coding Agent Index是49.8%。
| 測試 | Mistral Large 4 | 比較對象 |
|---|---|---|
| DeepSWE 1.1 | 61.7% | Kimi K3 68分、GLM-5.3 61分、DeepSeek V4 Pro 57分、Qwen3.8 Max 51分 |
| SWE-Atlas-QnA | 59.4% | 程式庫理解與問答 |
| Terminal-Bench 4 | 28.3% | 複雜終端機操作 |
| Cybench | 93% | 40題資安競賽題目 |
| Dense 200視覺定位 | 42% | GPT-6 Astra 41% |
| Surge AI程式品質盲測 | 3.74分，5個模型排第2 | Claude Opus 5 4.22分、GLM-5.3 3.60分、Kimi K3 3.59分 |
另一項由Surge AI執行的盲測，專業標註員在看不到模型名稱的情況下替程式碼品質打1到5分，Large 4在5個模型裡排第2，分數3.74，只輸給Anthropic的Claude Opus 5。視覺定位測試Dense 200，Large 4以42%比41%小贏OpenAI的GPT-6 Astra。
資安測試82%，閉源模型拒答接近0分
Mistral把資安當成主打。Artificial Analysis資安指數裡有一項測試，要求模型重現開源軟體裡的真實漏洞再修補，Large 4拿82%，官方說是所有受測模型最高。同一項測試，Claude Opus 5.5與GPT-6 Astra因為拒絕執行任務，分數接近0。Mistral寫道：「保護軟體，往往得先證明漏洞真的存在。」
權重釋出前，Mistral正和資安業者、經過審核的合作夥伴與政府機關做實戰紅隊測試，這些單位拿到的是同一個模型，但內容審查較寬鬆、資安能力也開得更多。10月底權重公開後，企業與開發者就能把模型下載到自己的伺服器部署，在那之前只能透過Mistral Studio的預覽API使用。
