Mistral 重回赛场：Mistral Large 4 预览版发布，代号“Le chonk”
2026 年 10 月 6 日，Simon Willison 在其链接博客中介绍，Mistral 发布了 Mistral Large 4 的预览版。这是 Mistral 在经历了一段时间的低迷后重新回到大模型竞赛中的重要动作。该模型是一个拥有 1 万亿参数的模型，其中 490 亿为激活参数，训练于 Mistral 自有的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群之上。1 万亿总参数与 490 亿激活参数的组合通常意味着采用了专家混合（MoE）架构，但原文并未明确说明这一点。
目前该预览版仅通过 Mistral 的 API 提供。Mistral 承诺将在“本月底”发布该模型的开放权重版本。这意味着开发者届时可能可以下载权重并在本地或自有基础设施上运行，不过开放权重发布的具体许可证和可用性细节尚未公布，仍存在变数。
在推理能力方面，该模型通过 Mistral API 只支持两种推理级别：“none”和“high”。Simon Willison 展示了两种设置下生成的“鹈鹕骑自行车”测试图像。他表示，“high”设置下的图像看起来更好，但令人意外的是，它只使用了 2,717 个输出 token，而“none”设置反而用了 3,275 个输出 token。这一细节表明，更高的推理级别并不一定意味着更长的输出，至少在 token 数量上如此。
在 Artificial Analysis 的评测中，Mistral Large 4 得分为 38，仅落后于 DeepSeek 4.1 Flash，后者是一个 552B（5,520 亿）参数的模型。相比去年 12 月发布的 Mistral Large 3，这是一个巨大的进步。Mistral Large 3 当时画出了“糟糕的鹈鹕”，在 Artificial Analysis 上仅得 9 分。从 9 分到 38 分的跃升，说明 Mistral 在模型能力上取得了显著改进。
Simon Willison 评价说，这当然不是一个 Fable 级别的模型，但很高兴看到 Mistral 推出一个重新回到大约落后前沿 6 个月水平的模型。换句话说，Mistral 虽然还没有追上最顶尖的模型，但已经缩小了差距，回到了一个相对有竞争力的位置。对于一家曾经引领开放模型潮流的公司来说，这无疑是一个积极的信号。
该消息经由 Hacker News 传播，原文标题为“Introducing Mistral Large 4: Le chonk”，发布在 Simon Willison 的博客上。文章标签包括：ai、generative-ai、llms、mistral、pelican-riding-a-bicycle、llm-release。需要留意的是，目前发布的是预览版，模型能力、API 行为以及最终开放权重版本都可能发生变化。Artificial Analysis 的分数也会随着评测更新而变动。因此，以上信息反映的是 2026 年 10 月 6 日时点的状态。