Mistral Large 4（Le Chonk）發佈改進版開放權重

思考

摘要

Mistral 發布了 Mistral Large 4 (Le Chonk)，這款具備 1 萬億參數的多模態模型現已推出，在程式編寫、網絡安全及推理效率方面均有所提升。它在程式編寫及防禦性網絡安全的開放權重基準測試中領先，並提供三種推理模式，讓用戶平衡成本與效能。這款模型完全採用開放權重，並在歐洲訓練，支援可自訂及自行託管的部署選項，助力實現主權 AI。

本月較早時，我們公開預覽了旗艦模型 Mistral Large 4 (Le Chonk)。這款原生多模態模型具備 1 萬億參數。公開預覽的反應超出我們的預期，感謝開發者社羣、搶先體驗的客戶及合作夥伴提供支持、協作和意見。

此後，我們根據這些意見持續改進模型，同時擴大強化學習規模，令程式編寫和防禦性網絡安全能力大幅提升。效能提升的步伐持續加快，未見飽和跡象。

今天，我們發布這個改進版 Mistral Large 4 的權重。新模型在推理效率方面亦大幅提升，讓開發者獲得更高效能，同時降低推理成本。

Mistral Large 4 是程式編寫能力最佳的開放權重模型，整體而言亦是全球能力最強的開放模型之一。它從零開始在歐洲的基礎設施上訓練，從創建到發布的來源脈絡清晰，為機構提供可信賴的主權 AI 基礎。

Mistral 正在界定主權 AI 類別，並引領開放前沿。我們致力打造全球能力最強的模型，並以開放方式發布，讓開發者、企業和機構能夠擁有、自訂及控制自己的 AI。

為建構者而打造。

Mistral Large 4 公開預覽時，已在多項主要程式編寫基準測試中取得優異成績。其後僅經過三星期的額外強化學習，便躍居開放權重程式編寫模型的前列，在 FrontierCode 和 Terminal-Bench 領先；在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上的表現亦與最佳開放權重模型相當，同時大幅提升 token 效率。

在 Cognition 的非公開 FrontierCode 2.0 基準測試中，Mistral Large 4 以 19.7% 的評分領先。該測試評估端到端程式碼質素，以及程式碼儲存庫維護者是否會合併 Agent 所作的修改。

推進 Agent 程式編寫的帕累托前沿。

Mistral Large 4 以大幅較少的 token 達到頂尖程式編寫效能，令複雜的程式編寫 Agent 更適合大規模運行。

在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Mistral Large 4 的評分為 48%，與領先的開放權重模型 GLM-5.3 幾乎並列，而每項任務平均使用的 token 少 47%。

終端機程式編寫工作流程的表現亦有所提升。在 Terminal-Bench 4.0 上，Mistral Large 4 的評分較公開預覽時提升 13 個百分點至 41%，領先開放權重模型，同時減少 30% 的輸出 token。

為了讓開發者更靈活地平衡效能與成本，Mistral Large 4 現支援三種推理模式：

除了基準測試外，Mistral Large 4 的程式碼編寫能力亦獲人類偏好評估驗證。在 Surge Code 的盲測配對評估中，與 GLM-5.3、Kimi K3 及 DeepSeek V4.1 Flash 等領先的開放權重模型相比，評審更偏好 Mistral Large 4；在受評估的模型中，排名僅次於 Claude Opus 5.5。

為防禦者而建。 

自預覽版推出以來，我們一直與領先的網絡安全供應商合作，在真實環境中評估 Mistral Large 4，以測試其重現漏洞及修補漏洞方面的優勢。

Mistral Large 4 在 Artificial Analysis Cyber Index 中取得 51% 的分數。該指數衡量模型在程式碼庫中發現漏洞、重現並驗證漏洞，以及在不破壞現有功能的情況下修補漏洞的能力。重要的是，Mistral Large 4 能夠處理這些正當的防禦性安全任務，而不會作出不必要的拒絕。

安全性亦隨能力提升。我們模型內置的安全防護機制能區分防禦性與惡意、攻擊性的網絡安全任務。在網絡安全基準測試中維持強勁表現的同時，模型對惡意網絡攻擊請求的平均拒絕率達 96.6%，是我們在開放模型中測得的最高水平。

以下是全球網絡安全領袖對 Mistral Large 4 的評價：

自預覽版推出以來，我們一直仔細監察實際流量中與網絡安全相關的使用情況。雖然我們觀察到模型拒絕配合針對實時目標的黑盒攻擊，但我們認為它可能提升發動真實攻擊的能力。我們正相應調整安全防護機制，並會在未來數月繼續更新。 

我們亦向 Orange Cyberdefense 等企業設計合作夥伴提供 Mistral Large 4 專用版本的預覽使用權限。此版本針對進階網絡安全工作流程進行最佳化，包括滲透測試、漏洞評估及紅隊演練。使用權限須經嚴格審核並受合約保障約束，測試亦只限於受控環境中的自有或明確獲授權系統。

同時，客戶正透過 Mistral Forge，利用專有安全數據、政策、偵測邏輯及威脅環境，為 Mistral Large 4 調整模型。對於明確界定的網絡安全任務，還可進一步將模型最佳化為較小、針對特定任務的版本，以提高準確度，令安全應用更有效。

瞭解更多有關網絡安全主權 AI 的資訊，以及如何與我們合作。

為工作而建。

Mistral Large 4 在多項廣泛的企業用途指標上持續進步。 

財務相關工作方面，我們提升了模型執行真實工作流程的能力，尤其是涉及建立及編輯試算表、用於財務及會計用途的工作流程。這反映在 Finch 評分升至 73.3%；在開放模型中僅次於 Kimi K3。

網頁瀏覽是大部分知識工作的重要一環。我們的 RL 流程令模型在 BrowseComp 的得分達到 84.5%（由得分為 75% 的 SFT 檢查點開始）。這令 Mistral Large 4 的表現超越 GLM-5.3 或 DeepSeek Flash 4.1 1017 等模型。

機構部署的 Agent 必須安全。無論部署給內部成員還是外部用戶使用，Agent 都不應令你暴露於系統提示詞外洩或惡意程式碼注入等威脅之中。強化學習令我們在 B3 Agent 安全基準測試中取得更大進步：Mistral Large 4 可抵禦 97.1% 的攻擊，而 Preview 版本則為 93.3%。這令它躋身開放原始碼前沿模型之首，代表任何託管該模型的人都能在無需額外微調的情況下，運行安全的 Agent。

Mistral AI 這項重大投資，進一步肯定了 La Banque Postale 一年多前作出的選擇，亦彰顯了我們正在建立的長期策略夥伴關係的重要性：共同支持一傢俱開放性及自主性的歐洲 AI 領導企業崛起。對一家服務公眾和市民的銀行而言，科技自主並非可有可無，而是維持客戶信任的關鍵先決條件。這個開放模型帶來了新的機遇和應用場景。透過與 Mistral AI 合作，我們期望結合人類專業知識與數碼科技的優勢，長遠為客戶和員工帶來更佳體驗

Zakaria Moursli，執行副總裁（營運表現、支付及數碼服務），La Banque Postale

看看實際效果

網絡安全漏洞分流：Agent 讀取收到的漏洞報告，調查源代碼和產品背景，在隔離的沙盒環境中重現漏洞，然後編寫並反覆改良修補程式，直至 canary exploit 不再奏效。

代理式網頁開發：無需人類協助，Mistral Large 4 便能建立 Orbital Trace，這是一幅即時 3D 地圖，展示在地球軌道上運行的大約 19,000 個衞星和碎片。它會擷取真實追蹤數據、編寫應用程式，並在瀏覽器中使用應用程式，找出自身的錯誤和速度問題；之後修正獨立審核者指出的問題，直至符合所有要求。

量子化學求解器：Mistral Large 4 從零開始編寫軟件，計算分子中電子的位置，並使用標準化學工具核對結果。然後，它會為軟件建立 3D 頁面：選擇苯或水等分子，拖動滑桿將分子拉開，並觀看化學鍵斷裂時電子重新聚集。

為主權而打造。

當機構圍繞自身的知識和工作流程建立 AI 時，主權意味着機構能掌控所依賴的模型，以及自身創造的智能。 

使用 Mistral Large 4，這種掌控力由模型本身開始。機構可以檢視、自訂模型，並在自己的基礎設施上部署模型。機構可以使用和改良 Mistral Large 4，而無需依賴 Mistral 透過 API 提供服務。Mistral Large 4 在歐洲從零開始開發和訓練，讓機構清楚瞭解所依託技術的來源。 

控制權亦涵蓋 AI 在機構內的運作方式。機構可透過 Mistral Forge，利用專有數據自訂 Mistral Large 4，亦可使用 Mistral Studio。 建立、管理及改進由此產生的代理程式和應用程式。Mistral 的 Applied AI 專家亦可與客戶團隊合作，建立及部署這些度身訂造的系統。在合作過程中，團隊會瞭解所建系統背後的架構和決策，以及訓練和運作系統所用的方法，從而能夠獨立運行及改進其 AI。

主權不一定需要自行託管；有時只需採用符合控制要求的部署方式。對於偏好託管服務的機構，Mistral Large 4 可透過 Microsoft Foundry 使用，並為 Azure 開發人員提供私人部署選項。

Microsoft 與 Mistral AI 致力擴大客戶在新一代 AI 方面的選擇。作為首家向客戶提供 Mistral Large 4 的雲端服務供應商，Microsoft 透過 Microsoft Foundry 提供 Mistral 最新的開放權重模型。Microsoft Foundry 是一個企業 AI 平台，專為大規模評估、部署及運行模型而設。對於正在推進主權 AI 策略的機構，這項組合可讓他們更靈活地管理數據、基礎設施及 AI 營運，並加強控制。

Tina Schuchman，Microsoft Foundry 企業副總裁

開始使用 Le Chonk 開發

Mistral Large 4 現已開放試用、部署及自訂。

可透過 Mistral Studio、Mistral API 或 OpenRouter 開始使用。如要全面掌控，可從 Hugging Face 下載開放權重，並使用 vLLM 或 SGLang 在自己的基礎設施上部署。模型卡和授權條款列出開始使用所需的一切資訊。

你亦可在 Vibe Code 試用新模型，在自己的程式碼儲存庫中交給它一項功能開發任務或一個錯誤修正任務。

Mistral Large 4 亦可透過 NVIDIA 託管端點使用，並提供經優化的 NVIDIA NIM 容器，以 vLLM 提供服務。開發人員可使用開源 NeMo AutoModel library進行自訂，或使用開源 TensorRT LLM 程式庫提供高吞吐量服務。

企業亦可透過 Mistral Forge，按其專有數據、使用情境及防護機制調整 Mistral Large 4。聯絡我們的團隊，瞭解更多。

此模型採用 Mistral Ecosystem Open-Weight license，這是一種經修改的 MIT 授權。模型可免費使用、修改、微調及商業化，只有一項條件：營運 Model-as-a-Service 服務的企業，必須在商業使用此模型前，先向 Mistral 取得獨立的商業授權。

Mistral Large 4 由即日起的價格為：$0.70 輸入 / M 個 token、$0.07 快取輸入 / M 個 token，以及 $2.10 輸出 / M 個 token。

我們鼓勵社羣測試 Mistral Large 4。自行進行評估、探索其能力上限，並在 X、Discord 或 GitHub 與我們分享結果。

接下來

Mistral Large 4 將成為新一代專門化及最佳化 Mistral 模型的基礎。承接 Voxtral 和 Timestral 等近期發布，我們會繼續拓展開放權重 AI 的前沿，讓開發者及企業能更自由地構建、客製化並擁有自己的智能。