Mistral Large 4
Mistral发布的旗舰开源大模型，采用MoE架构，总参数约1万亿，每token激活约500亿参数，支持多模态输入和100万token超长上下文窗口
核心事实
时间轴 (近 90 天)
在 Deep SWE 基准上，Mistral Large 4 与 GLM 5.3、OpenCode 处于竞争区间。
全部测试花费约 47 美元，且处于半价优惠期内。
Mistral Large 4 的权重计划于万圣节发布，Hugging Face 上设有倒计时。
在浏览器 OS 测试中，模型生成的成品包含一个内置应用编辑器，支持编写代码、沙箱运行和安装为桌面应用。
Mistral Large 4 搭载了 16 亿参数的视觉编码器，具备多模态能力。
Mistral Large 4 的官方博客标注每个基准分数对应的评测框架（harness），被测试者称赞为负责任的做法。
编年城市任务中，模型主动选择使用 Godot 引擎而非 Three.js，并导出了视频时间线。
泳池派对任务耗时约 2 小时 40 分钟，使用最高推理档位，成品支持多人、骨骼绑定、跳水动作和水花。
Mistral Large 4 采用混合专家架构，总参数为 1.05 万亿，激活参数为 520 亿。
Mistral Large 4 在官方博客展示的网络安全基准上基本追平了该榜单表现最好的另一开源模型。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Mistral Large 4采用稀疏混合专家（MoE）架构，每次推理实际激活参数为490亿（49B）
85%已验证Mistral Large 4总参数量达到1万亿，采用混合专家（MoE）架构，激活参数为490亿
75%已验证Mistral Large 4是Mistral迄今为止体量最大的开源模型
75%已验证Mistral Large 4 的训练使用了自建数据中心内的 3800 块英伟达 Grace Blackwell GPU，公开预览版也运行在同一套基础设施上
70%已验证Mistral Large 4 采用 1 万亿总参数、490 亿激活参数的 MoE 架构，原生多模态，上下文窗口 51.2 万 tokens
65%已验证Mistral Large 4在视觉定位任务上以42%对41%的微弱优势略胜GPT-6 Astra
65%已验证Mistral Large 4 是混合指令与推理的 MoE 模型，总参数量 1 万亿，推理时仅激活约 490 亿参数
65%已验证Mistral发布了Mistral Large 4，是一个万亿参数、原生多模态的MoE模型，激活参数约490亿，开源权重将在月底放出
75%已验证Mistral发布代号LeChunk的Mistral Large 4，是万亿参数、原生多模态的MoE模型，激活参数约490亿
85%已验证Mistral AI 推出旗舰模型 Mistral Large 4 的公开预览版，昵称 Led Trunk，已通过 API 向所有用户开放
65%已验证Mistral推出新一代旗舰模型Mistral Large 4，代号'Le Chonk'
80%已验证Mistral发布了Mistral Large 4，官方昵称为'the Chonk'
75%待验证Mistral Medium 3.5是Mistral于2025年4月发布的旗舰模型，专为智能体和编码工作场景优化
90%待验证Mistral Large 4完全在Mistral自己的欧洲数据中心用3800块Grace Blackwell GPU从零训练，未做蒸馏
60%待验证法国 Mistral 发布 Mistral Large 4，在第三方智能指数评测中拿下 38 分
60%待验证Mistral Large 4 在官方博客展示的网络安全基准上基本追平了该榜单表现最好的另一开源模型。
50%待验证在 Deep SWE 基准上，Mistral Large 4 与 GLM 5.3、OpenCode 处于竞争区间。
50%待验证Mistral Large 4 采用混合专家架构，总参数为 1.05 万亿，激活参数为 520 亿。
50%待验证Mistral Large 4 搭载了 16 亿参数的视觉编码器，具备多模态能力。
50%待验证Mistral Large 4 的官方博客标注每个基准分数对应的评测框架（harness），被测试者称赞为负责任的做法。
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