Mistral AI 於 2026 年 10 月 6 日推出 Mistral Large 4 (ML4，暱稱 "Le Chonk") 的公開預覽版。該模型為原生多模態架構，總參數達 1 兆，活躍參數為 490 億。Mistral 宣稱這是其迄今為止最大且能力最強的模型，目前在 Mistral Studio 提供 API 預覽，權重預計於本月底發布。
ML4 在編程、代理工作流及多模態理解方面表現卓越。Mistral 指出，該模型在全球最強開源模型中具備競爭力，並顯著超越美國或歐洲開發的任何開放權重模型。在網路安全、金融和法律等關鍵企業工作負載中，Mistral 稱其為開放模型中的最先進技術（SOTA）。在視覺定位（Visual Grounding）等特定領域，Mistral 宣稱其表現甚至超越了前沿閉源模型。
在網路安全方面，ML4 在 Artificial Analysis Cyber Index 中排名全球前五，並在該指數的一項測試中獲得 82% 的最高分，該測試要求模型重現並修補開源軟體中的真實漏洞。Mistral 強調，包括 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 在內的幾個領先閉源模型因安全過濾拒絕執行此任務而得分接近零。此外，ML4 在 Cybench 的 40 個安全競賽練習中解決了 93% 的挑戰。
在編程能力上，ML4 在 DeepSWE v1.1 得分 61.7%，SWE-Atlas-QnA 得分 59.4%，Terminal-Bench 4 得分 28.3%。綜合編程代理指數得分為 49.8%，領先 DeepSeek V4 Pro 0813 和 Qwen3.8 Max。在 Surge AI 進行的盲測人類評估中，ML4 在五個模型中排名第二（3.74 分），落後於 Claude Opus 5（4.22 分），但領先 Kimi K3、GLM-5.3 和 GLM-5.2。
在多模態與科學應用方面，ML4 在 Dense 200 視覺定位測試中得分 42%，略高於 GPT-6-Astra 的 41%。在科學任務中，ML4 在 SciCode-Verified 開放權重模型中達到最先進水平，並能一次性生成完整的 Hartree–Fock 模擬。在法律和金融基準測試中，Mistral 宣稱 ML4 通過第三方評估器 vals.ai 的測試，表現超過 GPT-6-Astra，並在 HarveyAI 的法律代理基準測試中超越所有開源模型。
ML4 在歐洲 Mistral 自有數據中心的 3,800 個 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上從頭訓練，並強調其訓練數據涵蓋超過 160 種語言，包括所有歐盟官方語言。Mistral 強調該模型旨在提供 AI 主權，允許客戶在私有雲或本地部署，特別是在網路安全領域，避免因供應商層級的拒絕服務而阻礙合法的漏洞研究和事件響應。
事件背景
Mistral AI 強調「歐洲鍛造，為 AI 主權而建」，指出 ML4 完全在歐洲基礎設施上訓練和託管，並提供獨立於其他數位服務供應商、受歐洲法律管轄的歐洲部署選項。這對於需要數據主權和可審計 AI 的企業（如金融、醫療、公共部門）具有重要意義。Mistral 提到，該模型使用了與 Mistral Forge 相同的訓練、自訂和強化學習環境，該環境旨在讓新環境易於擴展，並結合了從單輪對話到複雜科學問題解決及安全對齊等多種任務。
社群觀察
社群對 Mistral 重回競爭行列表示樂觀，認為這打破了 AI 領域贏家通吃的局面，並對歐洲擁有自主的高性能模型感到高興。部分用戶指出，雖然 ML4 在網路安全和視覺基準測試中表現出色，但在整體帕累托前沿（Pareto frontier）上仍落後於頂級中國模型（如 GLM-5.3），且成本較高。有開發者測試發現，模型的推理模式僅支援 'none' 和 'high' 兩種設定，且 'high' 模式實際生成的輸出 token 數反而較少，但視覺生成結果較好。社群普遍認為，對於網路安全等特定用例，ML4 可能成為首選模型，因其能避免閉源模型的安全過濾限制。
