Mistral Large 4 开放权重预览：1万亿参数、490亿激活，网络安全测试拿下82%
核心概要
Mistral 发布 Mistral Large 4 的公开预览，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，权重计划在本月底放出。此前开放权重模型在网络安全、金融、法律等企业任务上通常落后于闭源前沿模型，而 Mistral 称 ML4 在这些领域是开放模型中的最好水平，并在视觉定位的 Dense 200 上以 42% 对 41% 超过 GPT-6-Astra。在 Artificial Analysis Cyber Index 的一项“复现并修补真实漏洞”测试中，ML4 得 82%，为所有模型中最高。
深度剖析
Mistral 把 Mistral Large 4 以公开预览形式上线，并承诺本月底放出权重，使一个 1 万亿参数级别的多模态模型进入可自部署的开放权重序列。 此前开放权重模型在网络安全、金融、法律等企业关键任务上通常被认为落后于最强闭源模型，Mistral 称 ML4 在这些领域达到开放模型的最好水平。 在 Artificial Analysis Cyber Index 的一项要求模型复现开源软件真实漏洞再打补丁的测试中，ML4 得 82%，为所有模型中最高；同一测试中 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 因拒绝执行而接近零分。
模型把指令、推理与智能体能力合并在一个混合专家结构中，输入可以是文本也可以是图像。 混合专家（MoE）指每次前向只激活部分参数，因此总参数 1 万亿而每次激活 490 亿。 Mistral 称该模型在自有欧洲数据中心、3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，预览 API 也跑在同一套基础设施上。
在智能体编码与通用工作流上，ML4 与同期开放模型同台比较。 Mistral 给出 Coding Agent Index 综合分 49.8%，称其领先 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Qwen3.8 Max。 在 657 条业务流程组成的 AutomationBench 上得 59.9%，在长周期知识工作评测 AA-Briefcase 上达到 1393 Elo，均称高于 DeepSeek V4 Pro。
启示与展望
目前是公开预览，权重计划在本月底发布，架构细节、更多基准与后训练方法也留到那时公布；预览期间 Mistral 与网络安全机构、审核过的合作伙伴及政府主管部门在降低审核限制、扩展网络能力的同一模型上做真实环境红队测试。
Mistral 称预览背后的强化学习训练仍在进行、模型未见饱和，并预计未来数周至数月还有较大提升；多数基准为厂商自报，部分对照由 Mistral 自行运行，权重尚未放出。