Mistral公开1万亿参数旗舰权重：编程智能体少用47%token，与GLM-5.3打平
核心概要
Mistral公开了旗舰模型Mistral Large 4（Le Chonk）的权重，这是一个1万亿参数的原生多模态模型，此前只以公开预览形式提供。经过约三周额外强化学习，它在编程与防御性网络安全基准上继续提升。在Artificial Analysis编程智能体指数上，它得分48%，与领先的开源权重模型GLM-5.3基本持平，而每个任务平均少用47%的token。
深度剖析
Mistral公开了其旗舰模型Mistral Large 4（Le Chonk）的权重，这是一个1万亿参数的原生多模态模型，此前只以公开预览形式发布。 公开预览阶段该模型已在主要编程基准上取得较强结果，但权重并未开放。 Mistral称，预览期间来自开发者社区、早期客户和合作伙伴的反馈被用于继续扩大强化学习规模，编程与防御性网络安全能力随之提升，且提升仍在加速、未见饱和迹象。
权重开放的同时，模型在编程任务上的表现被放到与同类开源权重模型的直接比较中。 在Artificial Analysis编程智能体指数上，Mistral Large 4得分48%，与领先的开源权重模型GLM-5.3基本持平。 同一比较中，Mistral Large 4每个任务平均少用47%的token；在Terminal-Bench 4.0上，它比自己的公开预览版本提高13个百分点至41%，输出token减少30%。
在评估端到端代码质量、即仓库维护者是否愿意合并智能体改动的Cognition私有基准FrontierCode 2.0上，Mistral Large 4得分为19.7%，据Mistral称为领先。 该基准衡量的是改动能否被维护者接受，而不只是代码能否生成。 在Surge Code的盲测成对评估中，Mistral Large 4被偏好于GLM-5.3、Kimi K3和DeepSeek V4.1 Flash等开源权重模型，在受评模型中仅排在Claude Opus 5.5之后。
启示与展望
报道范围限于Mistral对Mistral Large 4权重开放的公开说明，覆盖编程与防御性网络安全两类评测；材料未给出模型卡、许可证条款或自托管部署的具体要求。
Mistral称编程与安全能力的提升仍在加速、未见饱和，这是发布方的判断而非独立测量；FrontierCode 2.0为Cognition的私有基准，Artificial Analysis网络安全指数上Mistral Large 4得51%，但材料未给出该指数的完整评测细节。