2026年10月29日，Mistral AI 通过 Hugging Face 发布了 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重。这是该公司迄今最大、最强的模型：总参数约 1 万亿，每次生成只激活 49B 参数，上下文窗口 100 万 token，支持文本与图像输入。
与 10 月 6 日的公开预览不同，这次发布的关键是权重本身可以下载、自托管。官方提供 FP8 与 NVFP4 两个版本，并随附 DSpark 推测解码草稿头。Hugging Face 的介绍文章称，transformers、vLLM 与 llama.cpp 均已在发布当天提供支持，vLLM 还公布了 FP8 与 NVFP4 在多项评测上差距在 2.1 分以内的实测结果。
安全能力是这次发布的主打方向
Mistral Large 4 在复现真实漏洞并打补丁的测试中拿到 82% 的成绩，在 40 道安全竞赛题组成的 Cybench 上解出 93%。Hugging Face 的文章指出，封闭模型常因安全过滤拒绝复现漏洞，而开放权重让防御团队自己掌握部署与使用策略。不过模型并非无条件放行：它在越狱与有害请求测试中的平均拒绝率高于其他开放权重模型。
能下载，不等于人人都能跑
本地运行的门槛依然很高。Unsloth 发布的 1-bit GGUF 量化版把体积压到约 233GB，并称保留了 91% 的 top-1 准确率，但即便如此也需要 256GB 以上的内存，面向的是 Mac Studio 级别的设备。vLLM 给出的示例配置为 4 至 8 卡 Blackwell 级别的算力。
许可同样有边界。权重采用 Mistral 生态开放权重许可，源自 MIT 许可的修改版：可以免费使用、修改、微调与商业化，但以模型即服务方式对外提供时，须另行取得 Mistral 的商业许可。Mistral 官方 API 的定价为每百万输入 token 0.70 美元、每百万输出 token 2.10 美元。
对安全、金融与法律团队来说，这次发布的价值不在参数数字本身，而在于：一个在安全评测上表现突出的前沿模型，可以装进自己的基础设施里。只是装进去之前，先要算清硬件、许可与运维三笔账。
