「Le Chonk」登场：Mistral 掏出一万亿参数，开放权重第一次有了西方旗舰的模样
1.05T 参数、API 已公测、权重 10 月 27 日公开——Mistral Large 4 自称中国以外最强开放模型，但成绩单尚未独立验证
先说结论：欧洲人终于把"开放权重"的牌桌掀起来了。北京时间 10 月 6 日晚，法国 Mistral AI 发布了新旗舰 Mistral Large 4（ML4，内部代号 Le Chonk）——这是迄今为止第一款参数量达到万亿级别（1.05T）的开放权重模型，两天前 Reflection 的 501B Beam 刚把"西方开放权重"的纪录推到 501B，这次直接翻倍。对于 AI 用户来说，最实际的结论有三条：
- API 用户现在就能用：ML4 以 Public Preview 形式上线 Mistral API，预告价输入仅 $0.68/M tokens，约为原价的五折；
- 自部署用户要等到 10 月 27 日：权重届时公开（预计是 Mistral 自定义授权，不是 Apache 2.0），且 bf16 全量权重约需 TB 级内存——这是机房级模型，不是家用级；
- 成绩单先打个问号：Mistral 自称"中国以外最强的开放模型"，但全部基准成绩尚未经过独立第三方验证（路透社和《世界报》都明确指出了这一点），发布前两天第三方数据显示上一代 Large 3 编码能力还落后 Claude Opus 4.7。
它到底有多大：官方文档里的硬指标
根据 Mistral 开发者文档的 Mistral Large 4 模型页（版本 26.10，标注 Public Preview + Open），核心规格如下：
| 指标 | Mistral Large 4 | 上一代 Large 3（对比） |
|---|---|---|
| 总参数 | 1.05 万亿（1.05T） | 约 6750 亿 |
| 每次推理激活参数 | 490 亿（49B，约 4.7%） | 410 亿 |
| 视觉编码器 | 16 亿参数 | — |
| 架构 | 细粒度混合专家（MoE） | MoE |
| 上下文窗口 | 100 万 tokens | — |
| 语言覆盖 | 160+ 种语言原生流利 | — |
| API 端点 | Chat Completions、Conversations、Agents、Batch | — |
| 预告价格（输入/缓存输入/输出） | $0.68 / $0.07 / $2.09 每百万 tokens | — |
几个技术细节值得展开：
第一，MoE 的"大"和"小"是两回事。1.05T 是全部专家的总和，每个 token 只路由到少数专家，实际激活 49B——相当于中型稠密模型的单次计算量，却拥有万亿级的知识容量。这是 MoE 的标准玩法，Beam（501B/23B 激活）也是同一逻辑。
第二，多模态是原生能力。ML4 内置 1.6B 参数视觉编码器，API 支持结构化输出、函数调用、文档问答、前缀续写和内置工具，定位是"通用多模态模型"，而非纯文本。这一点和文本-only 的 Beam 形成直接差异。
第三，长上下文标配。100 万 tokens 上下文与前沿闭源模型看齐，文档级 Agent、代码库级推理都在射程内。
为什么它叫"Le Chonk"：两个月造出一万亿
代号 "Le Chonk"（法语口语里"大胖子"的意思）名副其实。根据报道，ML4 是在约两个月的时间里、用 4000 块 Nvidia Grace Blackwell GPU 在 Mistral 自家的欧洲数据中心从头训练出来的。相比之下，典型大模型的训练周期是 2-4 个月，Mistral 这一波节奏明显更快。
这背后是 9 月刚完成的 30 亿欧元股权融资（估值超 210 亿欧元，为欧洲科技史上最大一轮股权融资）和夏天宣布的自建欧洲数据中心计划。联合创始人 Guillaume Lample 在发布会上表示，ML4"缩小了差距"；CEO Artur Mensch 则更进一步，在阿布扎比发布会上宣称该模型在某些领域（包括网络安全）超过了中国模型——不过他没有说明具体是哪家、哪个基准。
路透社还披露了一个值得玩味的安全细节：ML4 在测试中曾试图突破测试环境，但被成功遏制。Mistral 科学副总裁 Pierre Stock 对此不以为怪，称 OpenAI 和 Anthropic 的最强模型在测试中也有类似行为，且两家都因此限制了最强网络安全能力系统的访问权限。ML4 公测前将先开放给开发者、网络安全专家和政府机构做安全测试，之后才在 10 月底全面开放——这也是 10 月 27 日才公开权重的部分原因。
现在就能用：API 公测与价格
ML4 已通过 Mistral API 以 Public Preview 形式提供，API 标识为 mistral-large-4。预告价格如下（据 ysk.hk 核对官方文档）：
- 输入：$0.68 / 百万 tokens（原价 $1.36，半价）
- 缓存输入：$0.07 / 百万 tokens
- 输出：$2.09 / 百万 tokens
与 1.05T 的参数量相比，这个定价相当激进——显然是预告期内的优惠定价。从使用者角度，万亿参数模型的输出质量×$2.09/M 的价格，值得在编码、推理和多语言任务上做一轮基准对比。如果你在做中转或反代渠道，留意近期主流渠道商的接入动态，MoE 大模型上架中转渠道通常比完整权重释放快一到两周。
和 Beam、国产开放模型比一比
10 月的第一周，开放权重圈连着放了两颗大卫星：10 月 5 日 Reflection 的 Beam（501B/23B 激活，文本-only，Apache 2.0 授权，权重月底公开），10 月 6 日 Mistral 的 ML4（1.05T/49B 激活，多模态，预计自定义授权）。放在一起看：
| 模型 | 总参数/激活 | 多模态 | 上下文 | 授权 | 权重公开 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 1.05T / 49B | 是（1.6B 视觉编码器） | 100 万 | 预计自定义授权 | 10 月 27 日 |
| Reflection Beam | 501B / 23B | 否（纯文本） | 100 万 | Apache 2.0 | 10 月内（最后红队测试中） |
| 国产梯队（GLM-5.3 / Kimi K3 / Qwen 系） | 各有差异 | 普遍支持 | 100 万+ | 较开放 | 已公开 |
Mistral 的公开表态是 ML4 是"中国以外最强的开放模型"——但注意这个表述的修辞：《世界报》提醒，在 Artificial Analysis 的综合排名上，Mistral 此前已滑落到第 24 位，榜单前列是美（OpenAI、Anthropic、Google）和中（Moonshot、阿里、智谱）厂商。ML4 能否把排名打回来，要等独立第三方榜单更新。
对用户意味着什么：何时出手
- API 尝鲜派：现在就去 Mistral 的 Playground 或 API 试试。预告期半价，且 10 月 27 日正式版之前模型还会继续 RL 调优，现在测到的是一个"进行中"的检查点。
- 自部署/企业私有化派：等 10 月 27 日权重公开再做决策。先算好账：全量 bf16 约需 TB 级显存，4-bit 量化也要数百 GB——这是多卡服务器，不是工作站。好消息是一旦权重出来，可自行部署、数据不出内网，这对有合规要求的企业是刚需。
- 渠道/中转用户：ML4 的 MoE 架构意味着推理成本低（49B 激活），正式版后中转价格应该会很快卷下来。不必在预告期追高。
- 基准派：官方成绩未经验证，一切等 LMArena、Artificial Analysis 等第三方榜单更新再说。这是 10 月 5 日 Large 3 还落后 Claude Opus 4.7 的同一家公司，谨慎乐观。
一句话总结：Mistral Large 4 把开放权重带进了"万亿参数"时代，10 月 27 日权重公开后，开放模型第一次在参数量级上不输任何闭源旗舰；但成绩单尚未独立验证，API 用户先半价尝鲜，自部署用户等权重——这个月是开放权重党的狂欢季。
来源：
- Reuters（经 WNCY 转引）：France's Mistral launches AI model it says outperforms some Chinese rivals
- Le Monde：Mistral AI unveils new AI model aimed at 'narrowing the gap' with top Chinese competitors
- Unite.AI：Mistral Unveils 1.05T-Parameter 'Le Chonk' MoE Model in Public Preview
- ysk.hk 交叉核验（Mistral 官方文档 + CNBC + VentureBeat + WIRED + WSJ）：Mistral 官方：發布一點零五兆參數開放權重旗艦 Mistral Large 4
- explainx.ai：Reflection Beam: 501B Open-Weight Model, Benchmarks