一

法國 AI 公司 Mistral 喺 10 月 6 日推出 Mistral Large 4（ML4），內部暱稱「Le Chonk」。呢個係佢哋成公司最大嘅模型：細粒度混合專家（Mixture of Experts，MoE）架構，總參數 1.05 兆，每次推論啟用約 490 億。原生多模態，處理文字同圖片，16 億參數嘅視覺編碼器，內容視窗 100 萬 Token，支援超過 160 種語言，涵蓋歐盟所有官方語言。

而家係公開預覽期，先透過 Mistral Studio 同 API 提供。權重檔預計 10 月底正式放。

二

先講清楚幾樣嘢。

第一，「開放權重」（open weights）同「完全開源」（open source）唔係同一件事。權重放落嚟，開發者可以下載、本地部署、微調，但佢唔代表訓練數據、訓練代碼、架構細節都公開。依家講「開源」多數講嘅係權重開放，授權條款仲係另外計。

第二，授權條款先決定成件事。可唔可以商用、衍生模型點樣處理、有冇使用量限制（例如日活用户上限）、可唔可以在歐盟以外部署——呢啲先係決定「開放」係咪真開放嘅嘢。呢個係先收埋「另一隻手」之前，先要問嘅嘢。

第三，Mistral 強調呢個模型可以喺私有雲或地端部署，佢哋喺歐洲自行營運，受歐洲法律管轄。對歐洲數據治理有需求嘅團隊，呢點係實實在喺嘅賣點。但「受歐洲法律管轄」講嘅係營運實體，唔係授權條款本身。

三

先睇技術同測試。

Mistral 話 ML4 喺佢哋自有歐洲資料中心，用 3,800 張 Nvidia Grace Blackwell GPU 由零訓練。

評測方面，Artificial Analysis 畀 ML4 嘅 Intelligence Index 38 分，同 GPT-6 Luna（max）相同，接近 DeepSeek V4.1 Flash（max）嘅 39 分。資安嘅 CyberGym-E2E-AA 得 82%，Artificial Analysis 評測入面最高；Cybench 解出 93%。程式開發嘅 DeepSWE v1.1 得 61.7%，高過 DeepSeek V4 Pro 同 Qwen 3.8 Max。

但成件事有明顯短板：成本。標準 API 定價每 100 萬輸入 Token 1.36 美元、輸出 4.18 美元，Artificial Analysis 估算平均每項 Intelligence Index 任務成本約 1.13 美元，約為 GLM-5.3-Flash 同 DeepSeek V4.1 Flash 嘅 4 倍。

呢個係廠商公佈嘅預覽期數據，唔係本站實測。各項比較採用嘅模型並唔完全相同，要留意。

四

Mistral 由前 Google DeepMind 同 Meta 研究員於 2023 年創立，今年 9 月完成 30 億歐元 D 輪募資，投後估值超 210 億歐元。公司將 Large 4 定位為歐洲自主 AI 嘅重要里程碑。

模姐驗嚇貨

「開放權重」同「完全開源」嘅距離，唔係技術距離，係授權條款的距離。

權重放落嚟，任何人可以下載，但條款可以話：唔可以商用；衍生模型要重新授權；日活超過某數就唔再適用。Mistral 而家冇講佢哋會用邊張條款。呢個唔係吹毛求疵——Llama 系列嗰張條款，每次更新都有人逐字逐句研究，就因為呢啲字決定到邊個用得到、邊個用唔到。

10 月底權重放落，模型卡（model card）同授權條款就會出。到時先拆。到時先知，呢張手收埋定冇收埋。

模姐｜深度調教