Mistral AI今天宣布，其前沿模型Mistral Large 4的开放权重正式可用。该模型绰号“Le Chonk”，是公司迄今能力最强的大语言模型，三周前刚以预览版形式发布。

ML4拥有1万亿参数、520亿激活参数，原生支持多模态，并在预览版基础上额外接受了三周强化训练与客户测试。公司称它正在成为全球最好的开放智能体编码模型之一，以极低的Token成本提供领先性能，并具备业界顶尖的网络防御能力。

Mistral科学副总裁Pierre Stock表示，ML4开放权重版本展示了科学团队快速创新的能力；在ML4预览版基础上，开放权重版本继续强化学习训练，取得了可观提升，且没有出现饱和迹象。

为在工具调用和编码上达到高保真表现，Mistral在欧洲的数据中心用3800块英伟达Grace Blackwell GPU训练了ML4。这得益于公司对基础设施的端到端掌控，以及能在模型开发过程中针对硬件做优化。

开放权重意味着企业可以自己跑

开放权重意味着企业可以把模型拿过来，部署在自己的硬件上、放在自己的防火墙内，处理敏感数据时无需暴露给云端或第三方。有了Mistral的模型，企业就有了一个西方开发的模型，可与市场上众多超大型中国编码模型竞争，例如北京智谱华章的GLM系列和北京月之暗面的Kimi系列。

联合创始人兼首席执行官Arthur Mensch表示，开源对于确保最先进AI不会最终集中在少数参与者手中至关重要。他指出，其他实验室为获得同等能力已投入数千亿美元，而Mistral三年间融资约60亿美元。

对标GLM-5.3，每个任务少用47%的Token

得益于这样的训练方式，ML4在众多前沿模型中表现突出：在Artificial Analysis编码智能体指数上，它与中国的GLM-5.3等顶级模型不相上下，而每个任务平均少用47%的Token。

在测试终端环境下智能体编码能力的Terminal-Bench 4.0上，ML4的得分从28%提升至41%，与GLM-5.3并列成为编码智能体的最佳模型。

三档推理模式，按任务控制Token消耗

Mistral为ML4提供低、中、高三档推理模式。团队可以据此让推理深度与任务匹配，而不必去调整提示词，因为调整提示词往往效果有限。这样既能满足日常的快速任务，也能支撑极复杂问题的深度工作，让开发者和企业用户按任务控制Token用量。

公司表示，ML4的发布代表Mistral新一代覆盖全模态的模型系列。此前公司刚推出Voxtral 3语音模型与语音智能体系列，并计划在未来几个月继续发布该系列的更多模型。