产品简介
Mistral Large 4 是 Mistral 在 2026 年 10 月 6 日发布的前沿模型，规格是 1T 总参数、49B 激活的稀疏模型，原生多模态，512K 上下文、最高 256K 输出。它现在以 Research Public Preview 的形态挂在 Mistral 自己的 API 和 OpenRouter 上，1T 权重大约在 10 月底才公开，所以眼下它不是严格意义上的开源模型，而是一个先让你用起来、过几周再把权重交出来的过渡状态。
分量体现在评分上。Artificial Analysis 的智能指数给它 38 分，与 GPT-6 Luna 的 max 档持平，略低于 DeepSeek V4.1 Flash 的 max 档 39 分，这让它成为美国与中国之外评分最高的模型，把法国重新放回了这个位置。编码赛道上它进入 Code Arena 的 WebDev 榜，1534 分排在第 45，比自家的 Mistral Large 3 高出 304 分。
核心功能
- 1T 参数 49B 激活：总参数一万亿、单次激活四百九十亿的稀疏结构，用很大的模型容量换每 token 的实际计算量，这是它敢在智能指数上贴住第一梯队又保持可服务成本的基础
- 原生多模态且一次能吃一百张图：文本和图像输入、文本输出。API 每次请求接受 100 张图片，此前 Mistral 的模型只接受 8 张，这项改进直接体现在文档理解上：GDP.pdf 得分 19%，比 Mistral Large 3 提升 18 分
- 512K 上下文与 256K 输出：上下文窗口 512K token，单次最多输出 256K token，长仓库、长文档和长对话都放得下
- 网络攻防能力进了第一梯队：Artificial Analysis 的 Cyber Index 得 50 分，与 GLM-5.3-Flash 持平。权重公开后它将进入该榜开放权重模型的前三。最强的一项是 CyberGym-E2E-AA 的 82%，高于 MiMo-V2.6-Pro 的 79% 和 GPT-6 Luna max 的 78%
- 编码与智能体赛道可验证：已进入 Arena 的 Agent Arena 与 Code Arena，在 WebDev、Text、Vision 三个分项可用。WebDev 榜 1534 分排第 45，比 Mistral Large 3 的第 130 名提升显著，也高于 Mistral Medium 3.5
- 权重十月底放出来：当前是 Research Public Preview，通过 Mistral API 与 OpenRouter 提供服务。官方计划 10 月底公开 1T 参数的权重，届时它会从托管服务变成可以自己部署的开放权重模型
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 Mistral Large 4：
- 欧洲市场对数据驻留与供应商属地有要求的团队，需要一个本地可用的前沿模型
- 需要长上下文加多图输入的企业文档处理，例如一次提交上百页扫描件与图表
- 网络安全方向的自动化评估与攻防演练，看重 Cyber Index 与 CyberGym 上的表现
- 等权重公开后自建部署的团队，可以先在预览期把业务跑通、把提示词调好
优点亮点
- 智能指数 38 分，是美国与中国之外评分最高的模型
- 512K 上下文配 256K 输出，长任务一次装得下
- 每次请求可提交 100 张图片，多图文档理解的能力提升写在了分数上
- 网络攻防基准进入开放权重模型前列，CyberGym-E2E-AA 拿到 82%
- 权重即将公开，预览期调好的流程可以直接迁移到自建部署
- 前两周五折，试错成本压到每任务 0.57 美元
价格与方案
标准定价为每百万输入 token 1.36 美元、输出 4.18 美元，缓存输入 0.14 美元。发布前两周五折，即输入 0.68 美元、输出 2.09 美元，OpenRouter 上的公测价格与此一致。按 Artificial Analysis 的口径，标准价下每个智能指数任务约 1.13 美元，五折期约 0.57 美元，仍高于 GLM-5.3-Flash 的 0.25 美元和 DeepSeek V4.1 Flash max 档的 0.27 美元。Preview 阶段走 Mistral API 与 OpenRouter，权重公开后可自行部署。
总结与建议
把 Mistral Large 4 当成一件待完成的事来理解，比当成一次普通发布更合适。它现在是预览，权重还没出来，真正决定它位置的那个时间点在十月下旬：权重一公开，它就从一家法国公司的托管服务变成任何人都能拉的 1T 开放权重模型， Cyber Index 上的排名也会跟着重排。
眼下值得留意的是它的能力形状。智能指数 38 分让它贴住了第一梯队的下沿，但每任务成本是这个档次里偏高的，五折期也要 0.57 美元，同样分数段的开放模型可以做到四分之一的价格。所以它现在的价值不在省钱，而在另一件事：一个欧洲供应商提供的、可以自己部署的、能力不掉队的前沿模型。对有属地要求或者不想把全部负载压在美国模型上的团队，这个组合目前没有第二个。
多图能力是这次最容易被忽略的改进。每次请求从 8 张图提到 100 张，文档理解分数直接涨了 18 分，这种改动对财报、标书、病历这类业务的敏感度，远高于榜单名次本身。
如果你只是想要便宜的前沿能力，等权重出来再说也不迟。如果你在找一个过了十月就能自己部署的模型，现在这个预览期正好用来把流程跑通。
版本演进
- Mistral Large 4 预览发布 （2026-10-06）：Mistral 以 Research Public Preview 形式发布 Mistral Large 4，1T 总参数、49B 激活的原生多模态模型，512K 上下文、最高 256K 输出，每次请求可接受 100 张图片（此前为 8 张）。Artificial Analysis 智能指数 38 分，与 GPT-6 Luna max 档持平，为美中之外最高；Cyber Index 50 分，CyberGym-E2E-AA 得 82%；GDP.pdf 得 19%，比 Mistral Large 3 提升 18 分。标准定价 $1.36/$4.18 每百万输入输出，缓存 $0.14，前两周五折为 $0.68/$2.09。已在 Mistral API 与 OpenRouter 上线，进入 Agent Arena 与 Code Arena（WebDev 榜 1534 分、第 45 名），1T 权重计划 10 月底公开