Mistral AI 於 10 月 6 日釋出 Mistral Large 4 的公開預覽版，官方暱稱“le Chonk”。這是該公司迄今規模最大、能力最強的模型，總引數達 1 萬億，啟用引數 490 億，原生支援多模態，覆蓋程式設計、智慧體工作流與多模態理解。使用者即日起可在 Mistral Studio 試用預覽 API，模型權重計劃於本月底開放。

Mistral 稱，ML4 在開源權重模型中效能領先，並顯著優於任何在美國或歐洲開發的開源權重模型。在網路安全、金融、法律等關鍵企業負載上，它被描述為開源模型中的最優水平；在視覺定位等部分領域，甚至超過前沿閉源模型。

訓練與部署方面，ML4 在 Mistral 位於歐洲的自有資料中心、由 3800 塊輝達 Grace Blackwell GPU 從零訓練，公開預覽也執行在同一套基礎設施上。Mistral 強調這是其長期基礎設施、研究與產品投資的重要里程碑，並以“歐洲鍛造、為 AI 主權而生”定位該模型。

在正式開放權重前，Mistral 正與網路安全機構、經稽核的合作伙伴及國家主管部門進行真實環境紅隊測試，這些方將獲得稽核更寬鬆、網路能力擴充套件的同一模型版本。

網路安全是本次釋出重點。Mistral 稱 ML4 是全球最強的網路安全 AI 模型之一：在獨立評估 AI 模型發現與修復軟體安全漏洞的 Artificial Analysis Cyber Index 上，它位列全球前五，並大幅領先中國以外開發的開源權重模型。在該指數一項要求模型復現並修補開源軟體真實漏洞的測試中，ML4 得分 82%，為所有模型最高；在取自安全競賽的 40 項挑戰集 Cybench 中，它解決了 93% 的題目，是開源權重模型中的最高分之一。Mistral 指出，包括 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 在內的多款領先閉源模型在同一測試中得分接近零，原因是它們拒絕執行任務——而防禦軟體往往需要先證明漏洞真實存在，閉源模型的安全過濾可能阻礙這類工作。

程式設計與智慧體方面，ML4 在 DeepSWE v1.1 得分 61.7%，SWE-Atlas-QnA 得分 59.4%，Terminal-Bench 4 得分 28.3%，綜合程式設計智慧體指數得分 49.8%，領先 DeepSeek V4 Pro 0813 和 Qwen3.8 Max。Mistral 還與 Surge AI 開展了程式設計質量的盲測人工評估。

訓練資料上，ML4 使用了大量多語言語料，覆蓋 160 多種語言，包括歐盟所有官方語言。Mistral 表示，該模型採用與客戶通過 Mistral Forge 獲得的相同訓練、定製與強化學習環境，並已與金融、工程、製造、物流、製藥、科學、航運及公共部門等關鍵行業企業合作訓練。

Mistral 稱後續將公佈模型架構、更多基準與後訓練方法等細節，ML4 也將成為新一代專用與最佳化模型的基礎。模型將在全球多個區域提供，包括 Mistral 端到端運營、獨立於其他數字服務商並受歐洲法律管轄的歐洲部署。