2026年10月29日，Mistral在官方博客宣布，正式开放Mistral Large 4（Le Chonk）的模型权重。10月初预览时只能走接口，这次改进版可直接下载、部署在自己的基础设施上。这对不想依赖第三方接口的团队是实质开放，但本地运行先要过硬件关。
这次开放的到底是什么
Mistral Large 4约1万亿参数，每次推理激活49B（计入嵌入层与输出层为52B），支持文本与图像输入、1M token上下文、160多种语言。128个专家每次只选4个、另有1个共享专家，配1.6B参数Pixtral视觉编码器。官方提供FP8与NVFP4两个检查点，后者面向英伟达Blackwell显卡。可经Mistral Studio、API、OpenRouter、Vibe Code试用，权重在Hugging Face下载。
成绩比预览时好了多少
三周强化学习后，编程成绩明显抬升：FrontierCode 2.0得19.7%；编程智能体指数48%，与领先开放权重模型基本持平，平均少用47%的token；Terminal-Bench 4.0得41%，较预览提高13个百分点。模型新增低、中、高三档推理，默认高档，推理档位不可关闭。安全方面，Artificial Analysis网络安全指数51%，恶意请求拒绝率96.6%，B3攻击抵抗率从93.3%升至97.1%。Mistral也提醒，模型在真实流量中显出协助真实攻击的潜力，护栏仍在调整；渗透测试专用变体只向审核过的企业伙伴开放，且限自有或授权系统。
本地运行先算内存账
Unsloth同步放出Dynamic GGUF量化版：最小1-bit约233GB，需256GB至270GB总内存，约等于一台高配Mac Studio；Unsloth自测称保留约91%的top-1一致性。2-bit约302GB至378GB，需310GB至390GB内存；8-bit近1.1TB，需1.2TB以上。llama.cpp团队的2-bit量化可在单台512GB统一内存的苹果芯片电脑上跑，M3 Ultra实测预填充约每秒90个token、生成约每秒15个token。长上下文还要另算KV缓存。多数团队应先用API实测，再决定是否投入硬件。
许可与价格
模型用Mistral Ecosystem开放权重许可（修改版MIT）：免费使用、修改、微调与商用均可，唯独以模型即服务方式对外商用，需另取商业许可。API价为每百万token输入0.70美元、缓存输入0.07美元、输出2.10美元。是否自托管看三点：数据能否出内网、用量能否摊平硬件、团队能否自运服务；都不确定就先用API。
