简讯

  • Mistral 于 10 月 6 日发布了 Large 4，这是一个拥有 1 万亿参数的模型，每次查询激活 490 亿个参数，每百万输入 token 收费 1.36 美元，每百万输出 token 收费 4.18 美元。
  • “Le Chonk”这个昵称延续了 6 月份“Le Chaton Fat”梗，Mistral 表示将在 10 月底前发布该模型的权重。
  • 在 Finance Agent v2 上，发布图表显示 Large 4 得分为 54.7，领先于 GPT-6 Astra 的 53.5，但落后于 Claude Opus 5.5 的 58.6。

总部位于巴黎的 Mistral AI 于周二发布了 Mistral Large 4，这是一个拥有 1 万亿参数的人工智能模型。这正是 ChatGPT 和 Claude 等聊天机器人背后的那类系统，因为参数是它在训练过程中调整的可调数字——参数越多通常意味着学习能力越强，运行成本也越高。

“[Mistral Large 4] 处于开放模型的前沿，并且是迄今为止来自美国或欧洲的最强开放权重模型，”Mistral AI 的首席科学家 Guillaume Lample 在 X 上写道。

Myriad：下一家上市的公司会是谁？点击做出你的预测。
Myriad：下一家上市的公司会是谁？点击做出你的预测。

并非所有这些参数都会同时生效。Large 4 采用了“专家混合”设计，这意味着模型会将每个问题路由到少数几个专家子网络，因此每次回答只有 490 亿个参数被激活。Mistral 的上一代旗舰模型 Large 3 也采用了同样的做法，在 6750 亿个参数中有 410 亿个处于激活状态。

“Le Chonk”这个昵称的由来还有一段故事。今年 6 月，在 Mistral 将其 Le Chat 助手更名为 Vibe 之后，Reddit 和 X 上的粉丝们虚构了一个名为 Le Chaton Fat 的模型——大致意为“胖小猫”——拥有 30 万亿个参数、每秒 1000 次喵叫，以及声称它击败了 Claude Fable 5 的虚假基准测试。

CEO Arthur Mensch 也配合了这一玩笑，回复说该模型实际上叫“le gros chaton”，法语意为“大猫”。随后 Mistral 在其 Vibe 网站上添加了一只卡通猫。其真正的发布帖现在将该模型列为“非常正式地”称为 le Chonk。

Mistral 销售“主权 AI”——即一个国家或公司可以拥有和运行、而无需将其数据交给外部公司的模型。沙特阿拉伯国家支持的 HUMAIN 在 8 月与这家公司签署了一项价值数亿欧元的协议，正是出于这一原因。

Mistral 在 9 月完成了 30 亿欧元（33.7 亿美元）的 D 轮融资——这是一轮向投资者出售股份的融资——估值超过 210 亿欧元（236 亿美元），由三星领投。Mistral 表示，Large 4 是这笔资金所资助路线图上的第一个里程碑。

比特币BTC · USD

$85,646+3.09%

9月29日10月1日10月3日10月4日10月6日

$86.8k$85.6k$84.3k$83.0k

24小时最高最高$86,648

24小时最低最低$85,122

成交量成交量$1.1B

市场预测赔率来自 Myriad

本周低于 $86,000低于 $86k56% 概率

→

用 USDT 购买 比特币

由 Jupiter 提供支持

价格数据来自 CoinGeckoCoinGecko更多 比特币 新闻和预测 →

Le Chunk 每百万输入 token 收费 1.36 美元，每百万输出 token 收费 4.18 美元——这些文本块每个大约相当于四分之三个单词，AI 公司就是按此计费的。Claude Opus 5.5 收费 4 美元和 20 美元，而 GPT-6 Astra 收费 10 美元和 50 美元。

这使得 Large 4 的输入价格约为 Opus 5.5 的三分之一，输出价格约为五分之一。与 Astra 相比，则大约是其七分之一和十二分之一。

基准测试怎么说

Mistral 的发布主要将 Large 4 与中国开放权重模型——DeepSeek V4 Pro、Kimi K3、GLM-5.3 和 Qwen3.8 Max——进行基准对比，而“开放权重”意味着任何人都可以下载并运行该模型。Claude 和 GPT 仅出现在少数几项对比中，而最新的 Claude，即 Opus 5.5，只在一项网络安全声明中出现。

在 Surge AI 进行的一项关于编码质量的盲测人工评估中，Mistral Large 4 在五个模型中排名第二，得分为 5 分中的 3.74 分，落后于 Claude Opus 5 的 4.22 分。

AutomationBench 让 AI 在模拟商业软件——财务、人力资源、销售、支持——中完成 657 项杂务，并对其完成每项任务目标的比例进行评分，如果违反规则则得零分。Large 4 得分为 59.9 分。在 Artificial Analysis 的榜单上，Claude Sonnet 5.5 达到 71.8 分，Opus 5.5 达到 69.5 分，而 Gemini 4 Argon 在同一基准测试中以 77.5 分位居榜首。

在 DeepSWE 1.1 上，这是开发者在试图评估一个模型编码能力时查看的基准测试之一，Large 4 得分为 62 分。这超过了 GLM-5.3 的 61 分和 DeepSeek V4 Pro 的 57 分，但落后于 Kimi K3 的 68 分。Datacurve 自己的排行榜上，GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5 为 74 分。

Mistral 表示将在 10 月底前发布 Large 4 的权重——即让模型运作起来的训练数值——这将使外部开发者能够下载该模型并自行验证这些说法。