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10 月 29 日（欧洲时间），Mistral 正式开放旗舰 Mistral Large 4 的权重，代号「Le Chonk」：1 万亿总参数、每步激活 490 亿（把嵌入层与输出层算进去是 520 亿）的原生多模态 MoE，吃文本与图像。训练在 Mistral 位于欧洲的自有数据中心完成，用 3800 块英伟达 Grace Blackwell GPU 从零训起，语料覆盖 160 多种语言，含全部欧盟官方语言。
这是三周前公开预览之后的「继续强化学习版」。科学副总裁 Pierre Stock 的说法是：开放权重版本持续做 RL 带来了显著提升，且没有出现性能饱和的迹象。
编码智能体：Terminal-Bench 4.0 从预览期的 28% 跳到 41%，与 GLM-5.3 并列领先（Artificial Analysis 编码智能体指数 48%，基本持平）；更实用的是每任务 token 消耗少 47%——同样的活，账单省近一半。
真正特殊的一项在安全侧：Artificial Analysis 的网络攻击防御与修复基准里，「复现开源软件漏洞并打补丁」这个单项，它拿了 82% 的全场最高分。而包括 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 在内的多家闭源旗舰在这一项接近零分——原因是拒答。Cybench 的 40 项安全竞赛挑战，解决率 93%，是开源权重模型里最高的一档。Mistral 说自己拒掉了 96.6% 的恶意网络安全请求，也是开源里最高。
许可是改过的 MIT：自己用、改、商用都免费；但云厂商以 MaaS 形式转售，要另拿商业授权。API 定价：每百万输入 token 0.70 美元、缓存输入 0.07 美元、输出 2.10 美元，出字速度约 161 token/s，比预览期便宜近一半。
自己跑的门槛：官方说需要 8 张 B300。所以「权重免费」这句话得补一句——许可那一栏是 0，硬件那一栏写着 8 张卡。CEO Arthur Mensch 顺手做了个对比：其他实验室为同等能力筹了数千亿美元，Mistral 三年总共筹了约 60 亿美元。
冷水也有一条：Artificial Analysis 新版智能指数上它只有 26 分，低于 DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM-5.3 的 32 分，更远低于 Gemini 4 Carbon 的 59 分。它长在速度、价格和「能自托管」，不是通用智商。
这一周真正有意思的对撞在分发逻辑：Mistral 把 1 万亿参数放到网上让人下载，主打「访问权不可被切断」；谷歌把最强的网络安全能力关在准入门槛后面。同一个理由——安全——得出了相反的两种做法。
对实际使用者，选择其实很简单：要处理敏感数据、不想让内容出自己机房的，开源权重是唯一解；要通用能力天花板最高的，还是闭源。Mistral 这次补的是「自己人打补丁」这块短板——那个 82 分不是跑分游戏，企业真的需要 AI 帮它复现漏洞、写修复，而闭源模型因为护栏直接不接这活。
顺带说一句：这也解释了为什么「开源」这个词现在有两个价签——许可那栏是 0，硬件那栏写着 8 张 B300。门槛没消失，只是换了个付钱的人。
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