Mistral Large 4 权重开放下载:万亿参数“Le Chonk”,1M 上下文、主打网络安全

Mistral Large 4 架构图

Mistral Large 4(绰号 Le Chonk)的权重在 10 月 29 日开放下载了。这是 Mistral 迄今最大的模型:约 1 万亿总参数、每 token 激活约 490 亿、100 万 token 上下文,文本加图像输入、文本输出。10 月 6 日它先以 API 预览亮相,Mistral 当时承诺月底放出权重,如今如约兑现。

模型发布在 Hugging Face(仓库 mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B),Transformers、vLLM 与 llama.cpp 首日就支持;微调有 TRL 首日支持。API 价格也砍了将近一半。

架构:两种稀疏

Large 4 是混合专家(MoE)模型:文本解码器 72 层,首层是稠密前馈,其余 71 层是 MoE,每 token 由路由从 128 个专家里挑 4 个,另有 1 个共享专家始终参与——每 token 实际激活 5 个专家。算上 embedding 与输出层,激活参数约 520 亿,这就是仓库名里 A52B 的来历。

注意力是第二种稀疏:多头潜在注意力(MLA)压缩历史 token 的 KV 表示,DeepSeek 稀疏注意力(DSA)索引器为每次查询挑最多 2,048 个历史位置。视觉部分是 16 亿参数的 Pixtral 编码器(30 层)。推理强度分低、中、高三档,默认高档,且无法关闭。

Mistral Large 4 专家混合结构图

成绩单:编程与网络安全是主打

以下数字来自 Hugging Face 的发布文章与 Mistral 的模型卡,尚未经第三方独立验证:

  • Artificial Analysis 智能指数 v5 得 26 分,在开源权重模型里排第五,是西方开源权重模型里最高的;
  • 编程智能体指数 49.8%(模型卡写的是 48%,称与 GLM-5.3 基本打平),DeepSWE v1.1 61.7%、SWE-Atlas-QnA 59.4%、Terminal-Bench 4 28.3%;
  • 网络安全是 Mistral 的主推方向:复现真实漏洞再打补丁的测试拿下 82%,Cybench 40 道安全竞赛题做对 93%,Lakera B3 提示注入抵抗 93.3%;
  • 知识工作:AutomationBench 59.9%、AA-Briefcase 1,393 Elo。

Mistral 把它定位给网络防御者:恶意软件分析、漏洞优先级排序、检测规则编写。它的理由是,开源权重让团队在事件响应中自己掌控模型与使用策略,不依赖 API 提供商的过滤器;同时模型对有害请求的拒绝率,在 JailbreakBench、StrongREJECT 与 AgentHarm 的网络安全提示上高于其他开源权重模型。Mistral 也承认,预览期间观察到模型有“被用于实施真实攻击的潜在提升”,更激进的渗透测试版本只提供给经审核的合作伙伴。

许可:开源权重,不是开源软件

权重用 Mistral 生态开源权重许可(Mistral Ecosystem Open-Weight License),是 MIT 的衍生许可:可以免费使用、修改、微调与商业化,但有一条边界——拿它对外提供模型即服务(MaaS)需要先向 Mistral 另购商业许可。自己下载、自己部署、自己用没问题;把它包装成 API 拿去卖,需要授权。这也是 10 月 29 日前后讨论最多的地方。

跑起来要什么硬件

这首先是个数据中心模型。官方给了两个版本:FP8 主检查点(可微调,配 8 卡服务器方案)与 NVFP4(更小,需要 NVIDIA Blackwell 显卡,走 vLLM);社区的 GGUF 量化由 Unsloth 与 llama.cpp 团队提供,有 IQ2_XXS、Q2_K、Q4_K_M、NVFP4、Q8_0 与 BF16。

  • 8 张 NVIDIA H200 跑 FP8 + vLLM:可服务 131K 上下文、16 路并发,单请求约 65 token/秒;
  • 单台 512GB 统一内存的 Apple Silicon Ultra(如 M3 Ultra)能跑 2-bit 量化:Q2_K 预填充约 90 token/秒、生成约 15 token/秒;
  • 4 张 RTX 6000 Pro 跑 NVFP4:32K 上下文,生成约 10 token/秒。

不想自己搭硬件,可以直接走 Hugging Face 的 Inference Providers 或 Mistral 自己的 API 试用。API 价目也降了:输入每百万 token 0.70 美元(缓存输入 0.07 美元)、输出 2.10 美元,约为预览期 1.36/4.18 美元的一半。Microsoft Foundry 是首个上架的云,NVIDIA 提供了 NIM 容器。

值得留意的几件事

一是完整技术报告还没出,Mistral 写的是“coming soon”;二是基准分数是官方口径,独立复测还要等几周;三是推理无法关闭、默认高档,意味着每次调用都在烧推理 token。

同一周模型圈还有另一件大事:Google 发布了 Gemini 4 Carbon,安全基准三项第一;更早的 Liquid AI LFM3 是 6 个 2B 级开源模型共用一个底座,手机上也能跑本地智能体——和这次万亿参数的 Le Chonk 正好是开源模型光谱的两端。

转自 Hugging Face 的文章《Welcome Le Chonk: Mistral Large 4 on Hugging Face》,原文链接:https://huggingface.co/blog/mistral-large4

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