Mistral Large 4：这款法国大模型能和 Claude、ChatGPT 抗衡吗？

总部位于巴黎、做人工智能的法国公司 Mistral 在 10 月 6 日推出了自己的最大模型：Mistral Large 4。一万亿个参数。它的官方小名，我让你猜一千次也猜得到：“Le Chonk”。在互联网上，“chonk”就是一只胖乎乎的猫，胖到连猫洞都钻不过去的那种。想到 Mistral 的助手叫Le Chat，这个玩笑算是贯彻到了胡须尖上！

我只关心一个问题：它是不是也和 Claude、ChatGPT 一样厉害，还是说这只不过是新闻稿上的一个超大数字？

一万亿个参数，但它还是找到了机房里唯一的暖和地方

一万亿到底是什么？

参数就是模型在训练过程中学会的那些小设置之一，有点像大脑里的连接，而参数越多，它能记住的东西就越多，所以一万亿，没错，这非常夸张，我们已经进入了中美最大模型所在的同一个赛场。我看到这个数字时，第一反应是以为印错了。

但这里有个诀窍，而且它关系到价格！对于它写出的每一个词，Le Chonk 实际上只让490亿个参数工作，才二十分之一。专家们把这叫作“专家混合”：想象一下有一家医院，里面有一千名医生，但你只会见到两三个，也就是了解你这个问题的医生。其他人不会动，也不会花你的钱。这就是这么大的模型还能卖得这么便宜的原因。

你可以给它看一张图片，它会用文字回答，而且据 Mistral 说，它会说160多种语言，包括欧盟的24种官方语言，马耳他语和爱尔兰语也包括在内。它是在欧洲 Mistral 的服务器机房里，用3,800块 Nvidia 芯片训练出来的。目前它还是预览版，一个仍在磨合中的试用版本，面向开发者开放。可下载的完整模型计划在本月底发布，根据 VentureBeat 的说法，日期是 10 月 27 日。

面对 Claude 和 ChatGPT：先看价格

它就是在这里下狠手的。人工智能公司按每百万个“token”向开发者收费，token 大致就是词的一部分，也就是约70万个词，好几本小说。根据各家公司在 10 月 7 日公布的价格，下面是每百万个输出 token 的成本：

对于一个拥有一万亿个参数的聊天模型来说，最矮的柱子居然还是它

不到 Claude Sonnet 5.5 或 GPT-6.1 Sol 价格的一半。几乎比 Claude Opus 5.5 便宜五倍。还比 GPT-6 Astra 便宜十二倍，后者是 OpenAI 最大的模型。十二倍！你和 ChatGPT 聊天时不用按 token 付钱，但你每天使用的那些应用要付钱。而一个应用的人工智能成本如果低了十二倍，就可能降低订阅价格，也可能推出免费版本。

那质量呢？这就得说实话了

好，咱们认真两分钟。下面所有数字都来自 Mistral 自己，而且这是一个预览版。这些是企业给出的数字，就得按企业数字的方式来读。

在编程方面，有一项测试要求人工智能修复真实项目中的真实 bug，Le Chonk 的成功率是62%。它击败了那些可以自由下载的中国顶级模型，DeepSeek V4 Pro（57%）和 Qwen 3.8 Max（51%）。但 VentureBeat 做了新闻稿没有做的工作：在同一项测试的公开排名中，Claude、GPT-6 和 Gemini 都在74%左右。差十二个百分点，日常使用时是能感觉出来的。

盲测也是一样，人工评分者在不知道答案由哪个模型写出的情况下给答案打分。Le Chonk 在五个模型中排名第二，得分为3.74分，满分5分。第一名是谁？Anthropic 上一代产品 Claude Opus 5，得分4.22。相当不错，但不是第一名。

有一个领域它把所有人都碾压了，那就是计算机安全：在一项要求复现并修复真实漏洞的测试中拿到82%，据Mistral说，这是有史以来公布的最高分。只不过Mistral自己也明确说明，Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra在这项测试中几乎拿了零分……因为它们拒绝参加。它们被设定成要对黑客问题说不。

100米世界冠军。另两人拒绝参赛

在其他人不跑的情况下赢得比赛，终究还是一枚奖牌，但并不完全是一回事。这也提出了一个真正的问题：一个愿意谈漏洞的模型，而且任何人都能在10月底下载，对那些守护网络的人来说是个福音，对攻击网络的人来说也是。Mistral回答说，它在Lakera公司的一项测试中抵御住了93%的操纵尝试。实际用起来就知道了。

即使你不写代码，这对你有什么改变

Chonk真正有意思的地方，不是它最强，而是它可以下载，而且来自欧洲。当你所在地区的医院、你的医保机构或你的市政府想用AI来筛选文件时，如今它们往往会把这些文件发送到一家美国公司的服务器上。有了一个可以下载的模型，它们就能把模型安装在自己的服务器机房里，哪怕是在地下室，而你的数据永远不会离开这栋楼。Mistral白纸黑字地写着，这个模型可以“在本地”运行。

你的医疗数据完全不需要经历的那种旅行

不过，别幻想让它在你的电脑上运行。简单做个估算：即使把一个一万亿参数的模型压缩到极限，它也需要超过500GB的内存。你的显卡也许只有16GB。为此，还是需要Meta那种我在8月提到过的模型，可以在一张显卡上运行。至于Chonk，它是给拥有一整柜服务器的企业用的，或者给你通过Le Chat或使用它的应用来用的。

最后一个保留意见，而且一点也不小：许可证还没有发布。Mistral承诺提供“开放权重”，也就是说可以下载完整模型，但我们还不知道我们可以拿它来做什么。27号见。

我的看法

我每天都用Claude Code写一整天代码，我明天早上不会因此改变做法：编程上相差12分，就是一个同事第一次就能理解，和一个什么都得给他重复一遍的同事之间的区别。但一家欧洲公司推出这么大规模的模型，在我们这里训练，售价只有美国模型的一半，而且我们还能把它安装在自己家里，我觉得这实在令人振奋。两周前，我还在琢磨该在Grok和MiMo之间选哪个模型。好吧，现在又多了一个候选，而且这个会说法语！

还有Mistral团队：这个聊天机器人做得不错，但至于Large 5，减减肥也不会有坏处。我们想要的是能装进一台电脑里的模型，不是能装进一座仓库里的模型！

来源

文章在Claude Code的帮助下写成，由我审阅和修正。

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07-10-2026