Mistral Large 4 运营中

Mistral Large 4 是法国 Mistral AI 推出的旗舰模型，绰号「Le Chonk 胖猫」。Mistral Large 4 采用细粒度 MoE 架构，总参数 1.05T、每次仅激活约 49B，带 1.6B 视觉编码器，原生多模态、上下文 1M。Mistral Large 4 已在 Mistral API 上线，跑分上软件工程、财务流程、遥感图像定位领先，主打可本地部署的网络防御和企业主权场景。

原生多模态理解：能同时读取文字与图片，输出文字，上下文窗口达 1M token。
长链条软件工程：在 DeepSWE v1.1 真实工程任务上达 62%，可写代码、做多步骤开发。
企业财务分析：在 Finch 财务流程基准拿到 67%，擅长乱表格查数、建模、出报告。
视觉定位：能在遥感航拍图等复杂图像中框出目标，DIOR-RSVG 达 73%，可评估灾害损失、巡检输电线。
图纸转 CAD：可将技术图纸转换为 CAD 模型，官方称在半导体相关测试上成绩靠前。
网络防御：预览版提供限制更少、网安功能更强的版本，用于漏洞扫描等防御任务。
多语言与主权部署：训练语言超 160 种，可部署在自有服务器或欧盟法律保护区域内的 API。

微信关注回复“开源”，加入AI开源项目交流群
细粒度混合专家（MoE）架构：模型总参数 1.05T，被拆分为大量「专家」子网络，每次处理一个词元只激活其中一小部分，并附一个 1.6B 的视觉编码器处理图像输入。原理是用稀疏激活换取大模型的容量、小模型的推理开销，每个词元的计算成本接近一个 49B 稠密模型。
从零训练与自有算力：模型完全从零训练，耗时两个月，使用约 4000 张英伟达 Grace Blackwell，全部部署在 Mistral 自有的欧洲机房完成。保证了训练过程可控、数据可追溯，支撑其主权 AI叙事，客户可获得不被外国政府断供的模型。
持续强化学习后训练：发布的是预览版，权重放出前成绩还会变化。路线是用 RL 持续压榨模型在推理、代码、财务流程等任务上的长链条表现。
视觉定位（Grounding）：在多模态基础上，模型能输出目标在图像中的具体位置坐标。原理是视觉编码器提取图像特征后与语言指令跨模态对齐，在遥感、图纸等场景实现像素级指认。

注册账号：访问 Mistral Studio 官网注册并登录。
创建 API Key：在控制台生成一个 API 密钥，用于鉴权调用。
确认模型 ID：选择模型 mistral-large-4。
选择接入方式：可直接调用 APIhttps://api.mistral.ai。
编写请求：发送请求时携带 API Key、模型名和输入内容。

稀疏 MoE 架构：1.05T 总参数每次只激活 49B，兼顾超大模型的容量与接近小模型的推理成本。
官方宣称美欧最强开源权重模型，且是 D 轮融资 30 亿欧元后的首个旗舰。
主权与安全可控：全欧洲自有机房训练、权重可下载自部署，不受外国政府断供影响。
原生多模态 + 视觉定位领先：1M 上下文、图像指认框选能力超闭源前沿模型。
预览跑分突出：DeepSWE 软件工程 62%、Finch 财务 67%，均领先同场对手。

长链条软件工程：自主完成需求分析、编码、调试的完整开发任务。
企业财务分析：在杂乱表格和文档中查数、建模、生成报告，适合对账与审计场景。
遥感图像评估：保险公司看航拍图评估风暴损失、电力公司巡检输电线、农场监测庄稼长势。
网络防御：漏洞扫描与攻防演练，权重下载到本地后不受闭源模型护栏拦截。
法律与合同审查：辅助完成整件法律工作流程，Harvey 通过率 15%，目前全场未及格，属早期能力。