# Mistral Large 4预览版排名全球第三，仅次于中美模型

> Mistral这款万亿参数模型在独立指数中得分38，但每项任务的成本高于其他开源模型。

Oossa · 2026-10-09 · https://oossa.com/zh/mistral-large-4-preview-ranks-top-outside-us-and-china

Mistral AI本周发布了Large 4模型的研究预览版。该模型约有1万亿个参数，其中任一时刻有490亿个处于激活状态。独立基准测试机构Artificial Analysis（AA）在其智能指数中为该模型打出38分，是来自美国和中国以外地区的模型中得分最高的。

## 测试表现

在AA的网络安全指数中，Large 4得分50，与中国的GLM-5.3-Flash持平，仅低于得分更高的MiMo-V2.6-Pro（56分）。它的最佳表现出现在CyberGym-E2E-AA网络安全任务中，得分为82%，高于MiMo-V2.6-Pro（79%）和满分为78%的GPT-6 Luna。该模型在文档和图像推理方面也有所提升，在GDP.pdf测试中达到19%，与MiMo-V2.6-Pro持平。

## 价格与供应情况

Mistral对每百万输入token收费$1.36，每百万输出token收费$4.18，缓存输入另收$0.14。按此计算，智能指数上的每项任务成本为$1.13。预览版前两周提供50%折扣，每项任务成本降至$0.57。该公司表示，将于2026年10月底发布完整模型权重。

## 事实

- Mistral Large 4拥有1万亿个参数（其中490亿个处于激活状态），上下文窗口为512 k token。
- AA智能指数为Large 4打出38分，是美国和中国以外地区得分最高的模型。
- 在AA的CyberGym-E2E-AA测试中，该模型得分82%，超过MiMo-V2.6-Pro（79%）和GPT-6 Luna（78%）。
- 智能指数每项任务的成本为$1.13，预览版前两周折后为$0.57。
- 计划于2026年10月底前发布开放权重。

## 为什么重要

对于需要大规模语言模型的开发者，Mistral Large 4提供了高容量选择，在多项基准测试中胜过其他来自美国和中国以外地区的开放模型。不过，它的价格较高，对成本敏感的项目吸引力可能有限，除非价格下降或竞争对手有所进步。

## 来源与参考

1. [Mistral’s new Large 4 trails some Chinese open models in independent tests](https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/independent-tests-rank-mistrals-new-trillion-parameter-large-4-the-best-ai-model-outside-the-u-s-and-china-but-chinese-open-weights-still-overcome-europes-best-efforts) – Tom's Hardware, 2026-10-09

最后更新: 2026-10-09