Mistral推出开源大模型Mistral Large 4，性能领先
继Meta的Muse和谷歌Gemini 4 Carbon近期发布之后，Mistral AI也推出了其全新旗舰前沿模型Mistral Large 4。这款被亲切称为"Le Chonk"的模型本月早些时候已开放公开预览。经过数周的额外强化学习、微调，并结合开发者、网络安全专家及政府官员的反馈进行评估后，Mistral团队于周四宣布ML4正式开放下载。
Mistral在公告中表示："预览版的反响超出了我们的预期。我们已将这些反馈运用到实际工作中，同时持续扩展强化学习规模，在编程和防御性网络安全方面实现了大幅提升。"
作为一家以开源和开放权重大语言模型闻名的法国公司，Mistral AI表示Large 4模型在综合指标上"位列全球最优秀的开放权重模型之一"，不仅超越了欧美同类模型，也在追赶一直占据开放权重领域主导地位的中国竞争对手。
本月早些时候，我与Mistral首席科学家Guillaume Lample以及科学副总裁Pierre Stock就这款新模型进行了交流——他们将其称为西方构建的最佳开放模型——探讨了其专业能力和极高的算力效率。以下是需要了解的内容。
Lample和Stock表示，Mistral Large 4的构建目标是同时处理文本和图像，弥补了此前Mistral模型存在的性能差距。具体而言，Large 4具备更先进的网络安全和智能体能力，同时在处理制造业与金融相关任务方面表现更佳。
Mistral Large 4在构建时重点关注智能体在规划、研究或处理复杂企业任务方面的表现，这些任务原本需要人类专家耗费数小时甚至数天才能完成。Mistral AI团队表示，该模型在SWE-bench和Terminal Bench等关键智能体基准测试中达到了"业界领先水平"，这些评估框架用于测试智能体在编程、分析和处理拉取请求等任务上的表现。
Mistral在发布模型预览版时表示："在溯源能力方面，它超越了所有现有模型，包括闭源模型。随着网络攻击变得更快更便宜、企业编写的代码量空前增长、全球对芯片的需求与AI发展同步攀升，这些能力都至关重要。"
溯源是AI开发中用于消除幻觉问题的一项技术——幻觉指大语言模型生成不准确信息的现象——其做法是将AI的输出锚定在文档、数据库等外部资源上，而非仅依赖内部训练所用的素材。溯源技术还有助于保持数据和信息的时效性，同时为AI的回答提供上下文背景。
Mistral表示，这款新模型的训练语料涵盖了超过160种语言，包括欧盟所有官方语言以及拉丁语和非拉丁语系语言，使其能够以原生方式回应各类提示。
如果你有兴趣开始使用ML4，可以通过Mistral Studio、Mistral API或OpenRouter进行试用和定制。Mistral还表示，用户可以从Hugging Face下载开放权重，在Vibe Code中试用ML4，或通过Nvidia托管的端点访问该模型，企业用户还可获得额外的定制选项。