- 模型总参数
- 1 万亿
- 每 token 激活参数
- 490 亿
- 含嵌入与输出层
- 520 亿
- 自有机房训练卡数
- 3800
Large 4 是原生多模态模型，总参数 1 万亿，每 token 激活 490 亿。Hugging Face 模型卡补充，计入嵌入与输出层后为 520 亿。从零训练用了 3800 块英伟达 Grace Blackwell GPU，放在 Mistral 自有的欧洲数据中心。公开预览也由同一机房提供，公司于 10 月 6 日在官网说明。
权重仍未开放。公司计划于 10 月底放出，并同时公布架构、更多基准和后训练方法。放出之前，公司正与网络安全机构、经过筛选的合作方和政府机构做实景红队测试；这些机构将使用同一个模型，审核更少，网络安全能力更宽。公司称，这是 30 亿欧元 D 轮所资助路线图上的首个节点，该轮于 9 月 8 日宣布。
- 2026-09-08
公司宣布 30 亿欧元 D 轮
- 2026-10-06
开放公开预览，Studio 提供预览 API
- 2026-10
计划于月底开放权重，并公布架构与后训练方法
数据来源：Mistral 2026 年 9 月 8 日融资公告；2026 年 10 月 6 日博客
公司自测的 Coding Agent Index 为 49.8%，高于它列出的 DeepSeek V4 Pro 0813 和 Qwen3.8 Max，这项对照未经独立核实。Surge AI 受公司委托做编码盲测，标注者看不到模型身份：预览版平均 3.74 分，满分 5 分，五款里排第二。Claude Opus 5 为 4.22，Kimi K3 为 3.59，GLM-5.3 为 3.60，GLM-5.2 为 3.40。
公司还称，模型将在全球多个区域提供；其中的欧洲部署由 Mistral 端到端运营，不依赖其他数字服务商，并适用欧洲法律。公司称训练数据里有相当一部分是多语言，覆盖 160 多种语言，包括欧盟全部官方语言。强化学习目前的规模约为 3000 块 GPU，与前面 3800 块的从零训练不是同一阶段。公司称这一阶段单次运行每天大约产生 330 亿 token，其中约 160 亿是过滤后可训练的补全 token。
3800 块 Grace Blackwell 放在自有欧洲机房里，万亿参数模型已经进入公开预览。欧洲自己掌握的是机房、电力和部署适用的法律，训练卡来自英伟达。国内采购要看权重能否下到自有集群：预览阶段只提供 API，权重按计划到 10 月底才开放。
