1 万亿参数的「肥猫」：Mistral 把闭源巨头不敢接的活全接了

Mistral Large 4：万亿参数，开关一起交出去

欧洲 AI 这次是真杀回来了。法国独角兽 Mistral 刚放出新旗舰 Mistral Large 4，总参数 1 万亿，权重月底全部开源。第三方评测 Artificial Analysis 的智能指数里它拿下 38 分，追平 GPT-6 Luna，是欧美开源模型的第一名——第二名 Thinking Machines 的 Inkling 只有 25 分。用他们自己的话说，中美之外，这是全球最聪明的模型。

但真正让圈里人兴奋的，是它在几项硬核测试上直接压过了闭源旗舰。法律 Agent 测试的分数是 GPT-6 Astra 的近 3 倍，金融、视觉定位都赢了它，科学编程又赢了 Claude Opus 5。还有一道修漏洞的网安考题，它拿下 82%，全场最高，而 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 直接拒答，几乎交了白卷。

这套「你敢拒答、它敢接话」的路子，值得单独说——因为它戳中了一个真实的痛点。安全工程师修一个漏洞，第一步必须先复现攻击。打不出来，就没法确认漏洞在哪，更没法验证补丁管不管用。所以「复现漏洞」听着像搞破坏，其实是修补的前一半；如果模型一看到就拒绝回答，等于把后一半也一起扔了。Mistral 在博客里直言，OpenAI 和 Anthropic 两家一刀切地拒答，挡住的恰恰是正当的漏洞研究和应急响应。黑客早就在越狱闭源模型帮自己搞攻击，防守的一方却被同一套拒答捆住了手脚。

数据摆在那。整个网安指数里 Mistral Large 4 成功 50 次，排进全球前五；GPT-6 Astra 成功 33 次，另有 38 次被自家安全机制拦下；Claude Opus 5.5 成功 29 次，被拦下 36 次。两家闭源旗舰被拦下的次数比做成的还多。更麻烦的是，安全事故处理到一半，模型能力突然被收走，这本身就成了一个重大安全风险。相比之下，Mistral Large 4 不卡在拒答上——在收录了 40 道安全竞赛真题的 Cybench 上解出 93%，内部一套 19 道网安挑战题解出 16 道。给它扔一个黑客常拿来作恶的 CobaltStrike 加载程序，不贴标签、没人插手，它自己反编译、找到命名管道、追出加密载荷，最后把 XOR 加密破解开。

别误会，这模型的嘴其实管得挺牢。面对越狱攻击和恶意 Agent 任务，它的拒绝率比所有开源模型都高；在 Lakera 公开的 B3 AI 安全基准里，它挡住了 93.3% 的攻击。能放开漏洞研究的活，又守得住恶意攻击的线，这两件事它都做到了。

能复现并亲手补漏洞，靠的是扎实的写代码能力。它在 DeepSWE v1.1 拿到 61.7%，综合编程 Agent 指数 49.8%，压过了两款顶级开源模型。AutomationBench 收录 657 个真实业务流程，模型要在 Gmail、Google 表格、Slack、Salesforce 之间来回切换把活干完，它拿到 59.9%。第三方评测机构 Vals AI 拿真实法律、金融任务去考，它超过了 GPT-6 Astra；在法律 AI 公司 Harvey 的法律 Agent 基准上，压过了所有开源模型。

这模型还特别会看图。在十亿像素级卫星图里它能一点点找出目标帮救灾抢时间；对着工程图纸反复放大、检查、核对零件。给它一张真空翻转夹爪的装配图，问压缩弹簧会不会碰到滑动轴承，它在图里找到两个零件，回答不会，因为中间隔着 3 号真空销。视觉定位测试 Dense 200 上它拿 42%，GPT-6 Astra 是 41.5%，连闭源旗舰都被压了一头。科学编程测试 SciCode-Verified 上 91.8%，是欧美开源模型的最高分，还压过了 Claude Opus 5 的 91.3%。

这头「肥猫」确实胖。官方代号叫 le Chonk，CEO Arthur Mensch 在 X 上亲自接梗，说是「le gros chaton」，一只大胖猫。总参数 1 万亿，用的是混合专家架构，每生成一个 token 只叫醒其中 490 亿参数干活，所以胖而不慢。它把指令、推理和 Agent 能力塞进同一个模型，能说 160 多种语言，欧盟所有官方语言全覆盖。Mistral 在欧洲自家机房里用 3800 块英伟达 Grace Blackwell 从零训练，预览版也跑在同一批机器上。后训练靠大规模强化学习，一套自动扩缩的集群同时跑几万条尝试，单条任务轨迹能用掉几百万 token——按现在规模，一次训练每天产出 330 亿 token，过滤后剩约 160 亿直接拿来练。

而且这轮强化学习还没跑完，模型完全没到顶的迹象。Mistral 的原话是，接下来几周到几个月还会有大幅、快速的提升。模型还在练，预览版 API 已经在 Mistral Studio 上线，每百万 token 输入 1.36 美元、输出 4.18 美元。完整权重月底放出，到时企业可以搬进私有云，或者直接装在自己机房里。

说到底，这件事最有意思的地方不是跑分，而是「开关归谁」。过去两年，模型能做什么、不能做什么，一直写在几家闭源厂商的安全策略里。同一个漏洞，GPT-6 和 Claude 说不碰，靠它们干活的安全工程师就只能停手。Mistral Large 4 把一颗能和闭源旗舰掰手腕的万亿大脑，连同开关一起交了出去——权重在自己手里，模型部署在哪、什么时候用，不再由厂商说了算，也不会在关键时刻被一刀切断。而它还只是一个没练完的预览版。

背后是真金白银。Mistral 手握 30 亿欧元 D 轮融资，这是欧洲科技公司史上最大的一笔股权融资，正用来扩建欧洲自家机房的算力。Mistral Large 4 只是这条路线上的第一站。模型还在练，下一版会更快——这大概是开源阵营今年最让人想盯着看的一款了。