常見問題
Mistral Large 4 是 Mistral AI 規模最大的模型：總參數 1.05 兆、每個 token 啟用 490 億參數的混合專家模型（MoE），可輸入文字和圖片，API 上下文為 524,288 個 token，原價每 100 萬 token $1.36／$4.18（目前 $0.68／$2.09）。它從 2026 年 10 月 6 日起以公開預覽版提供，開放權重承諾在 10 月底前釋出。
更新於 2026-10-07 · 作者：suifeng
資料來源：Mistral AI 官方公告與定價頁、OpenRouter 模型頁、Hugging Face 模型頁，2026 年 10 月 6 日查核。
以下是大多數問題最後都會回到的數字，每一項都來自 Mistral 官方頁面或提供這個模型的平台。
| 項目 | Mistral Large 4 |
|---|---|
| 發表 | 公開預覽，2026 年 10 月 6 日（版本 v26.10） |
| API 模型 ID | mistral-large-4（別名 mistral-large-4-0） |
| 參數量 | 總計 1.05T，每個 token 啟用 49B，視覺編碼器 1.6B |
| 上下文／最大輸出 | API 提供 524,288 token／262,144 token |
| 輸入／輸出 | 可輸入文字和圖片，輸出文字 |
| 推理 | reasoning_effort "high" 或 "none" |
| 每 1M token API 價格 | 輸入 $1.36／輸出 $4.18／快取 $0.14；優惠價 $0.68／$2.09／$0.07 |
| 開放權重 | 承諾 2026 年 10 月底前釋出；授權條款尚未公布 |
Large 4 有好幾個數字在不同來源之間對不上。下表說明每一項衝突，以及規劃時該採用哪個數字。
| 主題 | 你會看到的數字 | 建議採用 |
|---|---|---|
| 上下文長度 | Mistral 文件寫 1M；OpenRouter、Vercel、Artificial Analysis 和 Vals 寫 524,288 | 524,288 token，這是線上 API 實際的限制 |
| 啟用參數 | 發表文章寫 49B；Mistral 文件寫 52B | 兩個都對：52B 有算入嵌入層和輸出層 |
| API 價格 | 發表文章寫 $1.36 / $4.18；文件、OpenRouter 和 Vercel 寫 $0.68 / $2.09 | 目前收 $0.68 / $2.09；長期預算用 $1.36 / $4.18 估 |
| 權重日期 | 10 月底（Mistral）；10 月 31 日（Hugging Face 預計）；10 月 27 日（媒體） | 2026 年 10 月 27 日到 31 日之間 |
| 訓練用 GPU | 3,800 張（Mistral）；約 4,000 張（TechCrunch、The Next Web） | 3,800 張 Grace Blackwell GPU |
| Terminal-Bench 4.0 | 28.3%（Mistral 圖表，Artificial Analysis 執行）；22.73%（Vals AI） | 兩個都對；測試框架不同 |
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下面每個回答都刻意寫得很短；以下這些頁面有更完整的表格和實算範例。
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