对比 DeepSeek V4
Mistral Large 4 和 DeepSeek V4 Pro（0813）在独立评测上的分数几乎一样（Artificial Analysis 38 对 36，Vals 48.05% 对 47.63%）。区别在于：Mistral Large 4 能读图片，在 Mistral 的图表里智能体、法律和金融测试领先；DeepSeek V4 Pro 上下文更长，现在就有 MIT 协议的开放权重，缓存输入也更便宜。
更新于 2026 年 10 月 7 日 · 作者 suifeng
来源：Mistral AI 发布公告和定价页、OpenRouter 模型页、Hugging Face 模型页，核对于 2026 年 10 月 6 日。
如果你的提示里有截图、图表或以图片形式存在的文档，或者要跑智能体流程、法律和金融任务，选 Mistral Large 4，它在这些方面分数更高。如果是超过 524,288 token 的超长纯文本，或者这个月就要自己部署，选 DeepSeek V4 Pro。
两者都是混合专家（MoE）模型，每个 token 都激活 49B 参数，所以每个 token 的计算量相近；DeepSeek V4 Pro 的总参数大约多 1.5 倍（1.6 万亿对 1.05 万亿）。
| 规格 | Mistral Large 4 | DeepSeek V4 Pro（0813） |
|---|---|---|
| 总参数 / 激活参数 | 1.05 万亿 / 49B（含嵌入层为 52B） | 1.6 万亿 / 49B |
| 上下文窗口 | 实际提供 524,288 token（文档写 1M） | 1M token |
| 最大输出 | 262,144 token | 384K token |
| 输入 | 文本 + 图片 | 仅文本 |
| 推理控制 | reasoning_effort：high 或 none | reasoning_effort：low、high 或 max |
| 开放权重 | 承诺 2026 年十月底发布 | 已开放，deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| 许可证 | 尚未公布 | MIT |
按今天的价格，DeepSeek 闲时和 Large 4 每百万 token 的费用几乎一样；DeepSeek 高峰时段，Large 4 只要它一半左右。DeepSeek 在周一到周五的 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00（北京时间 9:00-12:00 和 14:00-18:00）按高峰价收费；Mistral 没有公布五折什么时候结束。
缓存输入是 DeepSeek 的优势：闲时 $0.022，Mistral 促销价是 $0.07。所以反复复用长缓存前缀的提示，用 DeepSeek 更划算。
| 每百万 token（美元） | 输入 | 缓存输入 | 输出 | 1M 输入 + 1M 输出 |
|---|---|---|---|---|
| Large 4，促销价 | $0.68 | $0.07 | $2.09 | $2.77 |
| Large 4，原价 | $1.36 | $0.14 | $4.18 | $5.54 |
| DeepSeek V4 Pro，闲时 | $0.66 | $0.022 | $1.98 | $2.64 |
| DeepSeek V4 Pro，高峰 | $1.32 | $0.044 | $3.96 | $5.28 |
假设一个检索或编程智能体每天发送 1000 万缓存输入 token、100 万新输入 token 和 100 万输出 token：Large 4 按促销价每天 $3.47，DeepSeek 闲时 $2.86，DeepSeek 高峰 $5.72。
计算过程：Mistral 促销价 = 10 × $0.07 + $0.68 + $2.09 = $3.47；Mistral 原价 = 10 × $0.14 + $1.36 + $4.18 = $6.94；DeepSeek 闲时 = 10 × $0.022 + $0.66 + $1.98 = $2.86；DeepSeek 高峰 = 10 × $0.044 + $1.32 + $3.96 = $5.72。DeepSeek 的高峰时段正好覆盖亚洲的工作时间和欧洲的上午，国内白天的流量基本都落在高峰价里，按你的流量实际发生的时段选对应那一列来做预算。
输出长度和单价一样重要：Artificial Analysis 在 Large 4 上跑完整个指数用了 200M 输出 token，而中位数是 81M，并把它评为“非常啰嗦”。简单请求把 reasoning_effort 设为 none，就能控制住输出长度。
对这部分有疑问？
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在 Mistral 的发布图表里，Large 4 在多数智能体、终端编程、安全和法律测试上胜过 DeepSeek V4 Pro 0813；DeepSeek V4 Pro 赢了 SWE-Atlas-QnA，Finch 两者打平。这些都是厂商公布的数字。
| 基准测试 | Mistral Large 4 | DeepSeek V4 Pro 0813 | 领先方 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 61.7% | 57% | Mistral |
| Terminal-Bench 4.0 | 28.3% | 10% | Mistral |
| SWE-Atlas-QnA | 59.4% | 66% | DeepSeek |
| AutomationBench | 59.9% | 56.7% | Mistral |
| Cybench（40 个 CTF 任务） | 93% | 88% | Mistral |
| SciCode-Verified pass@1 | 91.8 | 91 | Mistral（险胜） |
| Finance Agent v2 | 54.7 | 50.4 | Mistral |
| Finch（FinWorkBench） | 67.4 | 67.4 | 打平 |
| Harvey 法律智能体基准 | 15.8 | 7.5 | Mistral |
| B3 智能体安全（Lakera） | 93.3% | 85.2% | Mistral |
| 有害网络请求拒绝率 | 95.3 | 77.7 | Mistral |
第三方指数显示两个模型相差只有两分左右。Vals AI 也在 Large 4 上跑了 Terminal-Bench 4.0，得到 22.73%，低于 Mistral 图表里的 28.3%，原因是测试框架不同。
| 评测机构 | Mistral Large 4 | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 | 38 | 36.0 |
| Vals Index v2.1 | 48.05%（44 个中第 32） | 47.63%（44 个中第 34） |
| Artificial Analysis 开放权重排名 | 开放权重模型中第 8 | 排在 Large 4 之后 |
DeepSeek V4 Pro 只能输入文本，所以凡是从截图、扫描件或图表开始的任务，都得交给 Large 4。Mistral 的视觉图表对比的是 DeepSeek-V4.1-Flash 而不是 V4 Pro：Dense200 视觉定位 Large 4 得 42.0，对方 3.3；ChartQA Pro 63.1 对 59.9。
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