对比 Large 3

Mistral Large 4 和 Mistral Large 3 对比

Mistral Large 4 不是小修小补,而是一次大升级:总参数从 675B 增加到 1.05 万亿,加入了 Large 3 没有的可开关推理模式,API 实际提供的上下文翻倍到 524,288 token,训练数据覆盖 160 多种语言;代价是原价约为 Large 3 的 2.7 倍(当前五折期间约 1.4 倍)。

更新于 2026 年 10 月 6 日 · 作者 suifeng

Mistral Large 4 关键数据

开发方
Mistral AI(法国巴黎)
发布时间
2026 年 10 月 6 日(公开预览)
参数量
总参数 1.05 万亿,每个 token 激活 49B(混合专家 MoE)
上下文窗口
API 提供 524,288 token
最大输出
262,144 token
输入 / 输出
输入文本和图片,输出文本
API 价格(限时价)
每百万 token 输入 $0.68 / 输出 $2.09(原价 $1.36 / $4.18)
API 模型名
mistral-large-4
推理模式
reasoning_effort: "high" 或 "none"
开放权重
计划 2026 年 10 月底发布

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。

从 Large 3 到 Large 4 改了什么

两次发布相隔十个月:Mistral Large 3(2512)在 2025 年 12 月 2 日发布,Mistral Large 4 在 2026 年 10 月 6 日开放公开预览。最主要的变化是规模、推理和上下文。

  • 规模:总参数 1.05 万亿、每个 token 激活 49B,上一代是总参数 675B、激活 41B(总参数 +56%,激活参数 +20%)。
  • 推理:Large 4 是指令和推理合一的混合模型,用 reasoning_effort("high" 或 "none")控制;Large 3 的模型卡则说明它不是专门的推理模型。
  • 上下文:API 实际提供 524,288 token(Mistral 文档写 1M),上一代是 256K。
  • 语言:训练数据覆盖 160 多种语言,包括欧盟全部官方语言;Large 3 的模型卡列的是几十种语言。
  • 视觉:两代都能读图;Large 4 用 1.6B 的视觉编码器,Large 3 用的是 2.5B。
  • 许可证:Large 3 是 Apache 2.0;Large 4 的许可证 Mistral 还没公布。

规格对比表

除了视觉编码器的大小,Large 4 在每一项容量指标上都更强;而 Large 3 的优势是今天就能拿到权重。

规格Mistral Large 4Mistral Large 3(2512)
发布时间2026 年十月 6 日(公开预览)2025 年十二月 2 日
总参数 / 激活参数1.05 万亿 / 49B(含嵌入层为 52B)675B / 41B
视觉编码器1.6B 参数2.5B 参数
上下文窗口实际提供 524,288 token(文档写 1M)256K(262,144 token)
最大输出262,144 token209,715 token(OpenRouter)
推理模式有,reasoning_effort 设 high 或 none不是专门的推理模型
支持语言训练数据 160+ 种几十种
权重预计 2026 年十月底发布已开放:FP8、NVFP4、BF16
许可证尚未公布Apache 2.0
来源:Mistral Docs、Mistral Large 4 发布公告、Hugging Face 模型卡、OpenRouter,核对于 2026 年 10 月 6 日。

每百万 token 的价格差

按原价,Mistral Large 4 约是 Mistral Large 3 的 2.7-2.8 倍;在 Mistral 限时五折期间只有约 1.4 倍。倍数 = Large 4 价格 ÷ Large 3 价格。

每百万 token(美元)Large 4 原价Large 4 促销价Large 3原价倍数促销价倍数
输入$1.36$0.68$0.502.72×1.36×
缓存输入$0.14$0.07$0.052.80×1.40×
输出$4.18$2.09$1.502.79×1.39×
Batch 输入 / 输出$0.68 / $2.09$0.34 / $1.045$0.25 / $0.752.72× / 2.79×1.36× / 1.39×
来源:Mistral Docs 定价页;倍数为本站计算,核对于 2026 年 10 月 6 日。

同样的月用量,两个模型各花多少

每月 3000 万输入 token、1000 万输出 token 的业务量:Large 3 要 $30.00,Large 4 按促销价 $41.30,按原价 $82.60。

计算过程:Large 3 = 30 × $0.50 + 10 × $1.50 = $30.00;Large 4 促销价 = 30 × $0.68 + 10 × $2.09 = $41.30;Large 4 原价 = 30 × $1.36 + 10 × $4.18 = $82.60。推理内容也按输出 token 计费,所以简单提示也开着 reasoning_effort "high",Large 4 的账单还会更高;Artificial Analysis 把 Large 4 评为“非常啰嗦”(跑指数用了 200M 输出 token,中位数是 81M)。

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能力提升:公开数字能说明什么

Mistral 没把 Large 3 放进 Large 4 的发布图表,Large 3 也不在当前 44 个模型的 Vals Index 里,所以两者没有同一项基准可以直接对比。Mistral 公布的是 Large 4 和自家另一款现役模型 Mistral Medium 3.5 的对比,差距很大。

按原价,Large 4 还比 Medium 3.5 便宜:每百万 token $1.36 / $4.18,对比 $1.50 / $7.50。

基准测试Mistral Large 4Mistral Medium 3.5
AutomationBench(657 个工作流)59.9%6.3%
Finance Agent v254.732.1
Finch(FinWorkBench)67.436.7
SciCode-Verified pass@191.870
ChartQA Pro63.155.4
来源:Mistral Large 4 发布公告(厂商自报),核对于 2026 年 10 月 6 日。

自部署:Large 3 现在就能跑,Large 4 要更多显存

Large 3 的 FP8 权重约 675 GB,放进一台 8 卡 H200(1,128 GB)还剩约 453 GB;Large 4 的 FP8 权重约 1,050 GB,同一台机器只剩约 78 GB。4-bit 下,Large 3 约 338 GB,Large 4 约 525 GB,都能放进 8 卡 H100(640 GB)。

Large 3 现在就能用 vLLM 1.12.0 及以上版本运行。还没有推理引擎宣布支持 Large 4;完整的显存拆解见本地部署指南。

把 API 调用从 Large 3 切到 Large 4

迁移到 Large 4 基本上只要把模型名改成 mistral-large-4(别名 mistral-large-4-0),接口还是同一个 chat completions。有两处需要改代码:reasoning_effort 设为 "high" 时,消息内容会从字符串变成思考块和文本块组成的列表;另外 Mistral 文档要求在多轮对话的历史记录里,把助手消息完整回传,包括思考块。

把 reasoning_effort 设为 "none",返回的就还是你 Large 3 代码已经能解析的普通字符串。

# Set API_KEY to your Mistral API key first
curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -d '{"model":"mistral-large-4","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this contract clause."}],"reasoning_effort":"none"}'

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