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Mistral AI 发布改进版 Le Chonk 开放权重，称居 FrontierCode 开源模型第一
10 月 29 日，Mistral AI 在 宣布发布改进版（官方原话 “new and improved”）的 Le Chonk 模型权重，主打 agentic coding（智能体编码）与网络安全。Le Chonk 是该公司旗舰模型 Mistral Large 4 的官方昵称：里，Mistral 的叫法是“非官方的 ML4，非常官方的 le Chonk”，并预告“月底放出权重”。确认权重已上线 ，模型页显示 10 月 29 日更新；Mistral 在推文下的附上了博客与下载链接。
官方给出的核心排名是：Le Chonk 在 Cognition 的私有基准 FrontierCode 2.0 上得 19.7%，居开源权重模型第一。Mistral 同时宣称，模型在 Artificial Analysis 上树立了帕累托效率（Pareto efficiency）新标杆，网络防御达到 SOTA（state-of-the-art，当前最优），并已由多家网络安全厂商实测。上述排名与数字目前均出自 Mistral 自己的发布材料。
三周强化学习后兑现承诺，API 价格同步下调约一半
时间线对得上：10 月 6 日，Mistral 上线 Mistral Large 4 的公开预览（public preview），可经 Mistral API 与 Mistral Studio 试用，当时写明权重月底放出；23 天后，权重如约开放。官方博客把改进归因于吸收预览反馈后继续扩展的强化学习（RL），称 coding 与防御性网络安全大幅提升，“增益仍在加速，未见饱和”。预览博客还披露过训练基建的规模：在当前 3,000 块 GPU 的规模下，一次 RL 训练运行每天产出约 330 亿 token（词元），其中约 160 亿是可用于训练的补全 token。
价格也随这次发布下调：API 定价从预览期的每百万 token 输入 1.36 美元、输出 4.18 美元，降到 0.70 美元与 2.10 美元，缓存输入另计 0.07 美元，输入、输出都约为原价的一半。推文把发布概括成三个定位：为建造者（Built to build）、为防御者（Built to defend）、为主权（Built for sovereignty）。
FrontierCode 2.0：0.4 个百分点的第一
FrontierCode 2.0 是 Cognition 的私有基准，考察两件事：智能体改动的端到端代码质量，以及仓库维护者是否愿意合并这次改动。官方榜单上，第二名 DeepSeek V4.1 Flash 与 Le Chonk 只差 0.4 个百分点：19.3% 对 19.7%；其后是 GLM-5.3（17.8%）、Kimi K3（17.3%）、GLM-5.3 Flash（14.2%）与 Beam 1.0（2.9%）。
“帕累托效率”的宣称对应另一组数字。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Le Chonk 的 High 推理档得 48%，与开源模型中领先的 GLM-5.3（49%）基本持平；官方称其平均每任务少用 47% 的 token，图表读数约为 900 万对 1,600 万；Medium 档则以约 600 万 token 换得 35%。为让开发者自行权衡性能与成本，模型提供 low、medium、high 三档推理模式，默认 high。
终端环境下的编码同样有数字：Terminal-Bench 4.0 得分 41%，比预览版自报的 28% 高 13 个百分点，居开源权重模型首位（GLM-5.3 为 40%），输出 token 减少 30%。榜单之外还有人工盲测：Surge Code 的成对盲评中，Le Chonk 对 GLM-5.3 与 Kimi K3 的胜率为 64%，对 DeepSeek V4.1 Flash 为 56%，对 Claude Opus 5.5 则为 22%，在所评测模型中仅排在其后。
边界同样写在官方材料里：Hugging Face 模型卡写明，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 总榜上 Le Chonk 得 26 分，是西方开源权重模型中最高，但“来自中国的领先开源模型在该总指数上得分更高”。
网络安全的 SOTA 口径与自家榜单上的两个更高分
推文对网络安全部分的表述是“网络防御当前最优”，并称模型由全球领先的网络安全厂商实测，点名 ；博客补充说，自预览以来，团队与领先网安厂商在真实环境中测试模型的漏洞复现与修补能力。
数字要分开看。在 Artificial Analysis Cyber Index（考察发现代码库漏洞、复现并验证、打补丁而不破坏现有功能）上，Le Chonk 得 51%；但官方博客贴出的同一张榜单里，DeepSeek-V4.1-Flash 1017 与 MiMo-V2.6-Pro 分别拿到 57% 和 56%。10 月 6 日预览博客的口径也更具体：当时称模型在 Cyber Index 上位居全球前五，“大幅领先中国以外”的开源权重模型；在要求复现并修补真实开源漏洞的 CyberGym-E2E 测试上，Le Chonk 得 82%、为所有模型最高，而 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 等闭源模型在该项接近 0 分，原因是拒答。
Mistral 主打的安全优势在另外两个数字上：模型对恶意网络请求的平均拒答率为 96.6%（取自 JailbreakBench、StrongREJECT、AgentHarm 的网络类提示），官方称这是其测量中开源模型里最高的，预览版为 95.3%；在 B3 智能体安全基准上抵抗 97.1% 的攻击（预览为 93.3%），博客称居开源前沿之首。
参与测试厂商的一段反馈被写入博客，未署名：该厂商监测线上流量后表示，模型确实拒绝配合针对在线目标的黑盒攻击，但“我们看到了它被用于实施真实攻击的能力提升空间（uplift）”，因此正在相应修改护栏，并将在未来数月持续更新。博客同时披露，Orange Cyberdefense 作为企业设计伙伴，可获得针对渗透测试、漏洞评估与红队工作流优化的专门变体预览权，前提是通过严格审查、签署合同保障，且测试仅限自有或明确授权的系统、在受控环境中进行；普通客户则可用 Mistral Forge，以自有安全数据、策略、检测逻辑与威胁环境定制模型，或进一步压成更小的任务专用变体。
万亿参数 MoE：每 token 激活 490 亿，100 万上下文，欧洲机房从头训练
给出本体：Le Chonk 是总参数约 1 万亿的 Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）模型，每 token 激活约 490 亿参数（计入嵌入与输出层约 520 亿），由 128 个路由专家（每 token 激活 4 个）加 1 个共享专家构成；上下文窗口 100 万 token；接受文本与图像输入（Pixtral 式视觉编码器），原生流畅支持 160 多种语言，覆盖欧盟全部官方语言。
训练侧是“主权”叙事的底座：模型在 Mistral 自有欧洲数据中心的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从头训练，官方强调“从诞生到发布血统清晰”。工程细节上，检查点内置一个 DSpark 推测解码草稿头（speculative decoding），由 3 层 BF16 dense MLA 草稿层加循环 Markov 头组成，一次提议 3 个 token，实测最高把吞吐提到 1.9 倍；另有面向 Blackwell GPU 的 NVFP4 量化检查点，显存占用更小、推理更快。部署可用 vLLM（官方推荐）、SGLang、transformers 与 llama.cpp，微调走 Axolotl、Unsloth 或 TRL。
修改版 MIT 许可、微软 Foundry 渠道与银行客户的“主权”诉求
权重采用 ：一份修改版 MIT 许可，允许使用、修改、再训练、分发乃至出售模型，唯一附加条件是经营 Model-as-a-Service（模型即服务）业务者在将其投入商用前须与 Mistral 另签商业许可，内部使用不在此列。
渠道方面，除 Hugging Face 自托管外，模型同步上线 Mistral API、Mistral Studio 与 OpenRouter；称模型已进入 Microsoft Foundry 并提供 Azure 私有部署选项，微软则称自己是首家把 Mistral Large 4 带给客户的云提供商，NVIDIA 侧另提供托管端点与 NIM 容器。微软 Foundry 副总裁 Tina Schuchman 在博客中表态：“微软与 Mistral AI 都致力于扩大客户在下一代 AI 中的选择权。”
客户名单里已有具名机构。La Banque Postale 负责运营绩效、支付与数字服务的执行副总裁 Zakaria Moursli 表示，这次发布“强化了我们一年多前做出的选择”，并称“对一家公共与公民银行而言，技术主权不是可选项，而是维持客户信任的关键前提”。按预览博客的说法，Le Chonk 是 Mistral 30 亿欧元 D 轮融资所资助路线图的第一个里程碑，官方称这是欧洲科技公司迄今最大的一笔股权融资；后续还会有一批基于它的专用模型，此前已有 Voxtral 与 Timestral。
完整技术报告尚未随权重一同发布，官方说法是“即将推出”。在那之前，FrontierCode 第一、帕累托效率标杆与网络防御 SOTA，都仍是 Mistral 的自述。