Mistral Large 4公開權重，編碼代理指數達48%

法國AI公司 Mistral 29日公開「Mistral Large 4」的模型權重，公司公布的編碼代理評測分數為48%。

Mistral官方模型卡提供約1兆參數規模的模型檔案及自行部署說明。企業可下載權重，在自有基礎設施上執行模型。

Mistral於10月6日發布API預覽版時，預告將在10月底釋出權重。本站先前報導指出，模型在預覽版各項測試中的成績不一。

Large 4總計約有1兆個參數，每處理一個詞元會啟用約490億個參數；若將嵌入層與輸出層計入，啟用參數為520億個。這並非每次都會同時運作所有參數的架構。

模型可接收文字與圖片輸入，並以文字輸出，最多可處理100萬詞元的上下文。Mistral表示，模型整合了指令遵循、推理與編碼功能。

Mistral在模型卡中表示，Large 4於Artificial Analysis的編碼代理指數獲得48%。公司稱，這項成績與開放權重模型GLM-5.3幾乎相同，每項任務平均使用的詞元則少47%。

編碼代理指數將軟體開發任務、指令執行與技術問答三項評測的分數等權合併。因此，48%反映的是編碼代理評測範圍內的成績。

Mistral在10月6日發布預覽版時公布的編碼代理指數分數為49.8%。由於公布時間與模型版本不同，不能將該數字視為此次公開權重的評測結果。

在獨立綜合評測中，Artificial Analysis對Large 4的高強度推理設定評為26分。評測頁面顯示，同等規模的開放權重模型中位數為23分；該指數納入知識工作、編碼、科學與一般知識等9項評測。

Mistral也在模型卡中表示，中國領先的開放權重模型在綜合指數中的得分更高。編碼代理評測與綜合指數涵蓋的評測範圍不同。

資安分數則是以預覽版模型為準。Mistral在10月6日的公告中公布，模型在CyberGym-E2E獲得82%、在Cybench獲得93%。

Artificial Analysis另行進行的CyberGym-E2E-AA評測涵蓋131項任務，預覽版模型以81.7%排名第二。這項結果應與最終公開模型的獨立評測結果區分。

模型卡列出使用vLLM、SGLang與Transformers執行模型的方法。vLLM範例採用8張GPU的設定，這不代表所有環境都需要8張GPU。

本站先前報導指出，Mistral曾將Large 4列為API示範模型。此次公開權重後，企業除了使用API，也能在自有基礎設施上運行模型。

模型使用條件依據Mistral Ecosystem Open-Weight License。若要將模型本身以服務形式提供，業者須與Mistral另行簽訂商業合約。