据 ZDNET 报道，法国 AI 实验室 Mistral 已公开 Mistral Large 4（ML4）的模型权重，并公布新的基准测试成绩。这款万亿参数模型昵称为「Le Chonk」，此前于 10 月 6 日发布预览版。此次公布的信息涉及编程任务表现、网络防御能力和训练资源，主要看点是编程基准成绩的变化，以及 Mistral 宣称的 token 用量优势。
据 ZDNET 报道，ML4 在智能体编程基准 Terminal-Bench 4.0 上的成绩从预览版的 28% 提升至 41%，比 Opencode 的 GLM-5.3 高 1 个百分点。
但在 Artificial Analysis 编程智能体指数中，由三项基准合成的综合得分呈现了不同结果：ML4 得到 48 分，低于 GLM-5.3 的 49 分，与 Codex GPT-6.1 Terra 的 48 分持平。因此，单项基准领先与综合指数得分需要分别看待。
Mistral 称，ML4 在该指数上的表现可与 GLM-5.3 等顶级开放模型相媲美，同时平均每个任务少用 47% 的 token。这一用量比较来自发布方的说法。
据 ZDNET 报道，ML4 在防御性网络安全基准 CyberGym 上的得分略高于 DeepSeek V4.1 Flash。该基准考察模型能否发现 C/C++ 开源项目中的真实内存安全漏洞，通过概念验证输入复现漏洞，并在不破坏项目测试的前提下完成修补。
Mistral 联合创始人 Guillaume Lample 在 10 月 6 日预览版发布简报会上表示，这些网络防御能力将帮助企业和政府抵御威胁者利用越狱闭源模型发动的网络攻击。这是发布方对模型用途的表述。
报道还提到，在 Hugging Face 遭入侵事件之后，Mistral 与多家公司签署了英伟达的 Open Secure AI Alliance。该跨行业联盟主张，开放模型对普及 AI 安全防御能力至关重要。
Mistral 称，ML4 在其位于欧洲的自有数据中心内，使用 4000 块英伟达 Grace Blackwell GPU，从零开始训练了两个月。
ZDNET 同时援引英伟达 CEO 黄仁勋在 X 上的说法作为背景：OpenAI 训练 GPT-6 Astra 使用了约 10 万块 GPU。上述两组训练资源数字分别来自 Mistral 和黄仁勋的公开表述。
