Mistral Large 4 登陆 Hugging Face：1T 参数 MoE 多模态模型
Mistral 在 Hugging Face 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），这是一款约 1T 总参数、49B 激活参数的多模态 MoE 模型，支持文本与图像输入，上下文窗口达 1M tokens，以 FP8 与 NVFP4 两种官方变体发布，并附带 Unsloth 与 llama.cpp 团队制作的 GGUF 量化版本。
Mistral Large 4 在 Hugging Face 发布
据 Hugging Face 博客文章，Mistral 发布了 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）。这是一款多模态、多语言的混合专家（MoE）模型，接受文本与图像输入并生成文本，约 1T 总参数、49B 激活参数，上下文窗口为 1M tokens。官方提供 FP8 与 NVFP4 两种变体，另有 Unsloth 与 llama.cpp 团队制作的 GGUF 量化版本。模型以 Mistral Ecosystem Open-Weight License 分发，该许可证由 MIT 衍生而来，对模型即服务（MaaS）类用途设有限制。
架构与能力侧重
文章称，该模型文本解码器有 72 层、隐藏维度 6,144、64 个注意力头，注意力块结合 Multi-head Latent Attention（MLA）与 DeepSeek Sparse Attention（DSA）索引器，每个查询最多选择 2,048 个键位置；解码层采用 3:1 的 RoPE 与 NoPE 交替模式。首个解码层使用稠密前馈网络，其余 71 层为 MoE 块，每个 token 由 softmax 路由器从 128 个专家中选出 4 个，另加 1 个共享专家。视觉侧采用 1.6B 参数的 Pixtral 编码器。Mistral 将网络安全、编码智能体与多模态列为该模型的强项，并称其在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 82%。文章同时表示，模型在 JailbreakBench、StrongREJECT 与 AgentHarm 的网络安全类提示上平均拒答率高于其他开源权重模型。推理方面，transformers、vLLM 与 llama.cpp 均提供首日支持，也可通过 Inference Endpoints 与 Inference Providers 部署。
限制与来源
上述参数、架构与基准分数均来自 Mistral 与 Hugging Face 的单方说明，尚未见独立复现；基准测试结果受评测设置影响，不宜直接外推至具体使用场景。文章未披露定价、区域可用性与完整许可条款细节，实际部署条件、账号与语言支持请以官网及模型卡当前信息为准。本文不构成任何投资或采购建议。来源：Hugging Face 博客《Welcome Le Chonk: Mistral Large 4 on Hugging Face》，发布于 2026 年 10 月 29 日。