Mistral Large 4: Nó là gì, giá bao nhiêu, và dòng vẫn còn trống trên thẻ của chính Mistral

Mistral Large 4 là mô hình đa dụng hàng đầu của Mistral AI và là đỉnh cao của dòng Large mà Mistral Large 3 từng nắm giữ trước đó — một mô hình mixture-of-experts đa phương thức gốc, được chính tài liệu của Mistral mô tả là có tổng cộng 1,05 nghìn tỷ tham số với 52 tỷ tham số hoạt động, một bộ mã hóa thị giác 1,6 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, cùng mức giá niêm yết 1,36 đô la cho mỗi triệu token đầu vào so với 4,18 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Tên API là mistral-large-4. Điều không có trên bảng giá đó lại chính là thứ mà phần lớn độc giả tìm đến: huy hiệu giấy phép trên trang mô hình của chính Mistral ghi là "Open" rồi sau đó không nêu tên gì cả, và không có kho lưu trữ checkpoint nào để tải xuống. Đây là mô tả về mô hình tính đến ngày 13 tháng 10 năm 2026.

Cách đặt vấn đề rất quan trọng, nên nó được đưa lên đầu. Mistral đã công bố bản xem trước công khai của Mistral Large 4 vào ngày 6 tháng 10 năm 2026, và blog này đã có bài tin đó cùng chín trang so sánh đối đầu tiếp nối từ đó. Điều còn thiếu là trang cơ bản nằm bên dưới chúng. Khoảng trống đó được đo lường chứ không phải phỏng đoán: tên trần đã thu về 3.141 lượt hiển thị và 68 lượt nhấp trên thuộc tính của chính chúng tôi trong hai mươi tám ngày tính đến ngày 13 tháng 10, trải rộng trên năm truy vấn, trong khi các hàng từ khóa có bổ nghĩa bên dưới nó — artificial analysis với 129 lượt hiển thị, preview với 122 lượt, benchmark với 84 lượt, ollama với 70 lượt — đều nhỏ. Trong khi đó, các hàng so sánh có tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn gấp nhiều lần so với từ khóa trần, và đó chính xác là lý do vì sao các trang so sánh được viết trước. Đây là trang dành cho người đọc đã gõ tên đó và muốn biết thứ này là gì.

Cái tên, và 4-0 nằm trong chính URL của chúng ta

Mistral viết tên model là Mistral Large 4. Bài đăng ra mắt của nó đưa ra hai cách gọi không chính thức bên cạnh đó — "ML4", và "le Chonk" — và tài liệu của nó phân phối model card từ một trang có thể truy cập dưới cả mistral-large-4 và mistral-large-4-0. Huy hiệu trên chính card ghi là mistral-large-4, và hướng dẫn chọn model liệt kê mistral-large-4 là tên API, vì vậy dạng thông thường là dạng hiện hành của nhà cung cấp còn số 0 ở cuối là bí danh cũ kế thừa từ liên kết ngày ra mắt.

Điều đó đáng có một câu để dung hòa, vì mọi trang đã xuất bản ở đây đều dùng dạng 4-0 — bản viết xem trước, trang lưu trữ và cả chín bảng so sánh đều được xếp dưới mistral-large-4-0-*. Những URL đó trỏ đến cùng mô hình mà trang này mô tả. Trang này chỉ dùng cách viết của nhà cung cấp cho mục tham chiếu, nên độc giả nào đến đây từ tên trần sẽ gặp mô hình dưới tên mà nhà sản xuất hiện đang in.

Ba nhãn trạng thái trên thẻ của Mistral đáng được đọc cùng nhau, vì chúng gói gọn toàn bộ tình trạng của mô hình trong ba từ: Bản xem trước công khai, Mở, và v26.10. Nhãn đầu tiên nói rằng cấu hình phục vụ vẫn có thể thay đổi. Nhãn thứ hai là tuyên bố về trọng số mở. Nhãn thứ ba là bản sửa đổi, và trong ba nhãn, đây là nhãn duy nhất đơn thuần là một sự thật.

Đặc tả, như Mistral phát biểu.

Mọi nội dung trong danh sách dưới đây là cách diễn đạt của chính Mistral từ thẻ mô hình, hướng dẫn lựa chọn mô hình và bài đăng ra mắt của họ. Ở những chỗ một phòng thí nghiệm độc lập đọc cùng một con số theo cách khác, cách đọc đó được nêu tên ngay trên dòng thay vì được lấy trung bình chung.

• Tham số — tổng cộng 1,05 nghìn tỷ với 52 tỷ tham số hoạt động, trên một kiến trúc mixture-of-experts thưa với độ chi tiết cao. Bài đăng ra mắt làm tròn tổng số thành “1 nghìn tỷ tham số”; thẻ mô hình (model card) đưa ra con số 1,05T. Artificial Analysis ghi nhận số lượng hoạt động là 49 tỷ thay vì 52 tỷ, tức chênh lệch ba tỷ ở cùng một khía cạnh.

• Bộ mã hóa thị giác — 1,6 tỷ tham số, trên một mô hình được Mistral mô tả là đa phương thức nguyên bản thay vì được điều chỉnh cho hình ảnh sau đó.

• Các phương thức — đầu vào văn bản và hình ảnh, đầu ra văn bản, có kèm suy luận. Hướng dẫn lựa chọn của Mistral xếp đầu ra vào loại "reasoning, text", và Artificial Analysis ghi nhận nó là một mô hình suy luận, kèm ghi chú rằng có thể cũng tồn tại một biến thể không suy luận. Thẻ sản phẩm của chính bài đăng ra mắt gọi nó là một "hybrid instruct-and-reasoning MoE".

• Cửa sổ ngữ cảnh — 1M token trên model card của Mistral. Artificial Analysis đọc được 524.288 token trên cấu hình mà họ kiểm thử, đó là khác biệt giữa mức trần của nhà cung cấp và cửa sổ được phục vụ.

• Giá — 1,36 USD cho mỗi triệu token đầu vào, 0,14 USD cho đầu vào được lưu đệm, 4,18 USD cho mỗi triệu token đầu ra, theo trang định giá đã công bố của Mistral. Trang đó cũng có một chương trình khuyến mãi ra mắt hiển thị cùng ba dòng đó bị gạch ngang ở mức 0,68 USD, 0,07 USD và 2,09 USD.

• Ngôn ngữ — hơn 160 ngôn ngữ trong dữ liệu huấn luyện, bao gồm mọi ngôn ngữ chính thức của Liên minh châu Âu, theo tuyên bố của chính Mistral.

• Giấy phép — không nêu tên. Sẽ nói thêm về điều đó ở bên dưới, vì đó là khoảng trống quan trọng nhất trên trang.

Cấp phép và trọng số: những gì bản phát hành này thực sự công bố

Mistral Large 3 được phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Thẻ mô hình của nó trên Hugging Face mang nhãn giấy phép trong phần siêu dữ liệu, và trọng số của nó có thể tải xuống ở các định dạng FP8, NVFP4 và BF16. Mistral Small 4 cùng các kích cỡ Ministral 3 cũng theo Apache 2.0, còn Mistral Medium 3.5 được liệt kê là Modified MIT. Tất cả những điều đó đều không được kế thừa. Giấy phép thì phải đọc từ chính bản phát hành trước mắt bạn, mà với Mistral Large 4 thì nhà cung cấp vẫn chưa ghi nó ra thành văn bản.

Ba nơi trên chính các bề mặt của Mistral hiển thị khoảng trống, và người đọc có thể kiểm tra từng nơi trong trình duyệt:

• Thẻ mô hình tại docs.mistral.ai có một chip giấy phép hiển thị một từ duy nhất là "Open" mà không có tên giấy phép nào đi kèm.

• Hướng dẫn chọn mô hình — bảng so sánh song song mà Mistral công bố cho các nhà phát triển lựa chọn giữa các mô hình của mình — có một cột Giấy phép, và mọi hàng lân cận đều được điền: Apache 2.0 cho Mistral Small 4, Modified MIT cho Mistral Medium 3.5, Apache 2.0 cho Mistral Large 3. Ô Giấy phép ở hàng Mistral Large 4 trống.

• Tab trọng số trên thẻ mô hình ghi "Sắp ra mắt".

Artificial Analysis, đơn vị theo dõi độc lập cùng lĩnh vực này, ghi nhận tên giấy phép và URL giấy phép cho Mistral Large 4 là null, đánh dấu mô hình isOpenWeights: false, và phân loại nó là độc quyền. Cờ đó không mâu thuẫn với hoạt động marketing của Mistral; đó là một tuyên bố về những gì tồn tại ngày nay. Một bản xem trước được phục vụ từ chính cụm của nhà cung cấp, không có kho lưu trữ và không có văn bản giấy phép, là một mô hình có thể gọi được chứ không phải là một bản phát hành trọng số mở.

Điều Mistral đã cam kết là một ngày cụ thể: “Chúng tôi sẽ phát hành các trọng số vào cuối tháng này”, theo đúng lời trong bài đăng ra mắt, cùng với thông tin chi tiết hơn về kiến trúc, các benchmark bổ sung và phương pháp hậu huấn luyện. Trước đó, công ty cho biết họ đang chạy một giai đoạn red-teaming với các đối tác đã được thẩm định và các cơ quan chức năng quốc gia. Tài khoản Hugging Face của tổ chức, được kiểm tra vào ngày 13 tháng 10, vẫn không có gì mới hơn ngày 8 tháng 10, và cả hai mục đều không phải là một checkpoint Large-line.

Vậy nên mô tả chính xác về tuyên bố trọng số mở ở thời điểm hiện tại là: đó là một kế hoạch gắn với một thời hạn, được đưa ra bởi một phòng thí nghiệm từng phát hành trọng số theo Apache 2.0 ở cấp độ này trước đây. Đó là một vị thế mạnh hơn một lời hứa mơ hồ, nhưng cũng yếu hơn một liên kết tải xuống. Sự khác biệt giữa hai điều đó chính là toàn bộ lý do phần này tồn tại.

Mistral Large 4 chạy ở đâu, theo lời của Mistral

Mistral cho biết API xem trước có sẵn trên Mistral Studio, và rằng mô hình này "có sẵn ở nhiều khu vực trên toàn thế giới, bao gồm một triển khai châu Âu do Mistral vận hành từ đầu đến cuối, độc lập với các nhà cung cấp dịch vụ số khác và theo luật châu Âu". Công ty cũng cho biết bản xem trước được phục vụ trên cùng cơ sở hạ tầng mà mô hình đã được huấn luyện — 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell trong các trung tâm dữ liệu châu Âu của riêng mình — và rằng mô hình sẽ có thể chạy trên đám mây riêng hoặc tại chỗ đối với các khối lượng công việc mà nó hướng đến. Đó là những tuyên bố của nhà cung cấp về nơi mô hình của họ chạy, được ghi nguồn cho nhà cung cấp chứ không phải cho chúng tôi.

Nói riêng và rõ ràng: Mistral Large 4 không có trong danh mục của OrcaRouter. Danh sách mô hình trực tiếp của chúng tôi, đọc ngày 13 tháng 10, phục vụ 207 mã định danh mô hình và không một mã nào thuộc họ Mistral, dưới mistral-large-4, mistral-large-4-0 hay bất kỳ cách viết nào khác. Ở đây không có tuyến nào được tuyên bố, và không có gì trong đoạn này nên được hiểu là một tuyến như vậy.

Một câu hỏi về triển khai mà trang này sẽ không trả lời lại là danh sách Ollama. Mistral Large 4 xuất hiện trong thư viện đó dưới dạng một thẻ cloud duy nhất thay vì một thang kích thước có thể tải xuống, vốn là một câu chuyện riêng biệt với bài viết riêng — mistral-large-4-ollama-cloud-only — và độc giả nào đến đây với mong muốn biết liệu mình có thể kéo trọng số về máy cục bộ hay không thì nên đọc trang đó thay vì trang này.

Các con số benchmark, và ai đã chạy chúng

Bài đăng ra mắt của Mistral báo cáo một tập hợp điểm số dày đặc, và nó đặc biệt rõ ràng về việc công ty đã không tự thực hiện những đánh giá nào. Về mảng lập trình tác nhân, nó liệt kê 61,7% trên DeepSWE v1.1, 59,4% trên SWE-Atlas-QnA và 28,3% trên Terminal-Bench 4.0, kết hợp thành điểm Coding Agent Index 49,8% mà bài đăng nói rằng đưa mô hình vượt lên trên DeepSeek V4 Pro 0813 và Qwen3.8 Max. Về quy trình làm việc tác nhân, nó báo cáo 59,9% trên AutomationBench qua 657 quy trình kinh doanh, và về công việc tri thức tầm xa, nó báo cáo 1.393 Elo trên AA-Briefcase. Về các đánh giá an ninh mạng, nó báo cáo vị trí trong top 5 trên Artificial Analysis Cyber Index, 82% trên một bài kiểm tra tái tạo và vá lỗi được mô tả là cao nhất trong số tất cả các mô hình, và 93% trên 40 bài tập thi đấu của Cybench. Về nền tảng đa phương thức, nó báo cáo 42% trên Dense 200 so với 41% của GPT-6 Astra. Tất cả những con số đó là số liệu do nhà cung cấp báo cáo; một số được mô tả trong bài đăng là được đánh giá bởi một bên thứ ba trước khi bộ công cụ đó được công khai, đây là nguồn gốc đáng tin cậy hơn so với một con số tự chạy và vẫn không phải là một con số được công bố.

Những con số độc lập thì ít ỏi hơn và hữu ích hơn. Artificial Analysis cho Mistral Large 4 Preview 38,4 điểm trên Intelligence Index v4.3 của mình, đưa mô hình này lên trên mức trung vị của nhóm so sánh và đứng thứ 65 trong 216 mô hình trên chỉ số đó. Cùng trang đó ghi chi phí chạy một tác vụ Intelligence Index là 1,13 đô la, và ghi lại một điều mà bài đăng ra mắt hoàn toàn không đề cập: mô hình đã tạo ra 200 triệu token đầu ra trong lần chạy chỉ số, so với mức trung vị 85 triệu, xếp thứ 107 trong 114 về độ dài dòng. Một mô hình có chất lượng trên trung bình và lượng token tiêu tốn cho mỗi câu trả lời cao hơn trung bình rất nhiều sẽ thay đổi cách tính hóa đơn theo cách mà các điểm số nổi bật không làm được.

Ngoài ra còn có một đánh giá mù trong bài đăng ra mắt đáng được tách riêng khỏi phần còn lại, vì phương pháp khác. Surge AI đã thực hiện một so sánh mù giữa con người về chất lượng viết mã với danh tính các mô hình được ẩn; những người gán nhãn chuyên nghiệp đã chấm Mistral Large 4 Preview 3,74 trên thang điểm 1 đến 5, đứng thứ hai trong số năm, trên Kimi K3 ở 3,59 và GLM-5.3 ở 3,60, và sau Claude Opus 5 ở 4,22. Một hội đồng mù với một bên thứ ba được nêu tên ở phía đối diện là một loại bằng chứng khác hẳn so với một điểm số do nhà cung cấp tự chọn, và đó là con số duy nhất trong thông báo mà một độc giả hoài nghi nên đặt trọng số cao nhất.

Điều gì đã thay đổi so với Mistral Large 3, trong ba câu

Mistral Large 3 là một mô hình mixture-of-experts thưa với 675 tỷ tham số, 41 tỷ tham số hoạt động, cửa sổ ngữ cảnh 256k, bộ mã hóa thị giác 2,5 tỷ tham số và trọng số Apache 2.0 mà bạn có thể tải về ngay hôm nay. Mistral Large 4 nâng tổng số lên 1,05 nghìn tỷ với 52 tỷ tham số hoạt động theo bảng thông số của nhà cung cấp, đẩy ngữ cảnh được công bố lên 1 triệu token, và bổ sung khả năng suy luận cho một mô hình mà Mistral trước đây mô tả là đa phương thức chỉ dành cho hướng dẫn — đây là sự thay đổi về bản chất, chứ không chỉ về quy mô. Hiện tại, nó cũng ra mắt mà không có giấy phép và checkpoint đã khiến Large 3 trở nên dễ dàng tiếp nhận.

Artificial Analysis ghi nhận Mistral Large 3 là đã ngừng hỗ trợ và hướng mục tiêu ngừng hỗ trợ của nó vào Mistral Large 4, đây là tín hiệu rõ ràng nhất hiện có cho thấy đây là các thế hệ kế tiếp nhau trong cùng một vị trí chứ không phải những lựa chọn song song. Trang định giá của chính Mistral cũng đồng tình: Large 3 ở mức $0,50 cho đầu vào và $1,50 cho đầu ra trên mỗi triệu token, còn Large 4 được liệt kê phía trên nó với cặp mức giá khuyến mãi đang được áp dụng.

Tập hợp so sánh, như một chỉ dấu hơn là một phán quyết

Đã có sẵn chín trang so sánh trực tiếp cho mô hình này, và trang này cố ý không chạy lại bất kỳ trang nào trong số đó. Với người đọc đang cân nhắc giữa Mistral Large 4 và một lựa chọn khác, các trang đó là mistral-large-4-0-vs-claude-opus-5, -vs-deepseek-v4-pro, -vs-gemini-3-1-pro, -vs-glm-5-5, -vs-gpt-6-sol, -vs-grok-4-7, -vs-kimi-k3, -vs-minimax-m3 và -vs-qwen-3-8-max. Nhu cầu đo lường được nằm chính xác ở những trang đó — mistral large 4 vs claude với 78 lượt hiển thị và 11 lượt nhấp, vs opus 5.5 với 84 và 10 — và cả hai đều chuyển đổi cao hơn hẳn tỷ lệ của từ khóa trần, đây là lý lẽ để giữ phần định nghĩa ở đây và phần phân định ở kia.

Mối phụ thuộc đáng nêu tên là mistral-large-4-0-vs-glm-5-5, bởi vì GLM-5.5 tự nó đã là một trang trong cùng đợt này và hai bài viết phải thống nhất với nhau về một phép so sánh thay vì mỗi bên lập luận theo hướng riêng. Mọi thứ còn lại trong danh sách đều là mục tiêu ổn định.

Điều gì chưa được giải quyết

Liệu các trọng số có ra mắt trước cuối tháng Mười hay không, và theo giấy phép nào. Và liệu giá khuyến mãi có tồn tại qua cửa sổ xem trước hay không, vì bảng giá tiêu chuẩn và mức giá ra mắt chênh nhau đúng một nửa ở cả ba dòng. Cả hai điều này đều có thể được người đọc tự kiểm chứng mà không cần hỏi ai: giấy phép và checkpoint sẽ xuất hiện trên Hugging Face hoặc sẽ không, và bảng giá sẽ hoặc vẫn hiển thị một con số bị gạch ngang hoặc sẽ không.

Cho đến lúc đó, cách tiếp cận mà mô hình này mời gọi chính là cách mà nhãn giai đoạn của chính nó gợi ý. Hãy gọi nó, hãy đo nó dựa trên khối lượng công việc của riêng bạn — kể cả chi phí token, con số mà bài đăng ra mắt bỏ sót — và giữ đường đi sản xuất trên một thứ mà hành vi của nó không có kế hoạch thay đổi. Bản xem trước không chỉ là một nhãn trên bảng giá. Nó có nghĩa là mô hình, giấy phép và hóa đơn đều có thể thay đổi cùng một lúc.

Tại OrcaRouter, chúng tôi định tuyến hơn 200 mô hình qua một endpoint tương thích OpenAI theo giá niêm yết của nhà cung cấp với mức phụ phí 0% được chuyển nguyên — nên khi nhà cung cấp đổi giá thì phía chúng tôi cũng đổi giá ngay trong cùng ngày, bất kể mô hình nào bị ảnh hưởng. Chuyển đổi dự phòng tự động là nửa còn lại của điều đó đối với bất cứ thứ gì đang ở giai đoạn xem trước: nó cho một phần lưu lượng thực tế gặp một mô hình chưa được kiểm chứng trong khi một mô hình đã ổn định giữ phần còn lại, để một hồi quy được định tuyến vòng qua thay vì phải gọi ai đó. Cả hai điều đó đều không phải là tuyên bố về Mistral Large 4, mô hình mà chúng tôi không phục vụ. Chúng là hình hài của câu trả lời cho mô hình tiếp theo, và cả mô hình này nữa, thứ được phát hành trước cả giấy phép của nó.

Không có điều nào trong số đó là giả định: những lỗi AI và sự cố tác nhân đã được ghi nhận mà tài liệu tham chiếu này được viết dựa trên đều được tập hợp trong Kho lưu trữ Sự cố AI OrcaRouter , nơi mỗi mục đều có nguồn, mức độ nghiêm trọng, xếp hạng độ tin cậy và cờ tranh chấp riêng.