比較 Mistral Large 4 與 DeepSeek V4 Pro 的標題卡:同量級,不同授權。
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Mistral Large 4 對比 DeepSeek V4 Pro:兩款開源旗艦,以及一個並非重點的價格差距

作者

Rowan Sterling

發佈日期

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紙面上,這兩個模型是同一筆採購:兆級參數的稀疏混合專家模型、開放權重,一邊是歐洲廠商、另一邊是中國廠商,還有一個看起來像是決定性欄位的每 token 價格。但那個欄位並不是決定性的。Mistral Large 4 與DeepSeek V4 Pro的差異,第一在於它們接受什麼,第二在於其授權條款允許你打造什麼,第三才是成本——而且成本比較本身並不穩定,因為一邊正推行沒有截止日期的半價促銷,另一邊則在每個工作日的七個小時內把費率加倍。

那個重新框架才是有用的部分,因為顯而易見的比較——每百萬輸出 $4.18 對上 $1.98——既屬實又同時具誤導性。以下說明每一邊實際上究竟是什麼。

A two-column scoreboard comparing Mistral Large 4 at 1.05T parameters with vision and an ecosystem licence against DeepSeek V4 Pro at 1.6T parameters, text-only, MIT licensed, at $0.66 and $1.98 off-peak.

規格並列對照

• 規模 — Mistral Large 4 依 Mistral 自家模型卡為 1.05 兆參數、520 億活躍參數,依 Artificial Analysis 的解讀則為 490 億,採用細粒度稀疏 MoE,具 128 個路由專家,每個 token 有四個活躍。DeepSeek V4 Pro 為 1.6 兆參數、490 億活躍。活躍參數量相當;總參數量則不然。

• 模態 —Mistral Large 4 原生支援多模態,配備 16 億參數的視覺編碼器,可輸入文字與圖像,輸出文字。DeepSeek V4 Pro 僅支援文字——在 DeepSeek 自家的價目表上,Pro 的視覺欄位顯示為「不支援」。這是第一條真正的分岔路,而且並非程度之別:純文字模型根本無法勝任這項工作。

• 上下文與輸出 —Mistral 的規格卡宣稱具備 100 萬 token 的上下文;Artificial Analysis 在其所測試的配置上實測為 524,288 個 token。DeepSeek V4 Pro 列出 100 萬 token 的上下文以及 384K 的最大輸出。這兩個數字在 Mistral 這邊是廠商標稱的上限,在 DeepSeek 這邊則是已列明並實際提供服務的上限。

• 授權條款 — DeepSeek V4 Pro 採用 MIT 授權,權重已公開,且沒有使用領域條款。Mistral Large 4 的權重於 10 月 29 日以 Mistral Ecosystem Open-Weight License 發布,那是一份 2,632 位元組、經修改的 MIT 條文,允許商業使用、修改與進一步訓練,但保留一種商業模式:第 2 條要求任何經營「Model as a Service」業務的人,必須先另行簽署商業授權。僅將請求轉送至他人代管模型的閘道器屬於豁免範圍,沒有問題;但向客戶提供模型原始存取權的平台則不在此列。

• 託管佔用 — Mistral Large 4 以 bf16 格式在 54 個分片中提供 1,060.6 GB,另有一個 610.1 GB 的 NVFP4 同系列版本,Mistral 表示可在四張 B200 或 B300 GPU 上執行。DeepSeek V4 Pro 為 MIT 授權的 1.6T 參數模型,這使其硬體需求處於相同數量級,而在記憶體方面則大上一個數量級。

• 獨立評分——Mistral 的說明卡在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index v5 上報告 26 分,並稱其為西方開放權重模型中最高者。DeepSeek 並未自行發布對等的指數數字。我們手邊沒有兩款模型以相同工具、相同日期取得的讀數,而用兩套不同工具拼湊出的比較,正是這裡最該避免的錯誤——Mistral 自家的預覽版在 v5 之前的指數上曾被報導為 38.4,因此對其自身數字做天真的前後對比,會產生一個根本不存在、十二點的「退步」。

Mistral's model card for Mistral Large 4 showing 52B active parameters, a 1.6B vision encoder, 1M context and the ecosystem open-weight licence badge.

這兩個價格形狀不是同一種數字

這就是比較不再只是算術、而變成排程的地方。

Mistral Large 4 採統一費率:每百萬輸入 1.36 美元、快取輸入 0.14 美元、輸出 4.18 美元。目前正在進行上線促銷,價格正好是這些定價的一半——0.68、0.07、2.09 美元——且未公布結束日期。標價穩定,實付價格卻不然,而你付的是哪一種,取決於一個沒有人宣布過的日期。

DeepSeek V4 Pro 採按時段計價:離峰時段輸入為 $0.66、輸出為 $1.98;在兩個平日時段(UTC 01:00–04:00 與 06:00–10:00,週一至週五,中國國定假日除外)價格加倍,變為 $1.32 與 $3.96。牌價即為每日兩次的尖峰價,其餘時間則為折扣價。

以各自最佳公開價格並列比較,Mistral 的促銷輸出價格($2.09)幾乎與 DeepSeek 的離峰輸出價格($1.98)完全相同。在最差情況下,Mistral 的牌價輸出價格($4.18)也接近 DeepSeek 的尖峰輸出價格($3.96)——但 DeepSeek 的尖峰每天持續七小時,而 Mistral 的牌價則會在促銷結束後隨時適用。這兩個數字都不是真正的那個數字。

一份書面比較讓這些型態變得具體。Mistral 自家的 API 定價頁面列出 DeepSeek V4.1 Flash 1017 為每百萬輸入 $0.30、每百萬輸出 $1.20——正好是 DeepSeek 的尖峰費率,並以固定費率收取。同一款模型在轉售商的價目卡上,是 DeepSeek 離峰價格的兩倍,且永遠不會比其尖峰價格便宜。這不是在貶低 Mistral 的定價;這正是當上游供應商一天調整自家費率兩次時,轉售會呈現的樣子。

每項任務分別要花費多少

一百萬個輸入 token 和 100,000 個輸出 token,這就是一次文件處理的形態,最後會給出真正的答案:

• Mistral Large 4 按定價 —輸入 $1.36 加上輸出 $0.418:約 $1.78。

• Mistral Large 4 促銷中——約 89 美分。

• DeepSeek V4 Pro 離峰時段 — $0.66 加上 $0.198:約 86 美分。

• DeepSeek V4 Pro 於尖峰時段 —約 1.72 美元。

因此,同一項任務的費用會落在 86 美分到 1.78 美元之間,取決於供應商與時段——約 2 倍的價差,與哪個模型更好毫無關係。如果你的工作負載可以調整執行時間、但無法更換模型,DeepSeek 的時段安排就是你可掌控的槓桿;如果它無法調整時間,Mistral 的促銷則是你被動獲得、無法預先規劃的折扣。

決策真正轉折之處

三個問題,依能解決此事的順序。

你需要圖片嗎?如果需要,比較就到此結束:DeepSeek V4 Pro 僅支援文字,而 Mistral 端是唯一接受圖片的一方。如果不需要,這是兩者真正可互換的唯一層面,其餘清單則決定結果。

您是否在轉售原始存取權? 如果您正在打造產品,而其功能會呼叫模型,這兩種授權都沒問題。如果您要建立一個 API,把模型本身直接提供給客戶,Mistral 的第 2 條款要求簽訂商業協議,而 DeepSeek 的 MIT 授權則不需要。這是帶有價格標籤的法律差異,且兩家供應商都未公開此價格。

你的工作負載是否可排程?如果是批次性質,DeepSeek 離峰方案就是一道你可以算得出來的算術。如果是互動式、且集中在某一區域的工作時段,那麼無論你有沒有這個打算,你都在付尖峰費率;此時,一個固定價格的供應商,會比一個較便宜、但你無法在對的時段連上的供應商更有價值。

最不該成為決定依據的,就是排行榜名次。Mistral 在 Intelligence Index v5 上的 26 分,是廠商自行回報的讀數,而這套評測工具已於 10 月 27 日重建;DeepSeek 並未公布任何可比的數字。來自兩套工具的兩個數字不是比較,而是一張圖表。

OrcaRouter's DeepSeek V4 Pro model page showing the deepseek-v4-pro identifier and its rate card.

你今天可以稱為什麼

DeepSeek V4 Pro 已在 OrcaRouter 上架,採用 DeepSeek 自身公布的費率——離峰時段每百萬輸入 0.66 美元、每百萬輸出 1.98 美元,並完全依 DeepSeek 價目表所定義的方式加倍——可透過與 224 款模型目錄相同的 OpenAI 相容端點及同一把金鑰使用,並在供應商路徑之間自動容錯切換。截至發布時,Mistral Large 4 尚未收錄於該目錄,因此我們無法為它提供這條路由;它可透過 Mistral 自家的 API 與第三方主機呼叫。

對一個要在兩者之間做選擇的團隊來說,誠實的排序是:先依模態與授權條款來選,再以自家流量測量各自的 token 效率,最後排定時程。兩者之間的價差確實存在,但以你實際會被收取的費率來看,會比兩個行銷頁面上的費率來得小——而真正有差別的部分,是各自授權條款讓你在日後能建置什麼。

本文中的比較1

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