Mistral Large 4 Preview
MODEL PROFILE模型资料Mistral · 2026-10-06 发布
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Mistral 于 2026 年 10 月放出的旗舰级预览模型，面向需要复杂指令跟随、多语言处理与结构化输出的开发者与企业团队；按官方定价处于该系列最高档，适合在正式版定型前做能力验证与选型对比。
模型介绍
Mistral Large 4 Preview 是 Mistral 在 2026 年 10 月 6 日发布的旗舰级预览型号，属于 Large 系列，沿用该系列在复杂指令、多语言与结构化输出上的定位。它面向需要更强通用文本能力的开发者与企业团队：一方面用预览版提前验证新能力，另一方面为正式版上线做提示词与流程适配。从现有事实看，它与 Mistral Large 4 同价，输入 0.7 美元/百万 tokens、输出 2.1 美元/百万 tokens，并未因预览身份给出折扣，说明厂商把它摆在旗舰档，没有把它当作试用档。需要注意，能力字段未标注，第三方跑分为空，收录平台数为 0，可核实的信息主要是价格与发布时间；因此它更适合作为一个需要自建评测集的候选模型，暂时不宜直接按公开跑分选型。对已经在用 Mistral Large (latest) 或 Mistral Small 4 的团队，Preview 的价值在于用同一价格档换取可能更新的能力，代价是版本稳定性与可验证性都要由使用方承担。
选型建议需要旗舰级多语言与指令能力、且愿意承担预览版不确定性时可选用；预算敏感或要求稳定版本与可验证跑分，应先用 Mistral Small 4 或等正式版。
关键指标
适用场景
- 做多语言客服问答与工单归类，把中英及欧洲语种的用户来信统一成结构化字段
- 把合同、报告等文档抽取成 JSON，接入内部审批与知识库流程
- 在正式版发布前用 Preview 跑一轮业务提示词回归，判断是否值得从 Mistral Large (latest) 升级
- 以 Mistral Small 4 做初筛、只把疑难样本转交 Preview，控制单次请求成本
- 用于对文风与指令遵循要求较高的内容改写和多语言本地化草稿
暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、开源权重、模型家族、许可证、参数规模、输入模态、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 发布 36 天；最近一次更新时刚收录。
规格与能力
上面没列到的字段官方没有公开这一预览版的结构细节，只能依据 Mistral Large 系列的公开形态做定性描述，精确参数应以官方模型卡为准。
- 系列延续Large 是 Mistral 的旗舰通用文本线，定位高于 Small 与 Devstral 等轻量或专用型号，主要承担复杂指令与多语言任务。
- 能力取向按系列公开资料，重点在指令跟随、多语言以及 JSON、函数调用等结构化输出；预览版的具体强化项官方未逐条列出。
- 披露有限发布日期与价格明确，但参数规模、上下文长度、训练数据口径均未体现在现有事实中，选型前需回查官方模型卡。
能力
资料未标注
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | Mistral | — | 1.05M | $0.7/M | $2.1/M |
| Mistral Large 4 | Mistral | — | 1.05M | $0.7/M | $2.1/M |
性能表现
没有任何第三方跑分或能力标注可供引用，判断只能建立在系列定位与价格档位上，结论需要保留余地。
- 强项系列定位决定它更适合复杂指令、多语言互译与结构化输出，这些方向可由 Mistral Large 的产品史定性支撑，但预览版本身无独立验证。
- 短板缺少第三方跑分与能力标注，实际水平无法量化；预览版还可能存在行为漂移，不宜直接承载生产主流量。
- 参照对比表中同系列 Mistral Large 4 标注 AA 26.0、Mistral Small 4 为 4.3，可作档位参考，不能等同于 Preview 的实际表现。
- 适合对输出质量敏感、并且能安排人工回归与灰度上线的团队，把它与 Small 4 分层调用更为稳妥。
跑分与榜单
第三方评测口径这些跑分分别测什么？（2 项口径说明）
| 基准 | 类别 | 说明 | 满分口径 | 前沿水平 | 状态 | 污染风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 综合智能指数 | — | Artificial Analysis 综合智能指数：该机构用自建题库聚合出的单一分数，不是某一个公开基准；跨版本不可直接比较。 | — | — | — | — |
| Humanity's Last Exam基准主页 | 知识 | Joint CAIS/Scale benchmark of expert-validated questions across 100+ disciplines, finalized in April 2025 at 2,500 public questions after bug-bounty and searchable items were replaced, with a private held-out set kept for overfitting checks. CAIS also maintains HLE-Rolling, a fork updated continuously from community feedback, and released a new version of it on 2026-09-17 that swapped some easier questions for harder held-out ones, so rolling snapshots do not compare with each other or with the static set. Vendors report it both with and without tools, and tool setups (search blocklists, fetch restrictions) vary, so check the configuration before comparing. | 0-100% accuracy | 61.4% no tools (Artificial Analysis run; previous best 59.1%, Claude Fable 5.1) | 仍在维护 | 低 |
说明文字来自公开基准注册表；「已饱和」表示前沿模型已接近上限、区分度下降，「污染风险高」表示该基准的题目可能已进入训练数据。
跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比价格体系简单：输入 0.7 美元/百万 tokens、输出 2.1 美元/百万 tokens，与旗舰正式版持平，档位差异主要体现在与自家轻量型号的对比上。
- 定位官方价与 Mistral Large 4 完全同价，预览阶段没有价格折让，属该系列的最高价位档。
- 横向对比相对本模型输入价，Mistral Small 4 低 78.6%、Devstral 2 低 42.9%、Mistral Large (latest) 低 28.6%，分层用模型的空间明显。
- 平台差价目前仅见 HowToken 报价，与官方持平（0.0%），暂无更低价渠道，比价与议价余地都很小。
- 省钱输出单价明显高于输入，压缩输出长度、把简单请求下沉到 Small 4，只让疑难样本走这个模型，是比较实际的控费方式。
平台报价对比
1 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| HowToken | $0.7/M | $2.1/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.7/M / $2.1/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 1.05M | $0.7/M | $2.1/M | 0.0% | 154.7 |
| Mistral Medium 3.5 | 262.1K | $1.5/M | $7.5/M | +114.3% | 141.6 |
| Mistral Medium 3 | 131.1K | $0.4/M | $2/M | -42.9% | 132.8 |
| Mistral Nemo | 131.1K | $0.15/M | $0.15/M | -78.6% | 114.1 |
| Mistral Small 4 | — | $0.15/M | $0.6/M | -78.6% | 4.3 |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Mistral Large 4 Preview 的常见问题
2 条Mistral Large 4 Preview 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.7/M、输出 $2.1/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Mistral Large 4 Preview 的跑分表现如何？
第三方评测口径：Artificial Analysis 综合智能指数 25.3，HLE 35.0%。跑分只反映静态基准，实际效果取决于具体任务。
使用注意
- 口径能力字段标注为未标注，第三方跑分为无；对比表中的 AA 数值属于其他型号，不能当作本模型的成绩引用。
- 边界预览版通常还会迭代，上下文长度等关键参数未给出，正式选型前应以官方模型卡与自测结果为准。
- 渠道收录平台数为 0，除 HowToken 外缺少第二家报价交叉验证，采购议价与多平台容灾都需要额外确认。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
