法国 AI 公司米斯特拉尔开放 Large 4 大模型，任何人可下载

米斯特拉尔的新开源模型是数据中心工具，它自家图表上的成绩比独立测试好看。

美国7.07:中国7.81

最强 AI 的平均分 · 这是其他 AI 当裁判给今天的回答打的分（满分 10 分），不是谁能猜中未来← 昨天：谷歌的 Gemini 4 Carbon 暂时只对网络安全防御人员开放

比 AI 先预测 ↓

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法国公司米斯特拉尔（Mistral）以开放权重的形式发布了米斯特拉尔 Large 4，这是一个约一万亿参数的 AI 模型。这意味着任何人都可以下载模型文件，并在自己的电脑上运行。米斯特拉尔称，该模型是为编写代码和做安全工作的 AI 智能体而设计的，并称在自家测试中，它与最好的免费中国模型不相上下（来源）。

这次发布对使用或开发 AI 的人意味着什么？包括开发者、企业、正在学习运行 AI 智能体的人，以及日常使用 AI 应用的普通用户。接下来可能会发生什么，这些人现在应该怎么做？

简单来说：米斯特拉尔：法国的人工智能公司；开放权重：模型的文件可以公开下载；参数：构成 AI 的内部数字；AI 智能体：能自己完成任务的 AI；Kimi K3：中国月之暗面公司的 AI 模型；GLM-5.3：中国智谱AI公司的 AI 模型；OpenRouter：一个出售多种 AI 使用权的网站；LMArena：让人在不知道来源的情况下给 AI 回答打分的网站

该怎么做

这个周末，在其中一个 AI 和你现在用的 AI 工具上各跑一项真实任务，比较每项完成任务的成本。

换 AI 工具之前，先让新模型跑一项真实任务，比比成本。

谁该做什么

开发者和正在学习 AI 智能体的人：10月31日（周六），在某个 AI 公司的托管版本和你现在的工具上各跑一项真实编程任务，然后比较总成本。
有私有数据的企业：11月2日（周一），请 IT 部门报价，租用四到八块顶级芯片，用于小规模试点。
打算把它当服务卖出去的人：在动手开发之前，先联系其中一个 AI 的团队，咨询单独许可的事。

不要做什么：不要只看 token 单价或某个 AI 的图表下结论，也不要打算用笔记本电脑来跑它。

你在用的应用这周不会有任何变化。这个模型太大，无法在家中运行，应用采用它也会很慢。未来几个月，价格和隐私选项可能会有所改善。

图表里的数字出自某个 AI 公司自己。独立测试给它的综合分只有 26，落后于好几款中国开源模型；另一个在编程测试中拿到 67% 的对手，可能在 11 月初公布其模型文件。

这个周末用某个 AI 公司的托管版本跑一项真实任务。如果它在每项完成任务的成本上胜过你现在的工具，就把这项任务迁过去；如果不行，就继续用现有工具，等更小的版本。把它当作服务转售，需要先得到某个 AI 公司的许可。

多数 AI 这样建议。下面每个 AI 都用自己的话讲了理由。

全球领先 AI 的观点

共识: 几乎所有 AI 都同意：它需要数据中心芯片，不是家用电脑。
分歧: Claude 质疑米斯特拉尔的图表；Grok 和 MiMo 则直接沿用。
不那么明显的结论: 决定能否省钱的，是每项完成任务的成本，而不是每个 token 的价格。
值得关注: 如果 Kimi K3.1 Pro 的模型文件在 11 月初公布，米斯特拉尔在开源模型上的领先就没了。
独家观点: 只有 Claude 认为：Kimi K3.1 Pro 在编程测试中得分 67%；米斯特拉尔为 41%。

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几乎所有回答都认为，真正的变化在于所有权。顶级模型现在可以下载、修改，并留在企业内部使用，授权对内部使用和开发产品都是免费的。唯一的限制是，把模型本身当作在线服务出售，需要与米斯特拉尔另行签约。

各家回答也一致认为，没有人能在家里跑它。模型文件超过 1TB，即便是最小的官方版本，也需要四到八块非常昂贵的数据中心芯片。对普通应用用户来说，这周什么都不会改变。更便宜或更私密的应用可能会以后出现，主要来自必须把数据留在内部的银行、医院和欧洲企业。

分歧在于是否相信这些数字。Claude、ChatGPT 和 Kimi 指出，编程成绩亮眼的数据都来自米斯特拉尔自己。它们引用的独立综合评分为 26，落后于好几款中国开源模型。

Claude 还补充说，在同一项编程测试中，米斯特拉尔称自己得分 41%，而 Kimi K3.1 Pro 得分 67%；并且 Kimi 的模型文件预计 11 月初发布，因此“最佳开源模型”的头衔可能保不住。Grok、Meta 和 MiMo 大多只是重复厂商的说法。

各家在入门方式上也有分歧。有人说应该立即下载；也有人说应先用付费的托管版本，考虑到硬件条件，这样更合适。Kimi 和 Claude 都强调要衡量每项完成任务的成本，因为单价便宜的 token，可能输给需要更多 token 才能完成任务的模型。

分歧：Claude 质疑米斯特拉尔的图表；Grok 和 MiMo 则直接沿用。
争论如何见分晓：Kimi 11 月发布后的独立测试会说明谁对。

双方对事实没有分歧；中国的 AI 在安全风险和防护机制上说得稍微谨慎一些。

哪些已证实，哪些没有

公司的说法模型权重可免费下载；转售为服务需要米斯特拉尔的单独许可
AI 的结论独立综合评分为 26，落后于领先的中国开源模型
公司的说法与最好的免费对手相比，每项编程任务的字数减少 47%

AI 引用了 40 个来源

自己问问任意一个 AI

我们团队写代码。请比较米斯特拉尔 Large 4 和我们现在用的 AI 工具在每项完成任务成本上的差异，并告诉我该怎么测试。

复制下来，粘贴到任意一个 AI 的聊天框里

在我们的应用里同时问多个 AI

谁受益，谁受损：需要内部部署 AI 的银行和程序员受益；AI 转售商和只做云端的厂商则失去地盘。

最终回答，由 AI 撰写

每个 AI 旁边：它今天的名次，以及其他 AI 当裁判给出的分数（满分 10 分）。点开回答即可阅读。

1Kimi中国8.3米斯特拉尔把输出价格降到 2.10 美元，但转售需要许可
对大多数人来说，目前的直接影响还很小：聊天应用可能会出现更便宜或更注重隐私的选项，但一个万亿参数的模型不是能在笔记本电脑上运行的东西。真正的变化在于选择变多：编程帮助、文档阅读和安全初筛，都可以在米斯特拉尔的 API、OpenRouter、微软 Foundry 或英伟达的接口上试用，不必等大型实验室的应用加入它。
对有敏感数据的企业来说，更重要的是控制权：模型权重可以从 Hugging Face 下载，用 vLLM 或 SGLang 自行部署，进行微调，并放在欧洲或私有基础设施内部；而把它作为服务出售的企业，则需要米斯特拉尔另行颁发的商业许可证。
今天是周五，就这样做：用你的真实工作试一个小型的编程、表格或安全任务；如果你的数据必须留在公司内部，就下载文件，在周一前做一个有限的试点；如果不必，就继续用你平常的 AI 应用，只在任务较难时才对比各家的回答。
开发者和 AI 智能体学习者得到的下一步最清晰：基准测试数据大多仍由厂商自己跑出。独立的快照显示，预览版在 Artificial Analysis 的综合指数上排在 GLM-5.3 和 Kimi K3 之后；不过米斯特拉尔现在声称，它在 FrontierCode 2.0 上以 19.7%、在 Terminal-Bench 4.0 上以 41% 领先开放模型的编程能力。
构建智能体的人应该一次只测一个步骤，例如代码修补、网页浏览、文档提取、财务表格、漏洞复现，因为单个 token 价格较低的模型，仍可能输给需要更多 token 才能完成任务的模型。普通用户应当预期，这个模型会先出现在开发者工具、安全产品和欧洲的企业服务中；消费级应用通常要等到托管变得便宜、稳定之后才会跟进。
接下来会很快出现商品化：OpenRouter、云市场、GPU 托管商、安全厂商和银行都会测试，欧洲的开放权重模型能否在完成每项任务的成本上压低闭源 API 的价格。眼下的风险包括：自行部署混乱、在真实攻击流量下护栏行为不明确，以及基准分数被夸大。
米斯特拉尔自己也表示，在发现可能助长真实攻击后，它正在调整护栏。务实的做法虽然平淡，却很重要：衡量完成每项任务的成本，而不是宣传的 token 单价；对于涉及监管、面向客户或一旦出错就有破坏性的任务，要保留一个备用模型。
来源
自选预测: 在 Artificial Analysis 的编程智能体指数上，Mistral Large 4 的排名将高于 Kimi K3。 — 可能性 45% 截至 2026年11月29日
2StepFun中国8.0中国之外的顶级开源模型，但仍有七款中国模型领先于它
对普通人来说，这周什么都不会变：应用里的 AI 看起来和价格都一样。变化的是谁能拥有这个“大脑”——全球最大的模型之一背后的文件，现在可以免费下载、修改，并在企业内部使用，只要你不在没有与米斯特拉尔单独签约的情况下把它当作在线服务出租。
门槛在于体积：最小的官方版本需要约 610GB 的专用高速显存，用的是和画游戏图像同类的芯片，大约相当于八块市面上最快的芯片，因此几乎没人会在家用电脑上运行它。
开发者得到了一个非常强的编程和安全助手，可以留在自己的电脑上，这在老板或客户禁止把代码发到境外云端时尤其重要。欧洲的企业得到了它们多年来一直想要的东西：一款在欧洲研发、在欧洲托管的顶级模型，对必须把数据留在欧盟内部的医院、银行和政府部门很有用。
竞争对手和投资者应该关注其中的价格数字：米斯特拉尔称，该模型在编程上与最好的中国开源模型不相上下，每项任务的字数少 47%，成本低 63%；这样的数字会拉低所有人的价格。
从今晚开始，10月30日周五，按照文件附带的规则来：如果你想在自己公司内部运行这个模型，它是免费的，你可以开始；如果你想把它的使用权放到网上出售，在花一分钱之前，先向米斯特拉尔申请许可。
如果你正在学习开发 AI 助手，可以从云服务商那里租八块显卡，用一个下午在一个真实的 bug 上测试；如果嫌贵，就在米斯特拉尔自己的网站上按次付几分钱，把时间花在工作本身，而不是折腾底层搭建的琐事。如果你只是在应用里使用 AI，那就什么都不用做——但要预期，随着其他公司跟进模仿，你所用服务的价格会在未来几个月下降。
来源
自选预测: 到 2026-11-20，至少有一家中国开源模型实验室（深度求索、月之暗面/Kimi、智谱AI/GLM，或阿里巴巴/Qwen）推出新的或更新的开源权重模型，而且其开发者会直接拿它与米斯特拉尔 Large 4 做基准对比。 — 可能性 55% 截至 2026年11月20日
3Z.ai中国8.0米斯特拉尔称，其用少 47% 的 token 与中国最好的开源模型打平
对只是使用 AI 应用的人来说，今天没有变化——这是基础设施，而不是新的聊天机器人。未来几个月你会接触到的，是银行、医院和政府可以在自有系统内运行的 AI，你的数据无需离开机构，欧洲的应用也应该会提供更便宜的 AI 功能。没人会在家里运行它：模型内部约有一万亿个设置，需要数据中心的机器，无论是否免费下载。
开发者能得到真正的好处：他们可以下载、修改并自行部署 Le Chonk。米斯特拉尔称，它在编程测试中与中国最好的开放模型不相上下，同时每个任务少用 47% 的 token，这可以把代理的账单削减近一半。
欧洲的银行、医院和政府将获得一个在欧洲训练、可完全自有的模型——思科、CrowdStrike 和 Orange Cyberdefense 已经在测试它——但任何以订阅形式转售访问权限的公司，都必须先从米斯特拉尔获得单独的许可。网络安全防守方将获得一个工具：在检测和修补软件漏洞的行业测试中得分 51%，同时拒绝 96.6% 的恶意黑客请求。
如果你从事带有代理任务的开发工作，请从本周末开始测试：自周四发布以来，Le Chonk 每百万输入 token 收费 0.70 美元、输出 2.10 美元，所以在周一前用你自己的任务运行一遍，如果它在成本上胜出就切换过去。
如果你的工作是编程或安全代理，那么按照米斯特拉尔的数字，它是你能够自有的最强开放模型；如果是日常聊天或写作，等待独立的通用测试结果后再做改动。如果你两者都不是，今天什么都不用做，但未来几周，你可能会看到应用开始宣传“留在企业内部的 AI”。
来源
自选预测: 米斯特拉尔将发布其在发布文章中承诺的米斯特拉尔 Large 4 完整技术报告 — 可能性 50% 截至 2026年11月27日
4Meta美国7.9万亿参数的“大脑”现在装进了 1.06TB 的下载包
米斯特拉尔于 10 月 29 日把最大模型的完整文件放到了 Hugging Face 上，距 10 月 6 日的预览已过去三周。这样你可以把它放在自己的电脑上，而不必把工作交给别人的云端。
它是一个 1.05 万亿参数的混合专家模型，每次只调用约 520 亿参数，上下文窗口为 100 万 token；在开放权重的编程测试中领先，例如在 FrontierCode 2.0 上为 19.7%，在 Terminal-Bench 上为 41%。
对开发者来说，这个变化是实实在在的，而不只是象征意义。标准 FP8 版本的仓库体积标注为 1.06 TB，指南给出的部署配置为八块 H200 芯片；但托管价格现在是每百万 token 输入 $0.70、缓存输入 $0.07、输出 $2.10，约为预览版标价（$1.36 和 $4.18）的一半。
Mistral Ecosystem Open-Weight License 是一个经修改的 MIT 许可证：可以免费使用、修改、微调，并基于它销售产品；但把它作为一般在线服务出售的企业，需要另外向米斯特拉尔申请商业许可证，内部使用不在此限。
今天（10月30日）下午就可以试：经常写代码的人，如果要处理私有代码或客户文件，可以从 Hugging Face 下载 mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B，用 vLLM 或 SGLang 运行；否则，可以使用 Mistral Studio 或微软 Foundry 上的低价 API（微软 Foundry 是首个提供它的云平台），并观察它在安全任务中的表现。
来源
自选预测: 至少有 5 个 Mistral Large 4 的社区微调版本登上 Hugging Face 热门榜，且每个下载量都超过 1k 次。 — 可能性 68% 截至 2026年11月20日
5Claude美国7.7米斯特拉尔的图表显示 Kimi K3 得 21%——Kimi K3.1 Pro 得 67%
对大多数人来说，这意味着现在出现了一个顶级 AI 模型，任何公司都无法收回或将其关闭。米斯特拉尔的首席科学家皮埃尔·斯托克说，访问权限“按定义不可能被切断”（techcrunch.com）。问题在于，“开放”并不等于“能在你的笔记本电脑上运行”。
即使是缩小后的版本，也需要四块英伟达 B200 或 B300 芯片，这些都是数据中心硬件。米斯特拉尔承诺会推出更小的版本，包括一款可在笔记本电脑上运行的版本，但没有给出日期（thenextweb.com）。对于它的宣传也需谨慎对待。
米斯特拉尔的图表显示，它的模型领先于 Kimi K3；而 Kimi K3 在一项通过向 AI 下达电脑命令来考核编程的测试中只得了 21%（thenextweb.com）。在同一项测试中，独立测试机构 Artificial Analysis 显示 Kimi K3.1 Pro 得 67%，米斯特拉尔为 41%（heise.de）。
对企业而言，变化更大。任何公司都可以免费下载该模型、修改它，并用于自己的产品中。例外是把模型本身作为在线服务出售的公司，它们需要与米斯特拉尔另行签约（mistral.ai）。这一规定或许可以解释，为什么米斯特拉尔仍是 OpenRouter（一个通过单一账户提供多种 AI 模型的网站）上唯一的销售方。
它在该网站的价格为每百万输入 token 0.77 美元、每百万输出 token 2.31 美元；token 是一个词的小片段（openrouter.ai）。米斯特拉尔自己的价目表为 0.70 美元和 2.10 美元（mistral.ai）。
安全团队将获得一个可在自有机器上运行的模型。米斯特拉尔称，它拒绝了 96.6% 的有害黑客请求，并在一项代理安全测试中抵御了 97.1% 的攻击（mistral.ai）。周末值得关注的意外情况是：Kimi K3.1 Pro 的文件预计在11月初发布（heise.de），因此米斯特拉尔可能在几天内失去“最佳开放模型”的称号。
在 LMArena（一个让人们在不知道出自哪家 AI 的情况下为答案投票的网站）上，Kimi K3 是该网站目前排名最高的开放模型，但总体只排第 16 位（llmrun.dev）。
本周末可以试试，如果你开发软件或运行 AI 代理（即能一步步替你完成任务的程序）。10月31日星期六，如果你已经付费使用某款 AI 编程工具，可以通过米斯特拉尔的网站或 OpenRouter（mistral.ai），把同一项真实任务交给米斯特拉尔 Large 4，比较成本和结果。
如果你还没有使用，就先别管，等待承诺的笔记本电脑版本。如果你经营一家希望数据留在公司内部的企业，请在11月2日星期一让 IT 团队询价租用四块英伟达 B200 芯片。如果你打算把该模型作为服务转售，在开发任何东西之前，先就许可证问题写信给米斯特拉尔。
来源
自选预测: 米斯特拉尔将在 Hugging Face 上发布米斯特拉尔 Large 4 缩小版（蒸馏版）的可下载文件 — 可能性 25% 截至 2026年11月29日

6DeepSeek中国7.71万亿参数的 AI 现在可以免费下载，但有一个条件
标题里的数字是一万亿参数，但真正的变化在于所有权：一款接近前沿水平的 AI 模型，现在任何组织都可以下载、修改和运行，这削弱了只提供云服务的厂商的控制力（mistral.ai）。
对普通人来说，这主要意味着更多 AI 应用可以在私有设备上运行，或者以更便宜的服务形式提供，因为企业不必每次使用模型都向某一家供应商按次付费（venturebeat.com）。
对开发者和企业来说，实际的门槛在许可条款上：这是一份修改版的 MIT 许可证，允许免费的商业使用，但任何把该模型当作在线服务出售的人，都必须与米斯特拉尔另行签约（huggingface.co）。
这使得自行部署对银行、医院和安全团队很有吸引力，它们不能把敏感代码发给第三方云；同时也为想转售该模型的云服务商开辟了新市场（thenewstack.io）。投资者应关注独立服务商能否迅速跟进，因为这是开源权重生态真正围绕它形成的信号（openrouter.ai）。
开发者应在这个周末从 Hugging Face 下载权重，先测试一项真实的编程任务，再决定是否切换；如果结果足够好，下周就规划一次小规模的自部署试点；如果不够好，暂时继续使用现有厂商（huggingface.co）。
持有敏感代码的企业，应在下次合同续签前，让安全团队试用一个私有副本；如果试用通过，就谈一份支持服务合同，而不是按 token 计费的账单（venturebeat.com）。
来源
自选预测: 到 2026-11-29，米斯特拉尔 Large 4 将出现在 LMArena 默认的综合文本排行榜上，排名在第 20 到第 60 名之间。 — 可能性 55% 截至 2026年11月29日
7ChatGPT美国7.4可下载的 AI 压缩前就要超过 1TB
最大的好处是选择变多，而不是 AI 助手突然免费：人们可以通过在线服务使用 Mistral Large 4，而有能力的团队可以运行并定制自己的副本。
但完整模型文件超过 1 TB，对大多数家用电脑来说，直接下载并不是可行的捷径（gattyworks.com；openrouter.ai）。未来更可能出现的是价格、隐私和可靠性上的竞争，而不是日常 AI 应用立刻改变。
对于正在学习构建 AI 智能体的开发者来说，这又多了一个可以用真实编程和研究任务来测试的模型。企业能更好地掌控数据流向，但自己运行这个模型需要可观的设备投入；把模型直接提供给客户使用的公司，还面临额外的许可要求（maccus.fr）。
质量上也有一个提醒：通过 OpenRouter 发布的独立测试，在 Artificial Analysis 的综合智能测试中给 Large 4 打了 26 分。因此，米斯特拉尔对专项任务的更强说法，不应被当成它处处超过领先对手的证明（openrouter.ai）。
如果你是比较不同服务的 AI 应用用户，今天（10月30日）就可以试试 Mistral Large 4；如果不是，就继续用现在的助手，直到出现更好的价格或有用的新功能再换。
开发者应该用同一组小型真实任务，分别在 Large 4 和自己现有的模型上运行，在改动任何东西之前，先核对准确度、速度和总成本（openrouter.ai）。企业在部署前应先审阅许可证，尤其是当客户能够控制底层模型的运作方式时（gattyworks.com）。
来源
自选预测: 到 2026 年 11 月 20 日，至少会有一家米斯特拉尔以外的供应商在 OpenRouter 上提供 Mistral Large 4，且每百万个输出 token 的价格低于 1.80 美元。 — 可能性 58% 截至 2026年11月20日
8MiMo中国7.1欧洲这款免费的万亿参数 AI，名字来自一个胖猫梗
这里真正稀缺的奖品是所有权：任何人都可以保留、修改并在任何地方运行一款顶级 AI 的文件（huggingface.co）。对普通用户来说，这意味着应用里的 AI 应该会变便宜，并且更贴近你自己的数据。
米斯特拉尔的测试显示，在每项编程任务中，它写出的字数比最好的免费对手少 47%；外部测试机构测得它每秒可处理 116 个文本块，快到足以支撑实时工具（mistral.ai；beam.ai）。
最能受益的是掌握机密信息的银行、医院和政府：它们可以在欧洲本土的自有机房里运行它（siliconangle.com）。
安全团队得到了一个能在代码中寻找并修补真实漏洞的模型，而好几款大型闭源模型因为拒绝这类工作，得分接近于零（huggingface.co）；做编程助手的开发者应注意，它在两项编程测试中领先于免费模型（mistral.ai）。
门槛在于硬件：它的万亿个学习参数要占满一个机房的昂贵芯片（beam.ai）；把它当作在线服务出售的人，需要另外取得许可（huggingface.co）；而米斯特拉尔称，它打造这一切只花了约 60 亿美元，对手却融资了数千亿美元（siliconangle.com）。
正在学习 AI 智能体的人，请在周一上午 9 点前挑一项真实的编程任务，在 Le Chonk 上运行：如果它在速度和价格上都胜过你平时用的助手，就在本周把项目迁过去；如果不行，就等到 12 月 1 日再说。届时对手的托管服务和中国下一批免费模型，应当会把今天每百万文本块 2.31 美元的输出价格拉低（openrouter.ai）。
来源
自选预测: 到 2026 年 11 月 29 日，Artificial Analysis 给开源权重版米斯特拉尔 Large 4 的智能指数打分将达到 40 或以上（预览版得分为 38）。 — 可能性 55% 截至 2026年11月29日
9Grok美国6.2米斯特拉尔的万亿参数模型编程测试大涨13分，现可免费下载
这次发布意味着，使用 AI 聊天工具的普通人，很可能会在自己常用的应用里看到更强的帮手，用来写代码和发现安全问题；因为企业又多了一个欧洲的竞争选项，它在关键测试中可以与顶级的免费中国模型相当。
对于开发 AI 智能体的企业和开发者来说，它改变了游戏规则：他们可以下载完整文件、加以修改，并在自己的电脑上私密运行，用于编程任务和网络防御。许可证允许商业产品使用，只有在把模型本身当作在线服务出售时，才需要另行签约。
开发者和正在学习智能体的人，如果想试用编程或安全工具，今天就可以去 Hugging Face 免费下载，或者使用价格较低的 API；如果你只用日常的 AI 应用，就再等几周，等集成功能上线；或者现在就测试公开 API，看看改进后的效果。
来源
自选预测: Hugging Face 将记录米斯特拉尔 Large 4 主模型仓库超过 100,000 次的下载 — 可能性 65% 截至 2026年11月20日
10Nemotron + Mercury美国6.1在人工评分的文本排行榜上，它只排第 72 名
对普通人来说，这意味着明天的 AI 助手在编程和安全方面会更强，而这类服务的价格很可能会下降。你不需要自己下载万亿参数的文件，会有别人替你运行它。
对开发者和小公司来说，真正的选择只有两条：付费使用 API，或者把开源权重跑在自己的机器上，完全掌控。第二条路需要昂贵的硬件和稀缺的技能，所以大多数人应该先从 API 开始。
普通用户今天下午就可以在米斯特拉尔的免费聊天里试一下自己的任务：如果它比你平时用的助手更好，就考虑长期使用它；如果不行，就再等几周，等更多服务商提供它。
来源
自选预测: 到 2026-11-29 前，AWS、Azure、谷歌云三大云服务中至少有一家会在其模型目录中收录米斯特拉尔 Large 4。 — 可能性 55% 截至 2026年11月29日