Mistral Large 4 亮相 Code Arena: WebDev 榜单，Mistral 跻身前 15 实验室

Arena 宣布 Mistral Large 4 登陆 Code Arena: WebDev，以 1534 分排名第 45，比 Mistral Large 3（第130名）高 304 分，比 Mistral Medium 3.5 高 271 分。

Arena 宣布 Mistral 的 Mistral Large 4 现已进入 Agent Arena，用户可前往测试投票，分数稍后公布。该模型为 1T 参数、49B 激活的原生多模态开放权重模型，也已在 Code Arena 的 WebDev、Text 和 Vision 中可用。

Mistral 发布 Mistral Large 4（Research Public Preview），在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 38，与 GPT-6 Luna（max, 38）相当，为美中之外最智能模型，计划 10 月底开源 1T 参数（49B 激活）权重。

Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务，推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数，无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。

Mistral AI 发布其首个具身导航模型 Robostral Navigate，为 8B 模型，仅用单个 RGB 相机即可根据自然语言指令驱动机器人自主导航，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方法高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

Mistral AI 发布 Apache-2.0 开源的 Leanstral 1.5，总参数 119B、激活参数 6B，用于 Lean 4 形式化证明工程。

Mistral发布开源权重模型Mistral Small 4，采用119B参数MoE架构（每token激活6.5B参数），支持可切换的推理/非推理模式及图像输入。推理模式在Artificial Analysis Intelligence Index获27分，超越Mistral Large 3，但低于gpt-oss-120B等竞品。模型token效率优于同类，幻觉率更低（AA-Omniscience -30分），支持256K上下文窗口，采用Apache 2.0许可证。

Cohere 发布 Command A Reasoning，定位企业级推理任务，称在 BFCL-v3（70.3）、tau-bench、m-tau-bench 上优于 gpt-oss-120b、DeepSeek-R1 0528 和 Mistral Magistral Medium。

法国公司 Mistral 发布 1 万亿参数开源权重模型 Mistral Large 4，昵称 Le Chonk，目前为预览版，正式版将在月底前推出。该模型针对编码、网络防御以及制造、金融、电气工程等垂直领域优化，Mistral 称其为在中国之外开发的最强开源权重模型，与部分闭源模型非常接近，并称模型为从零训练而非知识蒸馏。

Mistral Large 4 可运行通用智能体，在复杂工作流中收集信息并产出成品交付物。