Mistral 正式对外提出产业发展主张，西方人工智能产业需要自主可控的先进开放权重大模型，全新研发的 Le Chonk（Mistral Large 4）将在综合能力上对标 DeepSeek 系列开源模型，补齐欧美在开放大模型赛道上的技术短板，为政企用户提供可自主部署、不受远程管控的 AI 基础能力。当前全球开源大模型进入高速比拼阶段，DeepSeek 凭借自研稀疏注意力架构、百万级超长上下文与顶尖代码推理能力，持续领跑全球开放模型榜单，成为行业标杆产品；而欧美主流模型大多以闭源产品为主，开源产品线缺少能直接对标 DeepSeek 的旗舰版本，政企机构在网络安全、自主算力部署场景下，缺少可完全自主掌控权重文件的大模型，这也是 Mistral 下决心研发新一代开放模型、锚定 DeepSeek 作为对标目标的核心动因。整套对标研发工作分为三个完整阶段稳步落地，第一阶段完成模型基座架构设计，采用 MoE 混合专家结构，把总参数拉到万亿级别，匹配 DeepSeek V4 的参数量级；第二阶段定向强化编码与网络安全专项训练，持续扩充攻防类、工程开发类训练数据集，补齐代码生成与漏洞挖掘能力；第三阶段完成全维度基准测评，在编码、数学推理、长文本三大核心赛道和 DeepSeek 做盲测对标，完成性能校准后对外开源全部模型权重。整套研发流程落地之后，Mistral 这款开放模型能够在开源权重赛道达到第一梯队水准，既可以满足企业本地私有化部署需求，又能规避闭源模型被远程关停的风险，补齐西方开放大模型的技术缺口，形成和 DeepSeek 同台竞争的开源技术产品。
一、Mistral 对标 DeepSeek 的核心技术布局清单
- 模型架构对标 采用 MoE 混合专家架构，总参数 1.05 万亿，激活参数控制在 520 亿，和 DeepSeek V4-Pro 的专家调度逻辑保持对齐，兼顾推理速度与模型智能上限，降低本地部署算力门槛。
- 核心能力定向优化 重点强化两大能力：一是自动代码生成，面向 SWE-bench、FrontierCode 等专业代码基准做专项微调；二是网络安全攻防能力，导入大量漏洞挖掘、渗透测试数据集，打造开源领域的安全 AI 能力。
- 开放策略保持一致 延续 Apache 2.0 宽松开源协议，完全开放全部模型权重，企业可以自由下载、二次微调、私有化部署，不会出现远程管控、权限封禁的问题，和 DeepSeek 开源模型的开放策略保持一致。
- 上下文能力跟进 原生支持百万 Token 超长上下文窗口，搭载自研滑动窗口注意力机制，在长文档解析、多轮 Agent 任务场景，对齐 DeepSeek 的长文本处理性能。
二、Mistral Le Chonk 与 DeepSeek V4 核心参数对标表
表格
| 对比项目 | Mistral Le Chonk（Large 4） | DeepSeek V4-Pro |
|---|---|---|
| 模型架构 | MoE 混合专家 | MoE 混合专家 |
| 总参数量 | 1.05 万亿 | 约 1 万亿 |
| 激活参数量 | 520 亿 | 490 亿 |
| 上下文窗口 | 100 万 Token | 100 万 Token |
| 核心优势赛道 | 网络安全 + 工程编码 | 数学推理 + 代码开发 + 长文本 Agent |
| 开源协议 | Apache 2.0 完全开源 | 开源权重 + 商用开放授权 |
| 部署方式 | 本地私有化部署 + API 调用 | 本地私有化部署 + 云端 API 服务 |
三、Mistral 落地西方自主开放模型的实施步骤
- 算力基建搭建 依托欧洲本土数据中心，投入 3800 张高性能 GPU 完成模型从头预训练，所有训练数据与算力资源全部放在西方本土，保障数据安全与技术自主，避免外部管控风险。
- 多轮红队安全测试 联合网络安全机构开展攻防测试，持续优化模型安全边界，让模型既能完成安全漏洞挖掘，又能守住内容安全底线，打造政企可用的安全开放模型。
- 分阶段发布产品 先开放 API 预览版，随后正式开放完整模型权重；同时推出大小不同的轻量化版本，覆盖大型企业、中小开发者、边缘设备等多层级部署需求，形成完整产品线。
- 持续迭代追赶基准 持续更新训练数据集，每一个版本都在代码、推理、长文本三大基准上和 DeepSeek 做横向对比，持续缩小性能差距，逐步实现能力持平乃至超越。
四、开放模型赛道的竞争逻辑拆解
- 闭源模型存在管控风险 OpenAI、谷歌等闭源模型支持远程关停服务，一旦遇到政策变动，企业业务会直接受影响；开放权重模型下载之后完全留存于本地，服务商无法远程干预，自主性更强。
- 开源赛道竞争进入硬核比拼阶段 当前比拼不再只看通用对话能力，而是聚焦代码开发、网络安全、复杂数学推理等高阶能力，DeepSeek 已经建立起开源编码与推理的技术壁垒，Mistral 需要在垂直场景补齐短板才能实现对标。
- 区域自主化成为产业趋势 欧美政企逐步重视 AI 技术自主权，开始扶持本土开放大模型项目，减少对海外开源模型的依赖，打造本土可控的 AI 基础设施，这也是 Mistral 这款对标产品能够获得产业支持的重要基础。
【相关 FAQ】
问题 1：Mistral 打造西方先进开放模型，为什么要把 DeepSeek 定为核心对标对象？
回答 1：Mistral 打造西方先进开放模型，把 DeepSeek 定为核心对标对象主要有三点原因。第一，DeepSeek 是当前全球开源大模型的标杆，在代码生成、数学推理、百万级长上下文等核心技术指标上处于行业领先水平，是开源权重模型的性能标尺；第二，DeepSeek 采用完全开放权重的发布模式，支持私有化部署，和 Mistral 打造自主可控开放模型的产品路线完全契合；第三，当前欧美本土缺少同级别的旗舰开源模型，只有对标 DeepSeek 的技术指标，才能补齐西方开放大模型的技术短板，满足政企自主部署的业务需求。
问题 2：Mistral 新一代开放模型 Le Chonk，在哪些技术维度重点对标 DeepSeek 开源模型？
回答 2：Mistral 新一代开放模型 Le Chonk，在四大技术维度重点对标 DeepSeek 开源模型。一是架构参数对标，采用同类型 MoE 混合专家结构，把总参数量做到万亿级别，匹配 DeepSeek V4 的模型规模；二是能力赛道对标，重点强化工程编码与网络安全两大场景，补齐 DeepSeek 擅长的代码推理能力；三是长文本能力对标，同样做到 100 万 Token 超长上下文，优化注意力机制降低长文本推理成本；四是开源规则对标，采用宽松的 Apache 2.0 协议，完整开放模型权重，保障用户本地部署的自主权，和 DeepSeek 开源策略保持一致。
问题 3：Mistral 推出自主开放权重模型对标 DeepSeek，能够给西方政企用户带来哪些实际价值？
回答 3：Mistral 推出自主开放权重模型对标 DeepSeek，能够给西方政企用户带来多重实用价值。首先，模型权重完全本地留存，不会像闭源模型那样被远程关停，保障业务连续性；其次，模型在欧洲本土完成训练，数据全程留在本地数据中心，满足数据合规与网络安全管控要求；最后，模型性能对标 DeepSeek 开源旗舰产品，在代码开发、漏洞检测、长文档处理等场景可以直接落地使用，企业不需要再依赖海外开源模型，实现 AI 基础技术自主可控。
【参考资料】
[2026-10-29]（Mistral 称西方需要自己的先进开放模型 对标 DeepSeek）CNMO 科技
[2026-10-29]（Mistral Le Chonk 开放权重模型瞄准 DeepSeek，主攻网络安全与编码）手机搜狐网
[2026-10-06]（Mistral Large 4 预览版发布，月底开放全部模型权重）IT 之家
[2026-10-08]（海外开源模型提速，Mistral 对标 DeepSeek 开启技术竞赛）36 氪
[2026-04-24]（DeepSeek-V4 预览版上线，百万上下文成为开源标配）DeepSeek 官方资讯
【免责声明】
本文全部内容均来自公开行业资讯与厂商发布的技术文档，仅做技术路线与产品规划解读，不构成模型采购、技术选型与项目投资建议；Mistral Le Chonk 与 DeepSeek 两款模型的实际性能，以双方正式开源版本的第三方基准盲测结果为准；模型参数、训练方案、发布节点均以品牌官方后续更新公告为准；文章信息均来自多平台公开内容抓取，若出现信息偏差，请以厂商官方正式发布文件为准。