一句话总结
三款开源权重模型中，Mistral Large 4 以约 1.05 万亿总参数与编程/网安基准领跑西方阵营，GLM-5.3 与 DeepSeek V4.1 在综合智能指数上更高；企业选型应在自托管、商用许可与场景基准之间权衡。
对象简介
- Mistral Large 4（Le Chonk）：法国 Mistral AI 于 2026 年 10 月 29 日开放权重，原生多模态 MoE。
- DeepSeek V4.1（Flash）：中国 DeepSeek 的开源权重模型，在编程智能体基准中被列为对照对象。
- GLM-5.3：中国智谱的开源权重模型，Artificial Analysis 编程智能体指数与 Mistral 接近。
核心参数对比
| 维度 | Mistral Large 4 | DeepSeek V4.1 Flash | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 总参数 | 约 1.05 万亿 | 未在本文核验 | 未在本文核验 |
| 激活参数 | 约 520 亿/token | 未在本文核验 | 未在本文核验 |
| 上下文 | 100 万 token | 未在本文核验 | 未在本文核验 |
| 多模态 | 文本+图像输入 | 未在本文核验 | 未在本文核验 |
| 编程智能体指数 | 48%（AA，与 GLM 持平） | 对照对象 | 48%（AA） |
| Terminal-Bench 4.0 | 41%（开源领先） | 对照对象 | 对照对象 |
| 智能指数 v5 | 26（西方开源最高） | 综合更高 | 综合更高 |
| 许可 | 修改版 MIT（MaaS 需商用授权） | 开源权重 | 开源权重 |
关键差异
- 地域与综合能力：Mistral 智能指数 v5 为 26，是西方开源权重最高，但公司承认中国模型（GLM、DeepSeek、Kimi）在综合指数上更高。
- 编程效率：Mistral 在编程智能体任务上平均 token 用量比 GLM-5.3 少 47%，成本效率突出。
- 商用限制：Mistral 对 MaaS 服务商要求单独商业授权，GLM/DeepSeek 的商用条款需按各自许可核对。
选购建议
- 需要西方合规、可自托管、编程/网安场景：优先评估 Mistral Large 4。
- 追求综合智能指数与中文场景：评估 GLM-5.3 与 DeepSeek V4.1。
- 做 MaaS 转售：务必先核对 Mistral 的商业授权条款。
数据来源与参考
- Unite.AI：Mistral Le Chonk
- IT之家：Mistral AI开放Large 4模型权重