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Mistral Large 3

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Mistral's flagship 675B parameter model. Top-tier reasoning, coding, and multilingual capabilities with vision support.

Mistral Large 3 于 2025 年 12 月 2 日作为 Mistral 3 家族的一部分发布,是 Mistral AI 的旗舰稀疏混合专家(MoE)模型,总计 675B 参数,但每个 token 仅激活 41B。它在通用知识、编程、数学和多语言任务上提供前沿级性能,同时保持卓越的成本效率——通过 NVFP4 量化可在单台 8×GPU 节点上运行。Mistral 3 全系列均以 Apache 2.0 许可发布,使 Large 3 成为发布时最强大的完全开源权重前沿模型。

从 TheRouter 运营者视角看,Large 3 与 Mistral 更小的 Ministral 3 模型以及推理增强的 Magistral 家族并列。其稀疏 MoE 架构(41B 活跃 / 675B 总计)使其成为开源自托管场景下的强力默认选择——在这些场景中每 token 效率比单次查询的极限推理深度更重要。对于需要最困难的多步推理的任务,Mistral 自家的 Magistral Small(24B,推理增强)或 Anthropic/OpenAI 的前沿模型可能更合适——Large 3 在 GPQA Diamond 上约 43.9%,而 Claude 为 65%——但对于高吞吐生产工作负载、大型文档处理和多语言 agent 应用,Large 3 的开源权重、256K 上下文以及通过 TheRouter 的 $0.50/$1.50 定价的组合难以被超越。

适合使用
  • • 对数据主权(GDPR)和零厂商锁定至关重要的开源自托管生产部署——Large 3 使用 Apache 2.0 许可,可本地部署
  • • 跨越 40+ 种原生语言的高吞吐多语言工作负载——Large 3 的 8 语言 MMLU(85.5%)在开源权重模型中位列最佳
  • • 大规模编码与代码审查——HumanEval 92% pass@1 与领先专有模型持平
  • • 长上下文文档处理(256K 上下文)——在单次推理中处理整个代码库、法律合同、财务报告和研究论文
  • • 成本敏感的生产流程——通过 TheRouter 定价比 GPT-4o 或 Claude Opus 便宜 60-80%,MoE 41B 活跃设计带来每 token 效率
不适合使用
  • • 最困难的多步推理(GPQA Diamond 约 43.9%)——请改路由 Claude Opus 4.7、Gemini 2.5 Pro 或 Magistral Small
  • • 复杂的视觉任务——多模态支持较新,在边缘案例上可能不如 GPT-4 Vision 或 Gemini
  • • 极低用量(每月低于 100 万 token)——API 替代方案在极小规模下可能更简单、更便宜,无需自托管开销
  • • 边缘端或仅消费级硬件的部署——Large 3 需要 8-16 块 H100 GPU;边缘推理请使用 Ministral 3B/8B
上下文长度
128K
最大输出
16K
输入价格每百万 tokens
$0.540每百万 Tokens
输出价格每百万 tokens
$1.62每百万 Tokens

模态能力

文本图像→文本

能力

视觉理解

价格明细

类型费率
输入$0.540 每百万 Tokens
输出$1.62 每百万 Tokens

支持参数

temperaturemax_tokenstop_ptoolstool_choiceresponse_formatstop

模型规格

架构稀疏混合专家(MoE)——675B 参数中 41B 活跃docs.mistral.ai ↗已核实
上下文窗口256K tokens(standard-models.yaml 反映的是 TheRouter 路由提供值)docs.mistral.ai ↗已核实
许可协议Apache 2.0(完全开源权重)mistral.ai ↗已核实
训练基础设施在约 3,000 块 NVIDIA H200 GPU 上从头训练mistral.ai ↗已核实
语言40+ 种原生语言;开源权重模型中最佳多语言能力www.digitalapplied.com ↗待核实
量化与自托管效率NVFP4 量化和 Blackwell 优化内核可实现单台 8×GPU 节点部署(使用 vLLM)mistral.ai ↗已核实

基准成绩

BenchmarkDistributionScoreSource
MMLU (8-language)
85.5%mistral.ai ↗
HumanEval (Pass@1)
92.0%www.digitalapplied.com ↗
MATH-500
93.6%www.digitalapplied.com ↗
MMLU-Pro
73.1%www.digitalapplied.com ↗
GPQA Diamond
43.9%www.digitalapplied.com ↗
LMArena (open-source non-reasoning)
#2 among open-source non-reasoning models (behind Gemini 3 Pro)mistral.ai ↗

API 使用示例

所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai;旧中国加速端点已下线。

cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY"   -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
    ]
  }'

API 使用指南

完整 API 参考 →

Chat 调用

通过 TheRouter 的 OpenAI 兼容接口做标准对话。Mistral Large 3 是通用对话模型,只需更换 baseURL 即可使用 OpenAI SDK。

cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain sparse MoE architectures to a junior developer."}]
  }'

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跨供应商的相似能力档位

动态与变更

2025-12-02

Mistral AI 发布 Mistral 3 系列——Mistral Large 3(675B MoE)采用 Apache 2.0 许可

Mistral AI 发布 Mistral 3 模型系列:旗舰模型 Mistral Large 3(675B 总参数 / 41B 活跃参数,稀疏 MoE),以及 Ministral 3B、8B、14B。全部以 Apache 2.0 许可发布。Large 3 在约 3,000 块 H200 GPU 上从头训练,在 LMArena 开放模型非推理分类中排名第 2。关键基准:MMLU(8 语言)85.5%、HumanEval 92%、MATH-500 93.6%。支持原生视觉与 256K 上下文窗口。Mistral 同时宣布与 HSBC 签订多年云合作协议。

TheRouter 编辑重写mistral.ai/news ↗
2025-12-02

Mistral Large 3 模型卡在 docs.mistral.ai 和 Hugging Face 上发布

Mistral 发布官方模型卡,详述 675B MoE 架构、41B 活跃参数、3,000 块 H200 GPU 训练、256K 上下文、视觉能力、Apache 2.0 许可,以及 La Plateforme API 定价 $2/$6 每百万 token。模型卡还确认支持 NVFP4 量化,可实现单台 8xGPU 节点部署。

TheRouter 编辑重写docs.mistral.ai ↗

常见问题

Mistral Large 3(675B)和更小的 Mistral 模型有什么区别?

Large 3 是 Mistral 的旗舰稀疏 MoE 模型,675B 总参数 / 41B 活跃参数,提供 256K 上下文窗口和原生视觉能力的前沿级性能。Ministral 3 系列(3B/8B/14B)是密集小模型,适合边缘部署和高吞吐简单任务。Magistral Small(24B)通过 [THINK]/[/THINK] 推理标记实现更深的多步推理。Devstral-2(123B)专攻代码。需要最大能力时选 Large 3,它能提供开源权重中最佳的性价比。

Mistral Large 3 可以自托管吗?

可以。权重在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可发布。NVFP4 量化和 Blackwell 优化内核可通过 vLLM 或 SGLang 在单台 8xGPU 节点上部署。建议按模型卡建议设置张量并行度。多数团队的实际起点是 vLLM + FP8。

Mistral Large 3 的许可协议是什么?

Mistral Large 3 及所有 Mistral 3 模型均以 Apache 2.0 许可发布。允许免费商用、修改和再分发。自托管时无使用费、无速率限制、数据不离境。

Mistral Large 3 支持图像输入吗?

支持——根据模型卡和 YAML 条目确认,Large 3 具备原生视觉能力(text + image 输入模态)。它可以在聊天上下文中原生处理图像。图像生成请路由专门的图像模型。

Mistral Large 3 的上下文:YAML(128K)与官方规格(256K)不一致怎么办?

Mistral 官方文档指定其原生上下文窗口为 256K token。TheRouter 的 standard-models.yaml 中列为 128K——这反映的是 TheRouter 上游 provider 当前为此模型配置的上下文长度,并非模型的原生能力。请在 TheRouter 控制台查看最新提供的上下文配置,或配置兼容的上游 provider 以使用完整的 256K 原生窗口。

事实档案 — 本页每条断言可在此回溯来源
来源URL采集于
架构docs.mistral.ai ↗2026-05-28已核实
上下文窗口docs.mistral.ai ↗2026-05-28已核实
许可协议mistral.ai ↗2026-05-28已核实
训练基础设施mistral.ai ↗2026-05-28已核实
语言www.digitalapplied.com ↗2026-05-28待核实
量化与自托管效率mistral.ai ↗2026-05-28已核实
MMLU (8-language)mistral.ai ↗2026-05-28已核实
HumanEval (Pass@1)www.digitalapplied.com ↗2026-05-28已核实
MATH-500www.digitalapplied.com ↗2026-05-28已核实
MMLU-Prowww.digitalapplied.com ↗2026-05-28待核实
GPQA Diamondwww.digitalapplied.com ↗2026-05-28待核实
LMArena (open-source non-reasoning)mistral.ai ↗2026-05-28已核实
Mistral AI 发布 Mistral 3 系列——Mistral Large 3(675B MoE)采用 Apache 2.0 许可mistral.ai/news ↗2026-05-28已核实
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Mistral Large 3 可以自托管吗?huggingface.co ↗2026-05-28待核实
Mistral Large 3 的许可协议是什么?mistral.ai ↗2026-05-28待核实
Mistral Large 3 支持图像输入吗?docs.mistral.ai ↗2026-05-28待核实
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