Mistral Large 4 放出权重对上 GLM-5.3：“少用 47% token”之前，它预览时可是出了名的话多

三周前 Large 4 刚开 API 预览，r/LocalLLaMA 上有人拿它跑了几轮下棋、写代码和图片分类，丢下一句评价：用起来有种过时感。

10 月 29 日，Mistral 把这个模型的权重放上了 Hugging Face，仓库名 Mistral-Large-4-1T-A52B。发布帖里挑的对手不是 Kimi K3，也不是 DeepSeek，而是智谱的 GLM-5.3：在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上两者都是 48%，打平，但 Large 4 每个任务平均少用 47% 的 token。

这句话要是成立，账就很好算了。

问题在于，同一个 Large 4，在预览期最被人诟病的恰好是话多。

那句“少用 47%”从哪来

先翻旧账。Large 4 预览版在 Artificial Analysis 跑完整套智能指数，输出了 2 亿个 token，同类模型的中位数是 8100 万。平均每个任务吐 69330 个 token，其中 52011 个是推理过程。那时候的它不是省，是费。

这次正式权重的发布页给了两个改进：Terminal-Bench 4.0 从预览时的 28% 提到 41%，同时输出 token 减少 30%；推理档位也从“none / high”两档改成了 low、medium、high 三档，默认 high。预览期有用户反映两档跑出来差别不大，甚至怀疑 reasoning effort 参数没生效，这回算是正面回应了。

再看 GLM-5.3 这边。它在同一家机构跑智能指数用了 1.4 亿输出 token，可比模型中位数是 9900 万，也偏啰嗦。VentureBeat 8 月引用 Artificial Analysis 的估算，GLM-5.3 单个指数任务的成本约 0.68 美元，比 GLM-5.2 的 0.44 美元贵了一截，单价没变，贵在话多。

所以“47%”是两个都不算节省的模型之间比出来的，而且只在一个榜单、一个指数上成立。Mistral 没公布逐任务的原始数据，这个数字目前只有它自己的说法。

两边摆在一起

	Mistral Large 4	GLM-5.3
参数	约 1T 总参，激活约 52B	753B 总参，激活 40B
上线	10 月 6 日预览，10 月 29 日放权重	8 月 18 日上 API
API 价（输入 / 输出，每百万）	0.70 / 2.10 美元，缓存 0.07	1.40 / 4.40 美元，缓存 0.26
输入模态	文本 + 图像	仅文本
能否关闭思考	最低 low 档	不能，只有 low / high / max
许可证	Mistral Ecosystem Open-Weight，改版 MIT	GLM-5.3 License，商用有限制

价格这一行最扎眼。Large 4 现在页面上挂的 0.70 / 2.10，正好是预览期打五折之后的价。原来的标价是 1.36 / 4.18，预览时官方没写五折什么时候结束，现在等于把折扣价直接变成了正式价。

单价差一倍，再叠上“少 47% token”，按 Mistral 自己的口径，单个编码任务的输出费用只有 GLM-5.3 的四分之一左右。

前提是那个 47% 在你的任务上也成立。

Large 4 的短处：自己报的分数太多

这次发布页上的数字，绝大多数是 Mistral 自己测、自己挑的。Surge AI 的编码盲评说 Large 4 被偏好于 GLM-5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash，只排在 Claude Opus 5.5 后面，可样本量和原始结果依然没有公开，跟 10 月初预览版那张盲评图一样。

它在网络安全上下的功夫是真的多。Artificial Analysis 的 Cyber Index 51%，恶意网络请求的平均拒绝率 96.6%，B3 智能体安全测试的抗攻击率从预览时的 93.3% 涨到 97.1%。TechCrunch 的报道标题干脆就写“瞄准网络安全”。如果你的场景是安全团队自建、数据不出内网，这几项比编码分更有参考价值。

短板也清楚。预览期 AA-Omniscience 测出的幻觉率是 41.9%，正式版没有更新这个数。BrowseComp 84.5%，比 GLM-5.3 高，但输给 Kimi K3。

许可证有个条款要看仔细：模型免费用、免费改、可以商用，唯独把它包装成“模型即服务”对外卖的公司，要另外找 Mistral 签商业授权。做内部工具的不受影响，做 API 转售或者托管平台的，这一条就绕不过去。

GLM-5.3 的短处：不能看图，也停不下思考

GLM-5.3 用的还是 GLM-5.2 那个 753B 的 MoE 底座，智谱这一代只加大了后训练。效果上，官方说自家 Z.ai Code Bench 比 5.2 高 50%，ExploitBench 翻倍；8 月发布时 Artificial Analysis 给它的智能指数是 60，和 Kimi K3 并列开源第一，比 5.2 高 7 分。

但它只吃文本。要做截图分析、读带图的 PDF，就得另配一个视觉模型，Large 4 这边原生就支持图像输入。

思考模式关不掉，是从 DeepSeek 迁过来的人最常踩的坑：代码里那行关闭思考的参数不删会报错，reasoning_effort 最低也只能设到 low。简单的分类、抽取任务也要先“想”一遍，token 照样花。

许可证这一代也收紧了。从 GLM-4.5 起，智谱的旗舰一直用 MIT，GLM-5.3 换成了自己的许可证，有报道提到其中加了针对超大型 AI 服务商的安全审查要求。小团队基本碰不到这条线。

速度方面，Artificial Analysis 测的官方 API 输出约 75.8 tok/s，首字延迟 1.76 秒，中规中矩。

自己部署的话，两台机器都不便宜

开放权重最常被误解的地方，是让人以为“我也能跑”。

1T 参数的 Large 4，FP8 权重本身就要 1TB 上下，官方给的部署路径是 vLLM、SGLang、NVIDIA NIM 和 TensorRT-LLM，都是数据中心那一套。GLM-5.3 的 753B 少一点，但同样要整台多卡服务器。对绝大多数个人开发者，这两个模型都只能走 API，“开放”主要对企业和政府有意义。Mistral 这次反复强调的“主权”，说的也正是这类买家。