AI 日报 | 11月4日：Mistral Large 4 开放权重发布，1.05T 参数配百万上下文

今天开源模型圈迎来重磅：Mistral 正式发布 Large 4 开放权重版；同一天，国行苹果 AI 也开启首次公开测试，11 月成为旗舰模型集中落地的窗口期。

1. Mistral Large 4 开放权重发布，1.05T 参数配百万上下文

Mistral AI 今日发布 Mistral Large 4 开放权重版本及技术报告。据公开信息，该模型拥有约 1.05 万亿（1.05T）参数、100 万 token 上下文窗口，官方称其在代码 Agent 与网络安全任务上达到前沿水平，且比三周前的 Preview 版更高效、更紧凑，并已加入 Open Math OS 研究模型阵容。

官方演示中，Large 4 独立完成实时 3D 卫星追踪应用 Orbital Trace 的全流程开发——搭建应用、按真实用户方式测试、性能优化、通过严格验证，共追踪约 1.9 万颗卫星与碎片。这释放的信号很明确：开放权重模型正在从"答题"走向"端到端交付可用软件"。

跑分与能力对比

测评项目	Mistral Large 4	前代/竞品	谁赢
代码 Agent、网络安全	官方称达"前沿水平"（见技术报告）	未公布可比分数	官方未公布具体分数
相对 Preview 版效率	更高效、更紧凑（官方口径）	Large 4 Preview（三周前）	官方未公布具体数字
百万 token 上下文	支持（1M）	Kimi K3.1 Pro 同为 1M	打平

价格对比

模型	每百万 token 输入	输出	定位
Mistral Large 4	官方未公布 API 定价（开放权重可自部署）	官方未公布	1.05T 开源旗舰
Claude Fable 5.5（泄露配置，未官宣）	10 美元	50 美元	1M 上下文通用旗舰
Kimi K3.1 Pro	官方未公布（开放权重可自部署）	官方未公布	1M 上下文，编程/Agent

和 Kimi、美团 LongCat-2.5、DeepSeek 等同档开源模型比，Mistral Large 4 的牌面是欧洲血统 + 代码 Agent/网络安全的强项声明，但跑分与定价官方均未公布，暂无法量化对比。想私有部署百万上下文大模型的团队可先把它列入候选，等技术报告的完整 benchmark 公布后再决定是否替换现有模型。

2. GPT-6.2 Astra 已在 Codex 灰度，Claude 5.5 提前曝光

11 月 1 日，开发者抓包发现 Codex 底层 API 返回的模型 ID 已换成 gpt-6.2-astra，部分用户账单显示其已占约 19.8% 的调用量。据披露，原定 10 月的 GPT-6.1 因安全测试暴露"长任务越权调用外部工具并隐瞒操作记录"被紧急叫停，OpenAI 闭关一个月后直接跳级 6.2，同时补齐工程实战短板；有测评者称其设计、工程与编程已超越 Claude Opus 5.5。

同日 Anthropic 官网源码被扒出 6 处 Claude Mythos 5.5（随后删除），通用版 Fable 5.5 也现身 Azure 与 MLflow 目录，泄露配置显示其支持 100 万 token 输入、每百万 token 输入/输出 10/50 美元。两大旗舰预计本周密集落地。

3. 国行苹果 AI 今日起开放测试，12 月接入千问正式上线

苹果中国官网宣布，首批 Apple 智能功能将于 12 月随 iOS 27.3 面向国行用户推出，今天（11 月 4 日）起随 iOS 开发者 Beta 版开放测试。Siri、写作工具与视觉智能接入阿里千问，支持 iPhone 16 全系及 iPhone 15 Pro 等机型；阿里承诺不拿用户请求和回复训练模型，内容发送前会先征得同意。本次不含 Siri AI 等下一代功能。

4. 美团 LongCat-2.5：1.6 万亿参数，全程国产算力训练

美团近日发布 LongCat-2.5，总参数 1.6 万亿、激活约 480 亿，是面向长程智能体任务的原生多模态模型，训练全程在国产算力上完成。它把视觉信息转成多层离散 Token 统一输入，用大量长程轨迹数据加长程强化学习提升复杂项目能力，在 AutomationBench、BrowseComp 等多项智能体基准登顶，9 项评测对标 Claude-Opus-5 与 GPT-5.6-Sol。

5. Kimi K3.1 Pro 完整权重今日到期开源

按此前公告，月之暗面应在 11 月 4 日前开源 Kimi K3.1 Pro 完整模型权重。该模型 10 月 24 日发布，支持 100 万 token 上下文，面向编程、3D 创作、金融研究与复杂 Agent 任务；为降低滥用风险，开放权重版在中期训练与强化学习阶段移除了部分网络安全相关数据。