技术栈全面整合，重塑工程仿真与3D生成
Mistral与英伟达正在合作开发由英伟达加速计算驱动的新一代AI原生工程工作流。该合作项目深度整合了Mistral Large 4模型以及Mistral的数据生成与物理建模管道，并由英伟达的CUDA-X库和NVIDIA Warp技术提供底层加速支持。
此外，双方将Mistral的AI模型与NVIDIA Omniverse库相集成，以实现GPU加速的3D场景生成以及SimReady仿真就绪资产创建。这种技术整合预计将有效加速仿真周期，使工程师能够测试以往因计算过于复杂或耗时而难以验证的工程构想。
确立物理模型开放基准，拓展CAE与EDA智能体应用
开发用于评估物理模型的公共基准测试和开放数据集是本次合作的核心重点之一。双方将针对计算机辅助工程（CAE）和电子设计自动化（EDA）中的智能体AI开发专门的评估与基准测试，重点覆盖航空航天、汽车以及半导体等技术密集型工业领域。
对于此次合作，Mistral计算工程副总裁Neil Ashton表示，将Mistral的开放权重模型和物理AI能力与英伟达的加速计算堆栈相结合，将为工程师带来更快的仿真周期和严格的开放基准，以验证真实工程场景中的智能体。英伟达工业与计算工程副总裁兼总经理Tim Costa也指出，该合作将帮助工程师突破设计边界，并通过共享行业基准建立对AI能力的信心。
万亿参数模型驱动，依托持续深化的算力与生态协作
作为工作流核心支撑的Mistral Large 4模型（内部代号为“Le Chonk”）是一款原生多模态混合专家架构模型，总参数量约为1.05万亿，每次查询激活参数约490亿。该模型由Mistral在其欧洲本土数据中心内，使用3,800块英伟达Grace Blackwell GPU从零开始训练完成。
两家公司此前已有深厚合作积累，曾联合开发Mistral NeMo模型。Mistral也是2026年3月公布的NVIDIA Nemotron联盟创始成员之一，双方在NVIDIA DGX Cloud上共同训练了首个Nemotron 4系列基础模型以推进开放前沿模型发展。此外，Mistral在2026年早些时候收购了物理AI初创公司Emmi AI，其联合创始人Johannes Brandstetter现任Mistral AI工程副总裁；Mistral还计划通过“欧洲计算单元”汇聚需求，在2030年前建立高达1吉瓦（1 GW）的计算能力以支持主权AI基础设施。