室谷代表取締役Mistral AIが新しいフラッグシップモデルを出してきました。Mistral Large 4、コードネームは「Le Chonk」です。
1兆パラメータでネイティブマルチモーダル、しかもオープンウェイトで出すという、かなり攻めた発表なんですよね。
1兆パラメータでネイティブマルチモーダル、しかもオープンウェイトで出すという、かなり攻めた発表なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「また大きいモデルが出た」という話じゃないんですよ。Mistral AIは欧州発の企業で、主権AI、つまり自社や自国でAIを運用できることを重視している。
その旗艦モデルが1兆パラメータまで来たというのは、オープンウェイト陣営の景色が変わる可能性があります。
その旗艦モデルが1兆パラメータまで来たというのは、オープンウェイト陣営の景色が変わる可能性があります。
室谷代表取締役まず発表内容を整理しましょうか。Mistral AIの公式発表によると、Mistral Large 4は1T（1兆）パラメータ、ネイティブマルチモーダル、49Bアクティブの構成。
集約ベンチマークで米国・欧州を通じて最高のオープンウェイトモデルだと主張しています。
集約ベンチマークで米国・欧州を通じて最高のオープンウェイトモデルだと主張しています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで一度、発表のポイントを整理しておきますね。
- 総パラメータ1T、アクティブ49Bのネイティブマルチモーダルモデル
- 集約ベンチマークで米国・欧州のオープンウェイトモデル中で最高と主張
- サイバー防衛・製造・金融などの実務ワークロードで最先端、視覚的グラウンディングではクローズドなフロンティアモデルを上回ると主張
- 欧州で端から端まで鍛え、Mistral Cloud経由で欧州からデプロイ可能
- 本日よりAPIで利用可能、サイバーセキュリティパートナーとは非公開で協業中
- オープンウェイト公開は10月末予定
室谷代表取締役この「欧州で端から端まで鍛えた」という表現、地味ですけど大きいんですよ。MYUUUでもクライアントのデータ主権まわりは毎回論点になるので、欧州内で完結できるという訴求は刺さるはずです。
Mistral Large 4とは？コードネーム「Le Chonk」の正体
Mistral Large 3 vs Mistral Large 4
Mistral Large 3
- 総パラメータ: 675B
- アクティブ: 41B
- 構成: MoE
- ライセンス: Apache 2.0
- 公開: 2025年12月
Mistral Large 4
- 総パラメータ: 1T(1兆)
- アクティブ: 49B
- 構成: 疎なMixture-of-Experts(MoE)
- ネイティブマルチモーダル(画像などを最初から扱える)
- コードネーム: Le Chonk
- バージョン表記: v26.10
- ライセンス欄: OPEN
室谷代表取締役Mistral Large 4は、Mistral AIが発表した同社のフラッグシップ（最上位）モデルで、コードネームは「Le Chonk」。総パラメータ1兆、うち推論で実際に使うアクティブが49Bという疎なMixture-of-Experts（MoE）構成で、テキストだけでなく画像などを最初から扱えるネイティブマルチモーダルなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師MoEの説明を講座でもよくするんですけど、これは多数の専門家モジュールのうち一部だけを起動する方式です。巨大な知識量と計算効率を両立させる設計で、1兆全部を毎回動かすわけではない。
だから49Bアクティブという数字が意味を持つわけです。
だから49Bアクティブという数字が意味を持つわけです。
室谷代表取締役前世代のMistral Large 3は675B総・41BアクティブのMoEで、2025年12月にApache 2.0で出ていました。今回は総パラメータが1Tへ拡大している。
この規模の跳ね上がり方は、オープンウェイトでフロンティア級を狙うという意思表示ですよね。
この規模の跳ね上がり方は、オープンウェイトでフロンティア級を狙うという意思表示ですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師モデル一覧を見ると、Mistral Large 4はバージョン表記がv26.10、ライセンス欄は「OPEN」となっています。前世代のLarge 3がApache 2.0と明記されているのに対して、Large 4は現時点で「OPEN」という表記にとどまっている点は、そのまま受け取っておくのが正確です。
室谷代表取締役コードネームの「Le Chonk」も面白いですよね。フランス語の冠詞が付いているあたり、欧州発の企業らしさが出ている。
ただ、この名前がモデルの性格をどう表しているかは現時点では明らかにされていません。
ただ、この名前がモデルの性格をどう表しているかは現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師受講生さんからも「コードネームって何のためにあるの？」とよく聞かれるんですけど、開発中の内部呼称として使われ、発表時に正式名と併記されることが多いですね。今回もそのパターンです。
Mistral Large 4でできること――1兆パラメータ・ネイティブマルチモーダルの実力
Mistral Large 4でできること（Mistral AIの主張）
視覚的グラウンディング
画像の中の対象を正しく位置づける能力。クローズドなフロンティアモデルを上回ると主張
ネイティブマルチモーダル
後付けではなく最初から画像を扱える設計。ドキュメント処理や現場画像のワークフローと相性が良い
集約ベンチマーク
米国・欧州のオープンウェイトモデル中で最高と主張（個別スコアは今回の発表では非公開）
強みを挙げる実務領域
コーディング、金融、地理空間分析など、特定の実務領域を名指しで挙げている
重要ワークロードでの最先端
サイバー防衛、製造、金融などで最先端と主張（具体的なベンチマーク数値は未提示）
前世代からの延長線
Large 3がLMArenaのOSS非推論部門で2位だったことを踏まえた読み方ができる
室谷代表取締役で、何ができるのかというと、Mistral AIの主張で目を引くのが「視覚的グラウンディングでクローズドなフロンティアモデルを上回る」という点です。視覚的グラウンディングというのは、画像の中の対象を正しく位置づける能力のこと。
テキトー教師DotAI 認定講師これは実務では効いてくる能力なんですよ。たとえば製造業の検査工程で、画像のどこに異常があるかを指し示す必要がある。
単に「異常があります」と言うだけでは足りない。位置まで当てられるかどうかが、現場で使えるかどうかの分かれ目になります。
単に「異常があります」と言うだけでは足りない。位置まで当てられるかどうかが、現場で使えるかどうかの分かれ目になります。
室谷代表取締役公式発表では、サイバー防衛、製造、金融といった重要なワークロードで最先端だと主張しています。ここは具体的なベンチマーク数値までは出ていないので、あくまでMistral AIの主張として受け取るのが正確です。
テキトー教師DotAI 認定講師集約ベンチマークで「米国・欧州のオープンウェイトモデル中で最高」というのも同じで、個別のスコアは今回の発表では示されていません。ただ、前世代のLarge 3がLMArenaのOSS非推論部門で2位だったことを踏まえると、その延長線上として読むことはできます。
室谷代表取締役ネイティブマルチモーダルという点も見逃せないですよね。後付けで画像対応を足すのではなく、最初から画像を扱える作りになっている。
これはドキュメント処理や現場の画像を使うワークフローと相性がいいはずです。
これはドキュメント処理や現場の画像を使うワークフローと相性がいいはずです。
テキトー教師DotAI 認定講師講座で受講生さんによく言うのは、「マルチモーダルは機能ではなく設計」だということです。後付けとネイティブでは、推論の質も安定性も変わってくる。
そこをLarge 4がどう詰めてくるかは、オープンウェイト公開後に検証が進むでしょう。
そこをLarge 4がどう詰めてくるかは、オープンウェイト公開後に検証が進むでしょう。
室谷代表取締役あと、コーディングや金融、地理空間分析といった領域での強みにも触れられています。汎用モデルでありながら、特定の実務領域を名指しで挙げているのがMistral AIらしいですよね。
Mistral Large 4の料金とAPI提供――日本から使えるのか、オープンウェイトはいつ？
Mistralモデル別 料金比較（$ / Mトークン）
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | $0.68 | $0.07 | $2.09 |
| Mistral Large 3 | $0.5 | $0.05 | $1.5 |
| Mistral Medium 3.5 | $1.5 | $0.15 | $7.5 |
| Mistral Small 4 | $0.15 | $0.015 | $0.6 |
室谷代表取締役ここが実務で一番気になる料金です。Mistral AIの公式価格ページによると、Mistral Large 4は入力$0.68/Mトークン、キャッシュ入力$0.07、出力$2.09。
前世代のMistral Large 3が入力$0.5、出力$1.5だったので、上がっています。
前世代のMistral Large 3が入力$0.5、出力$1.5だったので、上がっています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは整理して比較したほうがいいですね。
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | $0.68 | $0.07 | $2.09 |
| Mistral Large 3 | $0.5 | $0.05 | $1.5 |
| Mistral Medium 3.5 | $1.5 | $0.15 | $7.5 |
| Mistral Small 4 | $0.15 | $0.015 | $0.6 |
室谷代表取締役面白いのは、Large 4がMedium 3.5より安いんですよね。Medium 3.5は入力$1.5、出力$7.5なので、フラッグシップのほうがトークン単価は低い。
これはモデルの役割の違いが出ている数字です。
これはモデルの役割の違いが出ている数字です。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「上位モデルほど高い」という話じゃないんですよ。用途によって選ぶべきモデルが変わる。
Mistral AIの公式FAQでも「ほとんどのタスクとコーディングにはMistral Medium、コスト重視ならMistral Small」と案内されています。
Mistral AIの公式FAQでも「ほとんどのタスクとコーディングにはMistral Medium、コスト重視ならMistral Small」と案内されています。
室谷代表取締役あと、バッチ処理は50%引き、キャッシュ入力は繰り返しプロンプトで最大90%の入力コスト削減になる、というのが公式の説明です。大量処理を回すならここは効いてきますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師提供状況ですが、Mistral Large 4は本日よりAPIで利用可能です。オープンウェイトの公開は10月末予定と発表されています。
日本から使えるかどうかについては、Mistral AIのAPIはクラウド経由で提供されるため、地域を問わずAPIキーを取得して呼び出す形になります。
日本から使えるかどうかについては、Mistral AIのAPIはクラウド経由で提供されるため、地域を問わずAPIキーを取得して呼び出す形になります。
室谷代表取締役ここで注意したいのが、Mistral AIは「欧州で端から端まで鍛え、Mistral Cloud経由で欧州からデプロイ可能」と訴えている点です。データ主権を気にする企業・公共部門向けのメッセージなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師公式の価格ページには地域別の推論という区分があり、フランス、ドイツ、アイルランドなど欧州各国が並んでいます。欧州内で動かしたいというニーズに応える作りになっているわけです。
室谷代表取締役ちなみに、Mistral AIのAPIがOpenAI互換のインターフェースかどうかは、今回の資料では明記されていません。呼び出し方はMistral AI Studioからキーを取得して、公式ドキュメントに沿って呼び出す形になります。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のAPI連携をどう組むかは、実際にドキュメントを見て確認するのが確実ですね。APIキーの扱いについてはCursor APIキーの完全ガイドでも整理しているので、認証まわりで迷ったら参考にしてください。
Mistral Large 4の使い方・始め方――APIとオープンウェイトの入手ルート
室谷代表取締役使い方としては2ルートあります。ひとつはAPI、もうひとつは10月末に予定されているオープンウェイトの入手です。
APIは本日から使えるので、すぐ試したい人はこちらですね。
APIは本日から使えるので、すぐ試したい人はこちらですね。
テキトー教師DotAI 認定講師APIの始め方を整理すると、こういう流れです。
- Mistral AI StudioにアクセスしてAPIキーを取得する
- 公式ドキュメントのモデル一覧でMistral Large 4のバージョン（v26.10）を確認する
- 料金は入力$0.68/M、キャッシュ入力$0.07、出力$2.09を前提にコスト設計する
- 大量処理ならバッチ処理（50%引き）やキャッシュ入力を併用する
室谷代表取締役オープンウェイトは10月末公開予定なので、自社環境で動かしたい人はもう少し待ちですね。前世代のLarge 3はApache 2.0で、baseとinstructの両方が公開されていました。
Large 4がどのライセンスで出るかは、公開時に確認する必要があります。
Large 4がどのライセンスで出るかは、公開時に確認する必要があります。
テキトー教師DotAI 認定講師モデル一覧ではLarge 4のライセンス欄が「OPEN」表記になっています。Apache 2.0と明記されているLarge 3とは表記が違うので、ここは公開時のアナウンスを待つべきポイントです。
室谷代表取締役セルフホストについては、Mistral AIの公式FAQで「オープンウェイトモデルはApache 2.0ライセンスで研究・個人利用が可能、商用展開には別途Mistralライセンスが必要」と説明されています。Large 4の扱いも公開時に確認が必要です。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のAPI連携を組んでいる開発者にとっては、CursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイドのように、APIキー設定から接続確認までの流れを押さえておくと、新しいモデルを差し込むときも迷いません。
室谷代表取締役あと、Mistral AIはカスタムモデルのトレーニングサービスも提供していて、ファインチューニングや独自環境へのデプロイに対応しています。企業向けに自社データで調整したい場合は、このルートが用意されているわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも「モデルを選ぶ」と「モデルを育てる」は別のスキルだと伝えているんですけど、Mistral AIは両方の入口を用意しているのが特徴ですね。
サイバー防衛・製造・金融で最先端――Mistral Large 4が狙う実務ワークロード
室谷代表取締役今回の発表で一番おもしろいのが、サイバー防衛・製造・金融という具体的なワークロードを名指ししている点です。汎用モデルの性能競争ではなく、現場の仕事を狙いに行っている。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「ベンチマークが高い」という話じゃないんですよ。サイバー防衛なら脅威の検知と分析、製造なら画像を使った検査、金融なら文書と数値の処理。
それぞれに求められる能力が違う。
それぞれに求められる能力が違う。
室谷代表取締役サイバーセキュリティについては、Mistral AIはパートナーと非公開で協業中だと発表しています。具体的なパートナー名や内容は現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師製造業で効くのは、さきほどの視覚的グラウンディングです。画像のどこに問題があるかを指し示せるかどうか。
これは検査や品質管理の現場で直接使える能力になります。
これは検査や品質管理の現場で直接使える能力になります。
室谷代表取締役金融だと、長い文書を扱う力と、数値の正確さが問われます。Mistral AIは金融を重要なワークロードとして挙げているので、そこに向けた調整が入っていると読めます。
テキトー教師DotAI 認定講師地理空間分析という領域も挙がっていますね。地図や衛星画像のような空間情報を扱う仕事で、マルチモーダルと位置づけの能力が生きてくる分野です。
室谷代表取締役MYUUUでも、クライアントの業種によって「どのモデルをどの業務に当てるか」を毎回設計するんですけど、Mistral AIが業種を名指ししてくるのは、その設計をしやすくする意味がありますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師受講生さんがよく悩むのが「汎用モデルで足りるのか、専用モデルが必要か」という点です。Mistral AIは汎用のフラッグシップで業種を狙うという立場を取っている。
ここは戦略の違いが出ています。
ここは戦略の違いが出ています。
「欧州で鍛え、欧州で動かす」――Mistral Cloudと主権AI戦略の狙い
室谷代表取締役最後に、Mistral AIの戦略の話をしましょう。今回の発表で繰り返し出てくるのが「欧州で端から端まで鍛えた」「Mistral Cloud経由で欧州からデプロイ可能」というメッセージです。
テキトー教師DotAI 認定講師これは主権AI、つまり自社や自国でAIを運用できることを重視する立場ですね。データをどこで処理するかは、企業や公共部門にとって法的にも実務的にも重要な論点です。
室谷代表取締役公式の価格ページには地域別推論の区分があり、フランス、ドイツ、アイルランドなど欧州各国が並んでいます。欧州内で動かしたいというニーズに応える作りになっているわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師オープンウェイトであることと、欧州で運用できることは、実はセットで意味を持ちます。重みが公開されていれば自社環境に持ち込める。
欧州内のインフラで動かせる。クローズドモデルへの依存を避けたい企業にとっては、この組み合わせが選定理由になります。
欧州内のインフラで動かせる。クローズドモデルへの依存を避けたい企業にとっては、この組み合わせが選定理由になります。
室谷代表取締役前世代のLarge 3はNVIDIAのH200を3000基使って学習されたと発表されていました。今回のLarge 4の学習基盤がどうなっているかは、今回の発表では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは推測せずに、公開される情報を待つべきところですね。ただ、欧州で端から端まで鍛えたという表現から、学習から運用までを欧州で完結させる意図が読み取れます。
室谷代表取締役競合との比較でいうと、今回の資料には他社モデルとしてZ.ai GLM 5.3がMistral AIのホスト提供モデルとして記載されています。Mistral AIは自社モデルだけでなく、サードパーティのモデルもホストする立場になってきているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「モデルを作る会社」から「モデルを提供するプラットフォーム」へ広がっているという話じゃないんですよ。企業向けのプラットフォームとしての位置づけが強まっている。
室谷代表取締役カスタムモデル、カスタムエージェント、カスタムワークフロー、監査ログ、SAML SSO、ホワイトラベルといったエンタープライズ向けの機能も用意されています。大企業が導入するときの要件を押さえにきていますね。
テキトー教師DotAI 認定講師講座で企業のAI導入を扱うときも、モデルの性能だけでなく、監査ログやSSOといった統制の機能が選定の決め手になることが多いんですよ。Mistral AIはそこを最初から用意している。
室谷代表取締役まとめると、Mistral Large 4は1兆パラメータのネイティブマルチモーダルで、APIは本日から、オープンウェイトは10月末予定。欧州で鍛えて欧州で動かすという主権AIの文脈を背負ったフラッグシップなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師性能の細かい数値やオープンウェイトのライセンスは、公開時に確認が必要です。ただ、方向性としてはオープンウェイト陣営のフロンティア級がまた一歩進んだ、というのが今回の発表の意味だと思います。
Mistral Large 4のよくある質問
室谷代表取締役ここからは、よく聞かれるポイントを整理していきますね。
テキトー教師DotAI 認定講師まず、パラメータ数と構成について。Mistral Large 4は総パラメータ1T、アクティブ49Bの疎なMixture-of-Experts構成で、ネイティブマルチモーダルです。
コードネームは「Le Chonk」、バージョン表記はv26.10です。
コードネームは「Le Chonk」、バージョン表記はv26.10です。
室谷代表取締役料金は、入力$0.68/Mトークン、キャッシュ入力$0.07、出力$2.09です。前世代のMistral Large 3は入力$0.5、出力$1.5でした。
バッチ処理は50%引き、キャッシュ入力は繰り返しプロンプトで最大90%の入力コスト削減になります。
バッチ処理は50%引き、キャッシュ入力は繰り返しプロンプトで最大90%の入力コスト削減になります。
テキトー教師DotAI 認定講師利用可能性については、本日よりAPIで利用可能です。オープンウェイトの公開は10月末予定と発表されています。
サイバーセキュリティパートナーとは非公開で協業中です。
サイバーセキュリティパートナーとは非公開で協業中です。
室谷代表取締役日本から使えるかという点は、Mistral AIのAPIはクラウド経由で提供されるため、APIキーを取得して呼び出す形になります。欧州内でのデプロイを重視する向けには、Mistral Cloud経由で欧州からデプロイ可能とされています。
テキトー教師DotAI 認定講師ベンチマークについては、集約ベンチマークで米国・欧州のオープンウェイトモデル中で最高、視覚的グラウンディングではクローズドなフロンティアモデルを上回るというのがMistral AIの主張です。個別のスコアは今回の発表では示されていません。
室谷代表取締役オープンウェイトのライセンスについては、モデル一覧では「OPEN」という表記で、Apache 2.0と明記されている前世代とは表記が異なります。公開時に確認が必要なポイントです。
テキトー教師DotAI 認定講師得意分野としては、サイバー防衛、製造、金融、地理空間分析、コーディングが挙げられています。視覚的グラウンディングを活かした画像を使うワークロードと相性がいいとされています。
室谷代表取締役競合モデルとの比較については、今回の資料では他社のクローズドモデルの具体的な名前やスコアは示されていません。Mistral AIの主張の範囲で受け取るのが正確です。
テキトー教師DotAI 認定講師室谷代表取締役というわけで、Mistral Large 4はオープンウェイト陣営のフロンティア級を狙う一本なんですよね。10月末のオープンウェイト公開で、実際の検証がどこまで進むか。
そこは追いかけていきたいポイントです。
そこは追いかけていきたいポイントです。
テキトー教師DotAI 認定講師性能の細かい数値やライセンスは公開時に確認するとして、方向性としては欧州発の主権AIがフロンティア級に手を伸ばした、というのが今回の発表の意味だと思います。
