Mistral AI が2026年10月6日、新しい大規模モデル「Mistral Large 4」の公開プレビューを始めた。1兆パラメータ（動くのは490億）の重み公開モデルで、重みは10月中に出すとしている。欧州の自社データセンターの NVIDIA GPU 3,800基でゼロから学習したという。
- Mistral AI が2026年10月6日、新しい大規模モデル「Mistral Large 4」（略称 ML4）の公開プレビューを始めた。1兆パラメータの混合エキスパート（MoE）で、1トークンあたり動くのは490億パラメータ。画像も最初から扱えるとしている
- 重みは10月中（end of this month）に公開するとしている。公開までは、サイバーセキュリティの専門家・審査したパートナー・各国の当局と組んで、制限を緩めてサイバーの能力を広げた同じモデルを使った攻撃的な試験（レッドチーミング）を続けるという。ライセンスの種類は発表には書かれていない
- 公開プレビューの API の単価は、発表のページのモデルの欄に100万トークンあたり入力1.36ドル・出力4.18ドルと書かれている（下の表）。月額プラン（サブスク）の料金や利用上限についての記述は発表に無い
- サイバーセキュリティでは、独立の評価 Artificial Analysis Cyber Index で世界の上位5モデルに入り、中国の外で作られた重み公開モデルの中では大きく先行しているとしている。実際の脆弱性を再現して直す課題では82%で全モデル中最高、セキュリティ競技から採った40問の Cybench では93%を解いたという。同社は、Claude Opus 5.5 と GPT-6 Astra が同じ課題で作業を拒むためほぼ0点になっていると書いている
- コーディングと業務の自動化では、DeepSWE v1.1 が61.7%、SWE-Atlas-QnA が59.4%、Terminal-Bench 4 が28.3%で、総合の Coding Agent Index は49.8%。Gmail・Google スプレッドシート・Slack・Salesforce などを使う657件の業務の流れを測る AutomationBench は59.9%だとしている。画像の位置の特定（visual grounding）では Dense 200 で42%、GPT-6 Astra の41%を上回り、間接的な指示の注入への耐性を測る Lakera の B3 では攻撃の93.3%を防いで、競合の中でこれより高い点数は見ていないという
人による盲検の評価（コーディングの質。Surge AI、1〜5点）
| 評価 | Mistral Large 4 プレビュー | Claude Opus 5 | GLM-5.3 | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| コーディングの質（1〜5点） | 3.74 | 4.22 | 3.60 | 3.59 | 3.40 |
Mistral が Surge AI に依頼して行った評価で、専門の作業者がモデルの名前を隠した状態で出力を採点した。5モデル中2位だったとしている。
料金（100万トークンあたり）
| Mistral Large 4（公開プレビュー） | 前の版 | 今回 | 前の版との差 |
|---|---|---|---|
| 入力 | 発表に無い | 1.36ドル | 比べられない |
| 出力 | 発表に無い | 4.18ドル | 比べられない |
発表のページのモデルの欄に書かれた単価。前の版の単価は発表に無いため、差は出していない。月額プラン（サブスク）の料金や利用上限についての記述も発表に無い。
学習は欧州にある同社のデータセンターの NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800基でゼロから行い、公開プレビューも同じ設備で動かしているとしている。欧州連合の全公用語を含む160を超える言語の多言語データが、学習データの大きな割合を占めたという。欧州だけで端から端まで同社が運営し、欧州の法の下に置く配置も用意するとしている。
今回のプレビューは30億ユーロの Series D 調達で進める計画の最初の一歩だとしている。強化学習の実行はまだ途中で、性能が頭打ちになる兆しは見えておらず、今後数週間から数か月で大きく速い改善を見込むと書いている。
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。