Mistral AI、1兆パラメータの新モデル公開 日本語の記載はない

Mistral Large 4は1兆パラメータ　まずAPIだけで公開した

フランスのMistral AIは10月6日（現地時間）、新しい大型モデル「Mistral Large 4」をプレビューとして公開しました。全体で1兆パラメータ、1回に動くのは490億パラメータの仕組みで、同社で最大のモデルです。いま試せるのはMistral StudioのAPIだけです。

学習には自社のデータセンターにあるNVIDIA Grace Blackwellを3,800基使いました。TechCrunchの取材にMistralの研究責任者は「中国の競合より2〜3倍少ないGPUで作った」と話しています。

入力100万トークンで約215円　重みは月末まで出ない

APIの料金は入力100万トークンあたり1.36ドル、出力は4.18ドルです。10月6日の為替（1ドル158.09円）で円にすると、入力が約215円、出力が約661円になります。

オープンなモデルとうたっていますが、重みはまだ配っていません。公開は「今月末」とされ、それまではサイバーセキュリティの専門家や各国の当局と試験を続けるとしています。自社のサーバーで動かしたい会社は、あと3週間ほど待つことになります。

Simon Willison氏によると、APIで選べる推論の深さはnoneとhighの2段階だけです。GPT-6 Astraのように細かく段階を選べるモデルと比べると、費用の調整はしにくくなります。

人の評価ではClaude Opus 5に届かない　日本語の記載もない

Mistralが目隠しで行ったコードの品質評価では、Mistral Large 4は5モデル中2位でした。5点満点で3.74点となり、Kimi K3やGLM-5.3を上回った一方で、首位のClaude Opus 5（4.22点）には届いていません。

第三者の指標Artificial Analysisでは38点で、5,520億パラメータのDeepSeek 4.1 Flashのすぐ後ろでした。昨年12月のMistral Large 3は9点だったので大きく伸びています。Willison氏は「最先端から半年ほど遅れた位置に戻ってきた」と見ています。

学習データは160以上の言語にまたがるとされます。ただし発表で名前が挙がるのはEUの公用語で、日本語を名指しした記述はありませんでした。

日本語の指示をどこまで守れるかを、実際に同じ問題を投げて測った結果が次のとおりです。

試すならAPIで小さく　自社運用は月末の重みを待つ

いま動くのはAPIだけなので、まずは社内の短い文書で日本語の要約や表の読み取りを試すのが近道です。料金が安いぶん、Gemini 4 Argonなど他社の上位モデルと同じ課題を並べて比べやすいはずです。

• APIの推論はnoneとhighのどちらで足りるかを先に決める
• 日本語の出力は人が目で確かめる
• 社外に出せないデータは重みの公開を待って社内で動かす

Mistralは重みの公開に合わせて、仕組みや追加のベンチマークも出すとしています。月末の発表で、日本語の扱いがはっきりするかどうかが次の見どころです。