Mistral、「Large 4」の重みを公開　入力100万トークン0.7ドル

Mistral AIは10月29日、1兆パラメーターのモデル「Mistral Large 4」の重みを公開した。今月出した試用版から強化学習を重ね、コーディングと防御側のセキュリティの成績を伸ばしたという。APIは入力100万トークン0.7ドル、出力2.1ドルで、重みはHugging Faceから落として自社の環境でも動かせる。

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試用版から3週間で成績を伸ばす

Mistral Large 4は、文章以外の入力も初めから扱えるマルチモーダルのモデルで、今月初めに試用版として出ていた。告知によると、試用版の後の3週間の強化学習で、コーディングの成績がオープンウェイト（重みを公開したモデル）の中で先頭に立ったという。成績は同社の申告で、伸びは速まっており頭打ちの兆しは無いとも書いている。

数字を見ると、Cognitionの非公開の評価「FrontierCode 2.0」は19.7%で、リポジトリの持ち主が変更を取り込むかまで見る評価だ。Artificial Analysisの「Coding Agent Index」は48%で、オープンウェイトで先頭の「GLM-5.3」とほぼ並ぶ。ただし1つの作業で使うトークンは平均で47%少ないという。端末で動かす作業の評価「Terminal-Bench 4.0」は41%で、試用版から13ポイント上がり、出力のトークンは30%減った。

考える量を3段階で選ぶ

使う側が成績と費用の釣り合いを決められるよう、考える量（推論の強さ）を3段階で選べるようになった。「Low」は簡単な作業向けで、これまでの「None」の代わりになる。「Medium」はふだんの作業向け、「High」は精度が要る難しい作業向けで、何も指定しなければHighになる。

人が答えを見比べる評価「Surge Code」では、GLM-5.3や「Kimi K3」「DeepSeek V4.1 Flash」より好まれ、比べたモデルの中で上にいたのは「Claude Opus 5.5」だけだったという。脆弱性を見つけて再現し、今の動きを壊さずに直すまでを見るArtificial Analysisの「Cyber Index」は51%だった。一方で、悪意のあるサイバー攻撃の依頼は平均96.6%を断り、オープンなモデルの中で最も高いとしている。

APIの料金と手元で動かす道

APIの料金は、入力100万トークンあたり0.7ドル、キャッシュから読んだ入力は0.07ドル、出力は2.1ドルだ。「Mistral Studio」と同社のAPI、OpenRouterで使える。重みはHugging Faceから落とし、vLLMやSGLangで自社の機械に載せられる。NVIDIAの「NIM」の形でも出しており、Microsoftの「Microsoft Foundry」からも使える。

使い方の決まりは、MITのライセンスに手を加えた「Mistral Ecosystem Open-Weight license」だ。使う・手を加える・追加で学習させる・売り物にするのは自由だが、モデルをサービスとして他社に出す事業者だけは、商用で使う前に別の商用ライセンスを結ぶ必要がある。技術の報告書は近く出すという。

個人の開発者への影響

Claude CodeやCodexのようなエージェントを、OpenRouter経由でほかのモデルに差し替えて使う人には、試す先が1つ増える。入力100万トークン0.7ドルという値段と、作業あたりのトークンが少ないという同社の数字を合わせると、長く回すエージェントの費用を抑えられる見込みがある。同社の「Vibe Code」でも、自分のリポジトリで機能づくりやバグ直しを頼んで試せる。

コードを社外に出したくない仕事では、重みを自分の機械に置けることが効く。ただし1兆パラメーターのモデルなので、手元で動かすには大きな機械が要る。自分のアプリに組み込んで他社に貸す形にするなら、ライセンスの条件も先に確かめておきたい。

編集部の見方

成績の数字はどれも同社の申告で、技術の報告書もまだ出ていない。それでも、コーディングで上位に並ぶモデルの重みが、商用でも使える条件で出たことは大きい。エージェントの費用が気になる人は、まずOpenRouterで今の作業を1つ流し、使ったトークンと仕上がりを今のモデルと比べるところから始めるとよい。値段だけで決めず、自分の作業で確かめてから乗り換えたい。