Mistral AI、1兆パラメータの「Mistral Large 4」発表――欧州発の高性能オープンモデル

要点

• 仏Mistral AIが、1兆パラメータ（アクティブ520億）の最新モデル「Mistral Large 4」のプレビュー版を発表した。

• コーディングや自律エージェント、セキュリティの評価で、米欧の既存オープンウェイトモデルを大きく上回る性能を示した。

• 欧州の自社データセンターにある3,800基のGPUで学習され、組織が自律管理できる「AI主権」を重視している。

• 開発者向けAPIプレビューの提供が開始され、モデルの重み（ウェイト）は2026年10月末に一般公開される予定だ。

• フランスのAI企業Mistral AIは2026年10月6日、同社史上最大規模となる新型AIモデル「Mistral Large 4（ML4、公式呼称：le Chonk）」のパブリックプレビューを開始した。開発者向けプラットフォーム「Mistral Studio」でAPIが先行公開されており、モデルの重み（ウェイト）データは同年10月末に一般公開される予定だ。オープンウェイトモデルとして最高峰の性能を誇り、企業向けの実務タスクやセキュリティ検証で高い処理能力を発揮するという。

1兆パラメータ規模のネイティブマルチモーダル設計

Mistral Large 4は、総パラメータ数1兆、推論時に稼働するアクティブパラメータ数520億を備えたネイティブマルチモーダルモデルだ。アクティブパラメータとは、モデル全体の規模のうち、入力処理時に実際に計算を行うパラメータ数を指す。画像とテキストを統合して扱える同社史上最大のモデルであり、現在も改良が進められている。

同社の発表によると、ML4は世界トップクラスのオープンモデルと競合し、米国や欧州で開発されたオープンウェイトモデル（学習済みの重みが公開され自社環境で自由に運用できるモデル）を大幅に上回るスコアを記録した。金融や法務などのタスクでオープンモデル最高峰の精度を達成したほか、画像内の対象を特定するビジュアルグラウンディング（画像内の物体と言語を結びつける技術）では、最先端の商用クローズドモデルをも凌駕するという。

コーディングとエージェント機能で競合モデルをリード

ソフトウェア開発や自律エージェントの検証において、ML4は高い処理能力を示している。ソフトウェア工学の評価ベンチマーク「DeepSWE v1.1」で61.7%、「SWE-Atlas-QnA」で59.4%、端末操作を伴う「Terminal-Bench 4」で28.3%を記録した。これらを統合した「Coding Agent Index」の総合スコアは49.8%に達し、「DeepSeek V4 Pro 0813」や「Qwen3.8 Max」を上回った。

また、評価企業Surge AIと共同で実施した人間の専門家によるブラインド評価（モデル名を伏せて出力を5段階評価する検証）でも3.74点を獲得した。これは全5モデル中2位の成績であり、「Kimi K3」（3.59）、「GLM-5.3」（3.60）、「GLM-5.2」（3.40）といったモデルを上回る評価だったと報告されている。

防衛実務に直結するサイバーセキュリティ能力

ML4が特に強みを発揮するのがサイバーセキュリティ分野だ。脆弱性の検出・修正能力を測る「Artificial Analysis Cyber Index」で世界トップ5に入り、中国国外のオープンウェイトモデルで首位となった。オープンソースソフトウェアの実際の脆弱性を再現して修正するテストでは全モデル中最高の82%を記録し、セキュリティ演習「Cybench」でも40問中93%を解決した。

同社によれば、Claude Opus 5.5やGPT-6 Astraなどの主要クローズドモデルは、安全フィルターによりタスク実行を拒否（refusal）するため同テストのスコアがほぼゼロになるという。しかし防御実務では脆弱性の再現検証が不可欠となる。ML4はオープンウェイトとして自社配備できるため、過度な拒絶に阻まれることなく、マルウェア解析や検知ルール作成といった防衛業務を組織固有のポリシー下で実行可能だとしている。

欧州自社インフラによる学習と「AI主権」の確立

モデルの開発にあたっては、欧州内にある同社の自社データセンターに配備された3,800基の「NVIDIA Grace Blackwell」GPUを用い、ゼロから学習が行われた。提供中のプレビュー環境も同一のインフラ上で動作している。

他社クラウドに依存せず欧州法の下で完結する運用体制を整えることで、顧客がAI環境を完全に統制できる「AI主権」を提供する狙いがある。訓練データには欧州連合（EU）の全公用語を含む160以上の言語が含まれる。また、開発には金融、製造、物流、製薬、公共など世界的な企業が協力し、同社のカスタマイズ環境「Mistral Forge」と同じ学習基盤が採用された。

提供計画と今後の展開

現在は10月末のウェイト公開に向け、政府機関やセキュリティ企業など審査済みパートナーとともに実環境でのレッドチーミング（悪用や欠陥を検証するための擬似攻撃テスト）が進められている。この検証では、防御業務向けに制限を緩和し機能を拡張したモデルが用いられているという。

重みの公開時には、アーキテクチャ詳細や追加ベンチマーク、事後学習の手法も公表される予定だ。同社はこのML4を、今後展開される特化型モデル群の中核基盤としても活用していく見込みである。