Mistral Large 4 (Le Chonk) がオープンウェイトで利用可能に

コーダーのために構築され、ディフェンダーに信頼される。

思考

要約

Mistralは、1兆パラメータを持つマルチモーダルモデル「Mistral Large 4 (Le Chonk)」を公開しました。このモデルは、コーディング、サイバーセキュリティ、推論の効率が向上しており、コーディングと防御的セキュリティのオープンウェイトベンチマークでトップクラスの性能を発揮します。コストパフォーマンスのバランスを取るための3つの推論モードも提供しています。完全にオープンウェイトで欧州でトレーニングされたこのモデルは、カスタマイズ可能で自己ホスト可能なデプロイメントオプションにより、主権AIを強化します。

Le Chonkのウェイトをリリースし、エージェント型コーディングとサイバーセキュリティにおけるオープンモデルの最前線を推進します。

今月初め、私たちは1兆パラメータを持つネイティブマルチモーダルモデルであるフラッグシップモデル「Mistral Large 4 (Le Chonk)」をパブリックプレビューでリリースしました。プレビューへの反応は私たちの期待を上回るものであり、開発者コミュニティ、早期アクセス顧客、パートナーの皆様のサポート、協力、フィードバックに感謝いたします。

［画像: Le Chonkモデルのアーキテクチャを示す図］

それ以来、私たちはそのフィードバックを活かし、強化学習を継続的にスケールアップさせることで、コーディングと防御的サイバーセキュリティにおける大幅な改善を推進してきました。改善は加速し続けており、飽和の兆候は見られません。

本日、この改善されたMistral Large 4のウェイトをリリースします。 新しいモデルは、推論効率においても大幅な改善が見られ、開発者はより低い推論コストでより高いパフォーマンスを得ることができます。

Mistral Large 4は、コーディングに最適なオープンウェイトモデルであり、全体としても世界で最も有能なオープンモデルの1つとしてランク付けされています。欧州のインフラストラクチャ上でゼロからトレーニングされ、初期段階からリリースまでの明確な lineage を持つこのモデルは、組織に主権AIのための信頼できる基盤を提供します。

Mistralは、主権AIカテゴリを定義し、オープンフロンティアをリードしています。私たちは、世界で最も有能なモデルを構築し、それらをオープンにリリースすることにコミットしており、開発者、企業、機関にAIを所有、カスタマイズ、制御する力を与えています。

ビルダーのために構築された。

Mistral Large 4は、主要なコーディングベンチマークで高い結果を出し、パブリックプレビューを開始しました。わずか3週間の追加強化学習により、オープンウェイトコーディングの最前線に押し上げられ、FrontierCodeとTerminal-Benchでリードし、Artificial Analysis Coding Agent Indexでは、大幅に高いトークン効率で最高のオープンウェイトモデルと同等になりました。

CognitionのプライベートベンチマークであるFrontierCode 2.0では、エンドツーエンドのコード品質と、リポジトリメンテナーがエージェントの変更をマージするかどうかを評価しており、Mistral Large 4は19.7%のスコアでリードしています。

19.7% | Mistral Large 4
2.9%  | Beam 1.0
14.2% | GLM-5.3 Flash
17.3% | Kimi K3
17.8% | GLM-5.3
19.3% | DeepSeek V4.1 Flash

エージェント型コーディングのパレートフロンティアを押し上げる。

Mistral Large 4は、大幅に少ないトークンで最先端のコーディングパフォーマンスを提供し、高度なコーディングエージェントを大規模で実行する際のコストを削減します。

Artificial Analysis Coding Agent Indexでは、Mistral Large 4は48%のスコアを記録し、最高のオープンウェイトモデルであるGLM-5.3と実質的に同等ですが、タスクあたりの平均トークン使用量は47%少なくなっています。

• Mistral
• Other models

Score | Average Tokens per Task (in millions)
Mistral Large 4 - Medium | 
Mistral Large 4 - High   | 
Muse Spark Open - xhigh  | 
GLM-5.3                  | 
DeepSeek V4.1 Flash 1017   | 
Kimi K3                  | 

Artificial Analysisにおける推論レベル別のコーディングエージェントインデックススコアとトークン効率

ターミナルベースのコーディングワークフローにも、その改善は及びます。Terminal-Bench 4.0では、Mistral Large 4はパブリックプレビューと比較して13パーセントポイント改善し41%となり、オープンウェイトモデルの中でリードを奪うと同時に、出力トークンを30%削減しました。

28% | ML4 Preview - selfreported
41% | Mistral Large 4
3%  | Beam 1.0
6%  | Muse Spark Open
21% | Kimi K3
31% | DeepSeek V4.1
40% | Flash 1017

開発者がパフォーマンスとコストのトレードオフをより細かく制御できるように、Mistral Large 4は現在3つの推論モードをサポートしています。

ベンチマークを超えて、Mistral Large 4のコーディング能力は人間の評価によっても検証されています。Surge Codeのブラインドペアワイズ評価では、Mistral Large 4はGLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flashなどの主要なオープンウェイトモデルよりも好まれ、評価されたモデルの中でClaude Opus 5.5に次ぐ位置にランクされました。

Surge Code - コードに対する人間の評価

他のモデルに対するブラインドサイドバイサイド勝率

• Mistral Large 4 win
• Other model

GLM-5.3 | 50% Mistral Large 4 win, 50% Other model
Kimi K3 | 64% Mistral Large 4 win, 36% Other model
DeepSeek V4.1 Flash | 64% Mistral Large 4 win, 36% Other model
Claude Opus 5.5 | 56% Mistral Large 4 win, 44% Other model

評価者がMistral Large 4の回答を対戦相手の回答よりも好んだプロンプトの割合。

ディフェンダーのために構築された。

プレビュー以来、私たちは主要なサイバーセキュリティベンダーと協力し、Mistral Large 4を実際の環境で評価し、脆弱性の再現とパッチ適用におけるMistral Large 4の強みをテストしてきました。

Mistral Large 4は、Artificial Analysis Cyber Indexで51%のスコアを獲得しました。この指数は、コードベース内の脆弱性を発見し、それらを再現・検証し、既存の機能を壊すことなくパッチを適用するモデルの能力を測定します。重要なことに、Mistral Large 4は、不必要な拒否なしにこれらの正当な防御的セキュリティタスクを処理します。

51% | Mistral Large 4
34% | Beam 1.0
36% | GLM-5.3
41% | Kimi K3
50% | GLM-5.3 Flash
56% | MiMo-V2.6-Pro
57% | DeepSeek-V4.1-Flash 1017

能力向上と並行して、安全性も向上しました。当社のモデルに組み込まれたガードレールは、防御的なサイバーセキュリティタスクと悪意のある攻撃的なタスクを区別します。サイバーベンチマークでの高いパフォーマンスを維持しながら、悪意のあるサイバーリクエストに対する平均拒否率は96.6%を達成しており、これはオープンモデルの中で最も高い数値です。

95% | Mistral Large 4 Preview
97% | Mistral Large 4
51% | DeepSeek-V4-Pro
84% | Gemma-4-31B
87% | GLM-5.3
94% | Kimi K3

JailbreakBench、StrongREJECT、AgentHarmのサイバー関連プロンプトに対する平均拒否率

世界をリードするサイバーセキュリティ企業からのMistral Large 4に関するコメントは以下の通りです。

プレビュー以来、ライブトラフィックにおけるサイバーセキュリティ関連の使用状況を注意深く監視してきました。ブラックボックス攻撃に対するモデルの拒否を確認しましたが、実際の攻撃を実行するための改善の可能性も見られます。ガードレールをそれに応じて変更しており、今後数ヶ月で更新を続けます。

また、Orange Cyberdefenseのようなエンタープライズデザインパートナーには、ペネトレーションテスト、脆弱性評価、レッドチーミングを含む高度なサイバーセキュリティワークフローに最適化されたMistral Large 4の特殊なバリアントへのプレビューアクセスを提供しています。アクセスは厳格な審査と契約上の安全措置の対象となり、テストは所有または明示的に許可されたシステムに限定され、管理された環境で行われます。

一方、顧客はMistral Forgeを使用して、Mistral Large 4を独自のセキュリティデータ、ポリシー、検出ロジック、脅威環境でカスタマイズしています。明確に定義されたサイバーセキュリティタスクについては、より高い精度を得るために、タスク固有の小さなバリアントにさらに最適化することができ、セキュリティアプリケーションの効果を高めることができます。

主権AI for Cybersecurityの詳細と、私たちとの連携方法をご覧ください。

仕事のために構築された。

Mistral Large 4は、幅広いエンタープライズユースケースの指標で改善を続けています。

金融関連の業務においては、特に金融および会計ユースケースのスプレッドシートの作成と編集を含む実際のワークフローを実行する能力を向上させました。これは、当社のFinchスコアが73.3%に上昇したことに反映されており、オープンモデルではKimi K3に次ぐ第2位です。

67.4% | Mistral Large 4 - Preview
73.3% | Mistral Large 4
65.1% | GLM-5.3
67.4% | DeepSeek-V4-Pro-0813
77.3% | Kimi K3

Webブラウジングは、多くの知識労働において重要な部分です。当社のRLパイプラインにより、BrowseCompで84.5%に到達しました（75%を達成していたSFTチェックポイントから開始）。これにより、Mistral Large 4はGLM-5.3やDeepSeek Flash 4.1 1017などのモデルよりも高いパフォーマンスを発揮します。

75.0 | Early Mistral Large SFT checkpoint
84.5 | Mistral Large 4
82.5 | GLM-5.3
83.4 | DeepSeek V4.1 Flash 1017
91.2 | Kimi K3

組織によってデプロイされるエージェントは、安全である必要があります。 内部メンバーまたは外部ユーザーにデプロイされるかどうかにかかわらず、エージェントはシステムプロンプトの漏洩や悪意のあるコードの注入のような脅威にさらされるべきではありません。RLは、B3 Agent Security Benchmarkにおける当社の改善を増加させ、Mistral Large 4はプレビューの93.3%に対して97.1%の攻撃に耐えました。これにより、OSSフロンティアのトップに位置付けられ、モデルをホストする誰でも追加のチューニングなしで安全なエージェントを実行できることを意味します。

93% | Mistral Large 4 Preview
97% | Mistral Large 4
59% | DeepSeek-V4-Pro
83% | Gemma-4-31B
88% | Kimi K3
93% | GLM-5.3

Mistral AIによるこの大規模な投資は、La Banque Postaleが1年以上前に下した選択を強化し、私たちが共に築いている長期的な戦略的パートナーシップの関連性を強調しています。これは、オープンで主権的な欧州AIリーダーの台頭を支援するものです。公的・市民銀行にとって、技術的主権はオプションではなく、顧客の信頼を維持するための主要な前提条件です。このオープンモデルの導入は、新たな機会とユースケースを切り開きます。Mistral AIとのパートナーシップにより、私たちは人間の専門知識とデジタル技術の最良を組み合わせ、長期にわたって顧客と従業員の体験を向上させることを目指しています。

Zakaria Moursli, Executive Vice President, Operational Performance, Payments and Digital Services, La Banque Postale

実際に動いている様子を見る

サイバー脆弱性トリアージ：エージェントが受信した脆弱性レポートを読み取り、ソースコードと製品コンテキストを調査し、隔離されたサンドボックスで欠陥を再現し、カナリアエクスプロイトが機能しなくなるまでパッチを作成・反復します。

エージェント型Web開発：人間の助けなしに、Mistral Large 4は地球を周回する約19,000の衛星とデブリのライブ3DマップであるOrbital Traceを構築します。実際の追跡データをプルし、アプリを書き、ブラウザで使用して自身のバグやスローダウンを検出し、独立したレビュー担当者がすべての要件を満たすまでフラグ付けされたものを修正します。

量子化学ソルバー：Mistral Large 4は、分子内の電子の位置を計算し、標準的な化学ツールでその答えを確認するソフトウェアをゼロから書き上げます。次に、その周りに3Dページを構築します。ベンゼンや水のような分子を選択し、スライダーをドラッグして分解し、結合が壊れるときに電子が再編成されるのを見ます。

主権のために構築された。

組織が自身の知識とワークフローを中心にAIを構築するにつれて、主権とは、依存するモデルと作成するインテリジェンスを組織が制御し続けることを意味します。

Mistral Large 4により、その制御はモデル自体から始まります。組織は、モデルを検査、カスタマイズし、自身のインフラストラクチャにデプロイする能力を持っています。MistralがAPIを通じて提供することに依存することなく、Mistral Large 4を使用し改善することができます。Mistral Large 4は欧州でゼロから開発・トレーニングされたため、組織は構築しているテクノロジーの起源について明確な情報を持つことができます。

制御は、組織内でAIがどのように機能するかにも及びます。組織はMistral Forgeを使用して、独自のデータでMistral Large 4をカスタマイズでき、Mistral Studio.を使用して、結果として得られるエージェントとアプリケーションを構築、管理、改善できます。Mistralの応用AI専門家は、顧客チームと協力して、これらのカスタマイズされたシステムを構築およびデプロイできます。その作業を通じて、チームは構築したもの、およびそれをトレーニングおよび運用するために使用された方法のアーキテクチャと決定を理解するため、独立してAIを実行および改善できます。

主権は必ずしもセルフホスティングを必要としません。時には、制御要件を満たすデプロイメントが必要なだけです。マネージドサービスを好む組織向けに、Mistral Large 4はMicrosoft Foundryを通じて利用可能であり、Azure開発者向けのプライベートデプロイメントオプションも提供されています。

MicrosoftとMistral AIは、次世代AIにおける顧客の選択肢を拡大するというコミットメントを共有しています。Mistral Large 4を顧客に提供する最初のクラウドプロバイダーとして、MicrosoftはMistralの最新のオープンウェイトモデルを、モデルを大規模に評価、デプロイ、運用するために構築されたエンタープライズAIプラットフォームであるMicrosoft Foundryを通じて利用可能にしています。主権AI戦略を推進する組織にとって、この組み合わせは、データ、インフラストラクチャ、AI運用全体にわたって、より大きな柔軟性と制御を提供します。

Tina Schuchman, Corporate Vice President, Foundry, Microsoft

Le Chonkで構築を開始する

Mistral Large 4は、今日から試用、デプロイ、カスタマイズが可能です。

Mistral Studio、Mistral API、またはOpenRouterから開始できます。完全な制御のために、Hugging Faceからオープンウェイトをダウンロードし、vLLMまたはSGLangを使用して独自のインフラストラクチャにデプロイしてください。モデルカードとライセンスには、開始するために必要なすべてが含まれています。

新しいモデルはVibe Codeでも試すことができます。機能の構築やリポジトリ内のバグ修正を依頼してみてください。

Mistral Large 4は、NVIDIAホストエンドポイントでも利用可能であり、vLLMでのサービング用に最適化されたNVIDIA NIMコンテナとしても提供されています。開発者は、カスタマイズのためにオープンソースのNeMo AutoModelライブラリを使用するか、高スループットサービングのためにオープンソースのTensorRT LLMライブラリを使用できます。

企業は、Mistral Forgeを使用してMistral Large 4を独自のデータ、ユースケース、ガードレールに適合させることもできます。当社のチームにご相談ください。

このモデルは、Mistral Ecosystem Open-Weight license（変更されたMITライセンス）の下で利用可能です。モデルは無料で利用、変更、ファインチューニング、商用化できますが、1つの条件があります。モデルを商用サービスとして提供するビジネスは、商用利用前にMistralから別途商用ライセンスを取得する必要があります。

本日より、Mistral Large 4の価格は、入力トークンあたり$0.70/M、キャッシュ入力トークンあたり$0.07/M、出力トークンあたり$2.10/Mです。

コミュニティの皆様にMistral Large 4をテストしていただくことを奨励します。独自の評価を実行し、その限界を押し広げ、X、Discord、またはGitHubで発見を共有してください。

今後の展望

Mistral Large 4は、新しい世代の専門化された最適化されたMistralモデルの基盤となります。VoxtralやTimestralなどの最近のリリースを基盤として、オープンウェイトAIのフロンティアを拡大し続け、開発者と企業に構築、カスタマイズ、所有するインテリジェンスに対するより大きな自由を与えていきます。