Mistral、1兆パラメータのオープンモデル「Mistral Large 4」（通称「Le Chonk」）の重みを公開
Mistral AIは、「Le Chonk」の愛称で知られるMistral Large 4の改良版の重み（モデルウェイト）をダウンロード公開した。欧州でトレーニングされた1兆パラメータのマルチモーダルMoE（Mixture of Experts）モデルであり、コーディングにおいて最高のオープンモデルと位置づけられている。ライセンスは寛容だが、モデルへのアクセスをサービスとして再販する企業には例外が設けられている。
Mistral AIは10月29日（木）パリ時間15時21分、同社最大のモデルであり「Le Chonk」の愛称を持つMistral Large 4の重み（モデルウェイト）を公開した。今月パブリックプレビューとしてリリースされたモデルの改良版にあたり、現在はHugging Faceからダウンロード可能となっている。Mistralはこれをコーディングにおいて最高のオープンウェイトモデルと位置づけ、防御的サイバーセキュリティにおける能力を前面に押し出している。
公開された内容
モデルカードによると、Mistral Large 4は約1兆パラメータのマルチモーダルMoE（Mixture of Experts）モデルである。トークンごとに使用されるパラメータはわずか490億（入出力層を含めると520億）にとどまる。128のエキスパートから4つを選択し、さらに1つの共有エキスパートを組み合わせる構成だ。入力はテキストおよび画像に対応し、出力はテキストで、100万トークンのコンテキスト長と欧州連合（EU）の全公用語を含む160以上の言語をサポートする。
Mistralはモデルの出自を強調している。欧州にある自社データセンターで、3,800基のNVIDIA Grace Blackwell GPUを用いてゼロからトレーニングされた。プレビュー版と比較して、同社はさらに3週間の強化学習を追加したとしており、特にコード生成やサイバーセキュリティの面で進歩が見られ、よりトークン消費を抑えた効率的な推論が可能になったという。モデルにはコストと精度のバランスを調整できるよう、3つの推論レベル（low、medium、およびデフォルトのhigh）が用意されている。
完全版の重みに加え、MistralはBlackwell GPU向けに軽量化された量子化バージョンNVFP4も公開している。もっとも、極めて大規模なモデルであることに変わりはなく、モデルカードに記載されたデプロイ例では8基のGPUを搭載したノードが想定されている。
Mistralが提示するベンチマーク結果
以下の結果はすべてMistralが提示した数値であり、Neural Brewが独自に検証したものではない。
- Cognitionの非公開ベンチマーク「FrontierCode 2.0」（エージェントが提案したコード変更をメンテナーが受け入れるかを評価）で19.7%を記録。比較されたオープンモデルの中で首位に立った。
- Artificial Analysisの「Coding Agent Index」で48%を達成。MistralによればGLM-5.3と同等スコアだが、タスクあたりの消費トークン数は平均で47%少なかった。
- Terminal-Bench 4.0で41%を記録。Mistralによるとプレビュー版から13ポイント向上した。
- 脆弱性の検出・再現・修正能力を測るArtificial Analysisの「Cyber Index」で51%を記録し、悪意あるサイバー攻撃リクエストに対しては平均96.6%の拒否率を示した。
- Artificial Analysisの「Intelligence Index v5」では26を記録。モデルカードでは、この総合指標において中国トップのオープンモデルのほうが優れていることを認めたうえで、Large 4を西側諸国のオープンモデルの中でトップと位置づけている。
Mistralが引用したSurgeによるブラインド評価では、Large 4のコード出力はGLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flashよりも高く評価されたが、Claude Opus 5.5には及ばなかった。
例外条項付きのオープンライセンス
同モデルは、MITライセンスを改変した「Mistral Ecosystem Open-Weight License」の下で公開されている。商用利用を含め、使用、改変、再トレーニング、再配布が可能だ。ただし例外として、APIやホステッドエンドポイントを通じて第三者にモデルへのアクセスを提供する「Model-as-a-Service（サービスとしてのモデル）」事業を展開する企業は、Mistralと個別の商用ライセンスを締結しなければならない。社内での利用や、自社製品の特定の機能へのモデル組み込みはこの制限の対象外となる。
利用可能な環境
Mistralは、Mistral Studio、自社API（ID：mistral-large-4）、OpenRouter、自社のコーディングエージェントVibe Code、NVIDIA（ホステッドエンドポイントおよびNIMコンテナ）、そして最初の対応クラウドプロバイダーとされるMicrosoft Foundryでの提供を発表した。重みはvLLMやSGLangを用いてデプロイできる。なお、Mistralはその前日にもOpenAIのResponses形式と互換性のあるAPIを公開しており、これについては10月28日付の記事で詳報している。
サイバーセキュリティ分野での懸念と対策
Mistralは、CrowdStrike、Cloudflare、Zscaler、Rubrikなどのセキュリティベンダーにモデルをテストさせており、欧州連合サイバーセキュリティ機関（ENISA）の名も挙げている。同社はある課題を認めている。プレビュー版以降の実利用を観察する中で、モデルが実際の標的への攻撃を拒否していたとしても、「実際のサイバー攻撃を支援してしまう潜在的リスク」が見られたため、それに応じてガードレールを修正しているという。ペネトレーションテスト（侵入テスト）に特化したバリアントは、審査および契約を経たOrange Cyberdefenseなどのパートナー企業にのみ提供される。
編集部の見方
今回のリリースは、Mistralにとってここ最近で最も重要な動きである。欧州でトレーニングされ、ダウンロード可能な1兆パラメータ規模のモデルが登場したことで、欧州の企業や行政機関には、Mistralが「主権型AI（ソブリンAI）」と謳う自社ホスティングの本格的な選択肢がもたらされた。机上の比較では、Large 4は総合指標において中国トップのオープンモデルには及ばないものの、コーディングと防御的サイバーセキュリティに照準を合わせており、エージェント運用で極めて重要となるトークン効率の高さを強みとしている。また、ライセンス形態も注目に値する。社内利用や製品組み込みに対しては極めて寛容である一方、Mistralとの個別合意なしにモデルへのアクセスを再販しようとするホスティング事業者を排除しており、同社自身のAPIビジネスを保護する設計となっている。もっとも、この膨大なモデルサイズゆえに、セルフホスティングを実行できるのはハイエンドGPUを複数搭載したサーバーを保有する組織に限られる。公表された性能数値については、今後の第三者による独立した検証を待つ必要がある。
出典
- Mistral AI（X）— Le Chonkの重み公開のアナウンス 一次情報
- Mistral AI — Mistral Large 4 (Le Chonk) is now open weight 一次情報
- Hugging Face — mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B モデルカード 一次情報
- Hugging Face — Mistral Ecosystem Open-Weight License 条文 一次情報
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