Mistral Large 4のオープンウェイトがHugging Faceで公開

Mistral AIは2026年10月29日、Mistral Large 4のオープンウェイトをHugging Faceで公開した。モデルのAPIプレビューから約3週間後のことだ。約1兆パラメーターのこのモデルを、誰でもダウンロードして自前のサーバーで動かせるようになった。注意点はライセンスにある。ホスト型サービスとしてアクセスを販売する企業は、Mistralと別途契約を結ぶ必要がある。

今回の公開は、10月6日の公開プレビューに続くものだ。その際Mistralは、重みは月内の後日に公開すると述べていた。重みは、向上したベンチマークスコア、2つの新しい推論モード、そしてMITに近いが完全には同じでないライセンスとともに登場した。

Mistralが公開したもの

Mistralの発表は、このモデルを「Le Chonk」と呼んでいる。これはミクスチャー・オブ・エキスパート、つまりMoEのモデルだ。この設計はネットワークを多数の小さな「エキスパート」部分に分け、各トークンをそのうちの少数だけに通す。そのため、モデルはディスク上では巨大だが、単語あたりの処理量はサイズから想像されるよりはるかに少ない。

Hugging Faceのモデルカードには、主な仕様が次のように記載されている。

項目	Mistral Large 4
リポジトリ	mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B
総パラメーター数	約1兆
トークンあたりのアクティブパラメーター数	49B、埋め込み層と出力層を含めると52B
エキスパート	ルーティング型128、アクティブ4、加えて共有1
コンテキストウィンドウ	100万トークン
入力	テキストと画像
言語	160以上

カードには、組み込みのDSparkドラフトヘッドも記載されている。これは投機的デコーディングを支える仕組みだ。小さく高速な補助役が次の数トークンを推測し、大きなモデルがそれを検証する手法である。Mistralによると、自社の測定ではこれによりスループットが最大1.9倍に向上する。

AIルーティング企業のOrcaRouterは、公開当日にリポジトリを調べた。16ビットの数値形式であるbf16で合計1,060.6GBになる54個の重みファイルを数え、アクセス制限がないことも確認した。2つ目のリポジトリには、Nvidiaの4ビット形式を使うNVFP4版が610.1GBで置かれている。

ライセンスで許されること

重みはMistral Ecosystem Open-Weight Licenseの下で提供される。Mistralはこれを修正版MITライセンスと説明している。MITはソフトウェアで最も制約の少ないライセンスの1つだ。利用、改変、ファインチューニング、商用製品はすべて認められている。

変更点は1つの条項だ。OrcaRouterによるライセンスファイルの読み解きでは、「Model as a Serviceビジネスを運営する」企業は、事前にMistralから別途の商用ライセンスを取得しなければならない。これは、外部の顧客がモデルにプロンプトを送り、その入力や設定を制御できるようにすることを指す。

OrcaRouterによると、次の用途はこの条項の対象外だ。

• モデルを自社の機能に組み込む製品
• 他者がホストするモデルへリクエストを中継するだけのサービス
• 第三者のアクセスがない社内利用
• Mistral自身の製品を通じた利用

さらに3週間の学習を経たベンチマーク

Mistralはプレビュー以降の期間を、追加の強化学習に充てた。強化学習は、良い回答に対してモデルに報酬を与える学習段階である。The Next Webによると、これによりTerminal-Bench 4.0のスコアは28%から41%に上がった。Terminal-Benchは、モデルがコマンドライン上のタスクをどれだけうまくこなすかを測る。

Mistralは、公開版モデルについて次の結果も報告している。

ベンチマーク	スコア	注記
Artificial Analysis Coding Agent Index	48%	タスクあたりのトークンが47%少ない
Artificial Analysis Cyber Index	51%	Mistralの数字
CyberGym-E2E	79%	The Next WebによるとMiMo-V2.6-Proと同等
BrowseComp	84.5%	Mistralの数字
B3 Agent Security Benchmark	97.1%	プレビュー時の93.3%から上昇

The Next Webによると、コーディング指数の結果はGLM-5.3と並び、しかもタスクあたりのトークンは47%少ない。トークンが少なければ、同じ作業でも請求額は小さく、応答は速くなる。Mistralは低と中の推論モードも追加した。デフォルトの高モードは50%効率が上がったという。

安全面では、Mistralによると、モデルは悪意のあるサイバー関連のリクエストを平均96.6%拒否した。正当な防御目的のセキュリティ作業には引き続き対応できるという。

これらはベンダーの数字だ。OrcaRouterは、公開されたファイルでベンチマークを再実行した第三者はまだいないと指摘する。さらに、Artificial Analysisは10月27日にIntelligence Indexの基準を改めたという。そのため、このモデルの新しいv5スコア26は、プレビュー時の38.4とは比較できない。

価格とハードウェア

ホスト型APIの価格は情報が食い違っている。Mistralの発表では、入力が100万トークンあたり0.70ドル、キャッシュ入力が0.07ドル、出力が2.10ドルだ。OrcaRouterによると、これは0.68ドルと2.09ドルのプロモーション価格を丸めたもので、定価は1.36ドルと4.18ドルである。The Next Webは、APIの価格はまだ公表されていないと報じた。

自分で動かすには、ワークステーションではなくサーバーが必要だ。モデルカードのvLLMの例では、モデルを8基のGPUに分割している。OrcaRouterは、bf16版の実行環境をメモリ141GBのアクセラレーター8基としている。The Next Webによると、量子化版は4基のNvidia B200またはB300 GPUで動く。

Mistralは欧州で3800基のNvidia Grace Blackwell GPUを使ってモデルを学習させた。The Next Webによると、追加の学習ではフランスで約10メガワットの電力を使った。CEOのArthur Menschは同メディアに対し、「他のラボは同等の能力を開発するために数千億を調達してきた」と語った。

Mistralによると、モデルはOpenRouter、Nvidiaのエンドポイント、Microsoft Foundryでも提供されている。現在競合する以前のオープンモデルには、XiaomiのMiMo-V2.6-Proがある。こちらは通常のMITライセンスで公開された。

開発者にとっての意味

• 製品に組み込む前に条項2を読む。 顧客が自分のプロンプトを送り、モデルの設定を選ぶなら、Model-as-a-Serviceビジネスに該当する可能性がある。ローンチ後ではなく、ローンチ前にMistralに確認すること。
• ライセンススキャナーが警告を出すと想定する。 Hugging Faceはこのライセンスを、MITではなく「other」とタグ付けしている。法務レビューを経たうえで、意図して承認リストに加えること。
• ダウンロードはデータ移行のように計画する。 1テラバイトを超える重みには、高速なストレージと数時間の転送が必要だ。Blackwell GPUを持つチームは、610.1GBのNVFP4版から始められる。
• まずホスト型APIで試す。 上のスコアはすべてベンダーの報告だ。GPUを8基買う、あるいは借りる前に、自分のコーディングやエージェントのタスクをAPIで走らせること。
• スコアだけでなくトークン数も数える。 トークン単位で支払うなら、タスクあたりのトークンが47%減ることは、ベンチマークでの1ポイントの差より重要になりうる。

The Next Webによると、Mistralはモデルの小型の蒸留版も計画しているが、時期は示していない。