Mistral、1兆パラメータの「Mistral Large 4」（通称「Le Chonk」）発表 10月末にオープンウェイトで公開へ

フランスのMistral AIが、同社最大のモデル「Mistral Large 4」のパブリックプレビュー版を10月6日（現地時間）に公開した。APIは開発者向けプラットフォーム「Mistral Studio」から同日利用でき、モデルの重みは10月末にオープンウェイトとして公開される予定だ。社内では「ML4」や「Le Chonk」とも呼ばれ、「chonk」はぽっちゃりした動物、特に猫を指すネットスラングである。発表ページにもそのモチーフが使われている。

仕様は、総パラメータ数1兆500億、推論時に使うのは490億のMoE（Mixture-of-Experts）型だ。画像を最初から扱えるネイティブマルチモーダル設計で、コンテキスト長は100万トークン、160以上の言語に対応する。API料金は100万トークンあたり入力1.36ドル、出力4.18ドル。コーディングではDeepSWE v1.1で61.7%、これらをまとめたCoding Agent Indexで49.8%を記録し、中国のDeepSeek V4 ProとQwen3.8 Maxを上回ったと同社は説明している。学習には欧州のデータセンターでNVIDIA製のGrace Blackwell GPUを3800基使ったという。

AIの鬼の視点で引っかかるのは、サイバーセキュリティの扱いだ。Mistralは、実在するオープンソースの脆弱性を再現してパッチを当てるテストで82%を出し、同じテストではClaude Opus 5.5やGPT-6 Astraなどのクローズドモデルがタスクを拒否し、スコアがほぼゼロになったと説明する。防御側は脆弱性が本当にあるかを確かめる必要がある。拒否するモデルは現場では使いにくい、という論理だ。ただし、これは同社が自ら示した比較であり、安全性の評価とどう両立させるかの綱引きが、そのままベンダーの売り文句になっている点も見ておきたい。

中小企業の実務に落とすなら、モデルの性能比較より先に、社内の文書やコードをどこで処理してよいかを決めることが今週の仕事になる。オープンウェイトになれば自社サーバーで動かす選択肢も生まれるが、これほどの規模のモデルを中小企業が自前で動かすのは現実的ではない。まずは今使っているクラウドサービスで扱ってよいデータの線引きを、一枚の社内ルールにまとめておくことを勧める。