Mistral、1兆パラメーターの「Mistral Large 4」を公開

フランスのAI開発企業Mistralは、最新モデル「Mistral Large 4（ML4）」のモデルウェイトを公開しました。
ML4は1兆パラメーター規模で、「Le Chonk」の愛称が付いています。
コーディング性能やサイバー防御能力を示すベンチマーク結果も発表しました。

記事の概要

Mistralは10月上旬、ML4をパブリックプレビュー版として公開していました。
選ばれたパートナーによる3週間のテストを経て、モデルウェイトを公開しました。
ML4は、Artificial Analysis Coding Agent Indexで世界のオープンモデルのトップクラスに入りました。
推論モードは低・中・高の3種類から選べ、タスクの複雑さに応じて使い分けられます。
AIエージェント向けのTerminal-Bench 4.0では、プレビュー版の28％から41％へスコアが上昇しました。
このスコアはOpenCodeの「GLM-5.3」を1ポイント上回りましたが、3つのベンチマークの総合スコアではML4が48、GLM-5.3が49でした。
Mistralによると、ML4はGLM-5.3のようなオープンモデルに匹敵しながら、タスク当たりのトークン使用量を平均47％削減します。
サイバー防御を評価するCyberGymでは、DeepSeekの「V4.1 Flash」をわずかに上回りました。

記事のポイント

1. モデルウェイトを公開： Mistralは、1兆パラメーター規模のML4を公開し、オープンモデルとして利用できる形にしました。
2. コーディング性能が向上： Terminal-Bench 4.0のスコアは28％から41％へ上昇し、GLM-5.3を1ポイント上回りました。
3. サイバー防御も評価： ML4はCyberGymでDeepSeekのV4.1 Flashを上回り、防御的サイバーセキュリティ能力を示しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： モデルウェイトを自社環境で扱える選択肢が増え、開発支援では推論モードやトークン使用量、サイバー防御では評価結果を基に用途別の採用可否を見極める必要がありそうです。
• オープンモデル提供者： コーディング性能だけでなく、タスク当たりのトークン使用量やサイバー防御性能も比較軸になり、各社は単一ベンチマークの数値だけに頼らない評価方法を示すことが求められそうです。
• 開発・防御担当者： 開発支援と防御的サイバーセキュリティを同じモデルの評価対象として検討できるため、タスクの複雑さや求める安全性に応じて推論モードと利用範囲を分ける運用が考えられます。

このニュースの背景

Mistralは10月上旬にML4をパブリックプレビュー版として公開し、選ばれたパートナーによる3週間のテストを経てモデルウェイトを公開しました。
ML4のTerminal-Bench 4.0のスコアは、プレビュー版の28％から41％へ上昇しました。
Mistralによると、ML4はトップクラスのオープンモデルに匹敵しながら、タスク当たりのトークン使用量を平均47％削減します。
モデルのセキュリティを巡る懸念が高まる中、Mistralは開発者や各分野のリーダーとML4のサイバーセキュリティ能力を評価してきました。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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