ベンチマーク企業がMistral Large 4 プレビューに38のインテリジェンススコアを付与

Artificial Analysis がMistral Large 4 Previewのベンチマーク分析を公開しました 2026年10月6日、インテリジェンスインデックスでモデルに38点を付け、米国と中国以外で最もインテリジェントなAIモデルであると述べています。

インテリジェンスインデックス結果

この分析によると、Mistral Large 4 PreviewはArtificial Analysis Intelligence Index バージョン4.3.2で38点を獲得し、ベンチマーク企業はこの結果をGPT-6 Luna（最大）38点、DeepSeek V4.1 Flash（最大）39点と同等と評価しています。フランスは米国と中国以外で最もインテリジェントなモデルを持つ国として復活し、韓国やアラブ首長国連邦といった国々よりも上回っています。

Artificial Analysisのプレビューのモデルページでは、そのスコアは比較クラスの225モデル中64位で、クラス中央値の26を上回っています。ページでは、プレビューが2026年10月6日にリリースされた推論モデルであり、テキストと画像の入力、テキスト出力、そして2つのAPIプロバイダーを通じたサービスを提供すると記載されています。

公開されたインテリジェンスインデックス手法によると、バージョン4.3.2は10項目の評価—AA‑Briefcase v1.1、GDPval‑AA v2.1、AutomationBench‑AA、Terminal‑Bench 4.0、SciCode、Humanity’s Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA‑Omniscience、AA‑LCR v1.1—を組み合わせ、エージェント30％、コーディング20％、科学的推論20％、汎用30％の4つのカテゴリの加重平均として算出しています。Artificial Analysisはインデックスの95％信頼区間を±1％未満と見積もり、スイートは主にテキストベースで英語対応であり、画像、音声、多言語の性能は別途ベンチマークされていると説明しています。

サイバーインデックス結果

Artificial Analysis Cyber Indexで、プレビューは50点を獲得し、GLM-5.3-Flashと同レベル（50点）で、MiMo-V2.6-Pro（56点）より下位ですが、Kimi K3やDeepSeek V4.1 Flash（最大）などのモデルより上位です。Artificial Analysisは、モデルの重みが公開され次第、サイバーインデックスで上位3つのオープンウェイトモデルのうちの一つになると述べています。

分析によると、モデルの最も高い個別サイバー結果はCyberGym‑E2E‑AAで、82％を獲得し、MiMo‑V2.6‑Pro（79％）やGPT‑6 Luna（最大、78％）を上回っています。

コスト、速度、トークン使用量

分析によると、Mistral Large 4 Previewでインテリジェンスインデックスを実行するコストはタスクあたり$1.13で、標準価格は1M入力トークンあたり$1.36、1M出力トークンあたり$4.18、キャッシュされた入力は1Mトークンあたり$0.14です。開始から最初の2週間は50％のローンチ割引が適用され、トークン価格は$0.68と$2.09に下がり、タスクあたりのコストは$0.57になります—これはGLM-5.3-Flashの$0.25やDeepSeek V4.1 Flash（最大）の$0.27よりも高いままです。Artificial Analysisは、プレビューのタスクあたりコストが同等インテリジェンスのオープンウェイトモデルの4倍以上であると評価しています。

モデルページには、インテリジェンスインデックスの実行中にプレビューが200M出力トークンを生成したと記録されており、クラス中央値は81Mです。MistralのAPIを通じて測定したところ、出力速度は秒あたり116.1トークンで、中央値の86.1を上回り、最初のトークンまでの時間は1.46秒で、中央値の3.81秒よりも速いことが示されています。

文書推論とモデル詳細

GDP.pdfというプロフェッショナルな文書推論評価において、Mistral Large 4 Previewは19％のスコアを獲得し、MiMo-V2.6-Proの19％と同等で、Kimi K3の22％には及びません。Artificial Analysisは、この結果をMistral Large 3に比べて18ポイントの改善と説明しており、これはリクエストあたり画像数を従来の8枚から100枚に増やしたAPI変更が一因です。

分析によると、コンテキストウィンドウは512kトークンで、パラメータは1兆、うちアクティブパラメータは490億です。利用はMistralのAPI上のResearch Public Previewに限定されており、オープンウェイトは2026年10月末に公開予定です；モデルページでは、重みがまだ公開されていないためプレビューは専有モデルとして分類されています。

Mistral Large 4 のローンチ

Mistral がパブリックプレビューを開始しました Mistral Large 4 のプレビューは、ニックネームLe Chonkとして2026年10月6日にリリースされ、欧州にある自社データセンターで3,800台のNVIDIA Grace Blackwell GPUを用いてスクラッチから訓練されたネイティブマルチモーダルモデルであり、160以上の言語、欧州連合のすべての公用語を含むデータで学習されています。Mistralは、このモデルが米国または欧州で開発されたオープンウェイトモデルを大幅に上回ると主張し、2026年10月末までに重みを公開すると述べています。プレビューの背後で実施中の強化学習はまだ進行中です。