Mistral Large 4(Le Chonk)とは?重みが公開|使える場所とAPIの料金、手元で動かすのに必要なもの

Mistral AIのMistral Large 4(愛称はLe Chonk)の重みが公開された。Hugging Faceから重みを取って自分のサーバーで動かすか、MistralのAPIなどで使える。文章と画像を読んで、文章で答える。日本語は、モデルカードの対応言語に入っている。使える場所は、Mistral StudioとMistral API、OpenRouter、Microsoft Foundry、NVIDIAのサービスなど。手元で動かすなら、Hugging Faceの重みを、vLLMやSGLangなどで動かす。ライセンスでは商用にも使えるが、モデルをサービスとして提供する会社は、Mistralと別の商用ライセンスを結ぶ必要がある。Mistral Large 4を試してみたい人へ

Mistral Large 4(愛称はLe Chonk)は、Mistral AIのモデルで、いままででいちばん大きく、性能が高いものです。2026年10月29日(日本時間21時)に、モデルの重みが公開されました。

Hugging Faceから重みを取って自分のサーバーで動かすか、MistralのAPIなどで使えます。

APIの料金は、入力100万トークンあたり0.70ドル、出力100万トークンあたり2.10ドルです。手元で動かす場合、モデルカードにあるvLLMなどの例は、GPUを4枚か8枚使うものです。

10月30日10時31分時点の、Mistralの発表・ドキュメント・Hugging Faceのモデルカードの内容です。

目次

結論:Mistral Large 4のポイント

項目 内容
どんなモデル 約1兆パラメーター。1回に動くのは約520億
入力と出力 文章と画像を読んで、文章で答える
一度に読める量 100万トークン
日本語 モデルカードの対応言語に入っている
使える場所 Mistral Studio、Mistral API、OpenRouter、Microsoft Foundry、NVIDIAのサービス
APIの料金 入力0.70ドル、出力2.10ドル(100万トークンあたり)
手元で動かす モデルカードの例はGPU 4〜8枚
ライセンス 商用も可。モデルをサービスとして売るなら別の契約

Mistral Large 4とは

Mistralは2026年10月6日に、Mistral Large 4をプレビューとして出しました。その後の学習でコーディングとサイバーセキュリティの性能を上げたものが、10月29日に重みごと公開されました。

Hugging Faceのモデルカードとドキュメントでは、つくりは次のとおりです。

  • パラメーター:全体で約1兆(ドキュメントでは1.05兆)。1回に動くのは約520億(モデルカードでは、埋め込みと出力の層を除くと490億)
  • つくり:Mixture-of-Experts(MoE)。128の専門の部分のうち、1回に4つが動く
  • 画像:画像や図、グラフ、書類を読める。画像を読む部分は16億パラメーター
  • 一度に読める量:100万トークン
  • 言語:160以上。モデルカードの対応言語の一覧に、日本語(ja)が入っている
  • そのほか:関数の呼び出し、JSONでの出力、JSONの形の指定に対応

考える深さを3段階から選べる

Mistral Large 4は、答える前に考える深さを、頼むたびに選べます。Mistralのおすすめの使い分けは次のとおりです。

深さ 向いている使い方
low かんたんな作業。すぐ返事がほしいとき
medium ふだんの作業
high いちばん難しい作業。何も選ばないとこれになる

モデルカードによると、答えの長さの上限を決めるmax_completion_tokensには、考えた分のトークンも入ります。

使える場所

Mistralの発表で、使える場所として挙がっているのは次のとおりです。

  • Mistral StudioとMistral API:APIのモデル名はmistral-large-4
  • OpenRouter
  • Microsoft Foundry:Azure向けの非公開のデプロイもある
  • NVIDIAがホストするエンドポイントと、NVIDIA NIMのコンテナ
  • Vibe Code:Mistralのコーディング用のツールで試せる
  • Hugging Face:重みを取って、vLLMやSGLangで自分のサーバーで動かす

APIの料金

MistralのAPIの料金は、100万トークンあたり次のとおりです(Mistralの発表とドキュメントの値。10月30日10時31分時点)。料金のページ(mistral.ai/pricing)には、この時点でMistral Large 4の行がありません。

区分 料金
入力 0.70ドル
キャッシュされた入力 0.07ドル
出力 2.10ドル

無料で使えるか

Mistralの発表によると、重みは無料で使えます。手を加えることも、商用に使うこともできます(条件は下の「ライセンス」)。APIは有料です(料金は上の見出し)。

Hugging Faceのモデルカードによると、Mistralの公式のデモは、公開から1週間、見に来た人ごとに少しだけ無料で使える枠があります。デモは「Le Chonk Gallery」にまとまっています。

手元で動かすのに必要なもの

重みのファイルは、Hugging Faceで公開されています。モデルカードにある動かし方の例は、次のとおりです。

  • vLLM(Mistralのおすすめ):GPU 8枚に分けて動かす例
  • SGLang:GPU 8枚のノードで動かす例
  • Transformers:GPU 8枚で動かす例
  • NVFP4のチェックポイント:メモリーが少なくて済む。NVIDIAのBlackwellのGPU(B200・B300・GB200・GB300)向けで、SGLangの例はGPU 4枚(vLLMの例は8枚)
  • llama.cpp:GGUFのファイルが別に公開されている

モデルカードでは、手元で動かして思うように動かないときは、MistralのAPIを使うよう勧めています。

もっと小さいモデルを手元で試したいなら、LFM3とは?Liquid AIの2Bクラス6モデルの違い、日本語対応、transformersでの動かし方も参考にしてください。

ライセンス

ライセンスは「Mistral Ecosystem Open-Weight License」で、MITライセンスを変えたものです。使う、手を加える、追加で学習させる、商用に使うのは、どれもできます。

条件は1つで、モデルをサービスとして提供する会社(Model-as-a-Service)は、商用に使う前に、Mistralと別の商用ライセンスを結ぶ必要があります。

性能(Mistralの発表)

Mistralの発表では、次の数字が出ています。どれもMistralが示した値です。

  • Artificial Analysis Coding Agent Index:48%。ほぼ同じ点のGLM-5.3より、1つの作業に使うトークンが平均47%少ない
  • Terminal-Bench 4.0:41%。プレビューのときから13ポイント上がった
  • Artificial Analysis Cyber Index:51%
  • 悪意のあるサイバー攻撃の頼みを断った割合:平均96.6%

出典

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この記事を書いた人

社内エンジニアとして、SREとセキュリティの仕事をしています。サーバーの構築や運用、クラウド環境の設計にも関わってきました。趣味はゲームと漫画・アニメ。

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