Mistral AIは、社内で「Le Chonk」というニックネームで呼ばれているフラッグシップの1兆パラメータ・マルチモーダルモデル、Mistral Large 4のウェイトを正式に公開しました。このリリースは、公開プレビュー期間を経て、同社が開発者からのフィードバックを収集し、モデルの性能を微調整した後のものです。新しいウェイトは、エージェンティックなコーディングや防御的なサイバーセキュリティに優れるよう設計されており、AIインフラを所有、カスタマイズ、およびセルフホストすることを求める組織にとって、高容量な選択肢として位置付けられています。
この画像は、第1段落で言及されているMistral Large 4モデルの社内ニックネーム「Le Chonk」を表しています。
このモデルの技術的な改善は、推論効率と特定のタスクにおける性能に重点を置いています。コーディングのベンチマークにおいて、Mistral Large 4はFrontierCode 2.0およびTerminal-Bench 4.0のベンチマークで首位を獲得しました。特筆すべきは、Artificial Analysis Coding Agent Indexにおいて48%のスコアを達成したことであり、これは主要なオープンウェイトモデル（GLM-5.3）と同等のスコアでありながら、タスクあたりのトークン消費量を47%削減しています。性能とコストのバランスをとるため、このモデルは3つの異なる推論モードをサポートしています。Low（単純なタスク用）、Medium（日常的なタスク用）、およびHigh（高い精度を必要とする複雑なユースケースのデフォルト設定）です。
コーディング以外にも、Mistral Large 4は防御的なセキュリティ向けに調整されています。コードベース内の脆弱性を発見、再現、および修正するモデルの能力を評価するArtificial Analysis Cyber Indexにおいて、51%のスコアを獲得しました。Mistral AIの主張によれば、このモデルは悪意のあるサイバー要求に対して96.6%の拒否率を維持しており、これはオープンモデルの中で最高でありながら、正当な防御的タスクを実行する能力も備えています。しかし、このリリースは伝統的な意味での「オープンソース」ではありません。ライセンス条項では、モデルをサービスとして運用するユーザーは、Mistral AIと別途商用ライセンスを締結する必要があります。「オープンウェイト」と「オープンソース」のこの違いは、OSI承認のライセンスと比較して開発者に与えられる自由のレベルに関して、依然として議論の対象となっています。