パリ拠点のMistral AIは10月6日（火）、1兆パラメータを備えるAIモデル「Mistral Large 4」を発表した。同社はこのモデルを「very officially（極めて公式に）」Le Chonkと呼んでいる。価格は入力100万トークンあたり1.36ドル、出力100万トークンあたり4.18ドルで、Mistralは10月末までにモデルの重みを公開する方針を表明している。

パラメータとは、モデルが学習中に調整する数値のことで、一般的に数が多いほど学習能力が高まる一方、実行コストも増大する。この規模のシステムは、ChatGPTやClaudeのようなチャットボットの基盤となるものである。

混合エキスパート（MoE）設計

すべてのパラメータが同時に動作するわけではない。Large 4は「混合エキスパート（mixture of experts）」設計を採用しており、各質問を少数の専門サブネットワークにルーティングするため、回答ごとに活性化するのは490億パラメータのみである。活性化パラメータ数を抑えることで、実行コストの増大を防いでいる。前世代のフラッグシップモデルLarge 3も同じ仕組みで、総数6,750億パラメータのうち410億パラメータが活性化していた。

「[Mistral Large 4] is at the frontier of open models, and by far the strongest open-weight model from the US or Europe（オープンモデルの最前線にあり、米国または欧州製のオープンウェイトモデルとして群を抜いて最強だ）」と、Mistral AIのチーフサイエンティスト、Guillaume Lample氏がXに投稿した。

Finance Agent v2では、発表時のチャートでLarge 4は54.7を記録。GPT-6 Astraの53.5を上回る一方、Claude Opus 5.5の58.6には及ばなかった。

競合を下回る価格設定

Mistralは、AI企業が課金の単位とするトークン（1つがおよそ単語の4分の3程度のテキストのかたまり）ごとに課金する。100万入力トークンあたり1.36ドル、100万出力トークンあたり4.18ドルという価格は、Claude Opus 5.5の入力価格の約3分の1、出力価格約5分の1に相当する。Opus 5.5はそれぞれ4ドルと20ドル、GPT-6 Astraは10ドルと50ドルを課しており、Large 4はAstraの約7分の1、12分の1の料率となる。トークン単位の課金は利用量に比例して増えるため、大量のワークロードを処理する開発者にとって、この差は急速に拡大する。

「Le Chonk」の名前の由来

この愛称には経緯がある。6月、Mistralがアシスタント「Le Chat」を「Vibe」に改称した後、RedditやXのファンたちが「Le Chaton Fat」——およそ「太った子猫」という意味——という架空のモデルを創作した。30兆パラメータ、毎秒1,000回の鳴き声を備え、Claude Fable 5を上回るとする偽のベンチマークまで作られた。

The French Goverment needs to STOP Le Chaton Fat before it's too late. This is the FAT takeoff we've been warned against for years! pic.twitter.com/VoaBPJmfBT

— GLIF (@heyglif) June 15, 2026

CEOのArthur Mensch氏もこの流れに乗っかり、フランス語で「大きな子猫」を意味する「le gros chaton」という名前だと返信した。その後、MistralはVibeのウェブサイトに漫画風の猫を追加し、正式な発表記事では、このモデルを「very officially（極めて公式に）」Le Chonkと記載している。

ソブリンAIと新たな資金調達

Mistralが提供するのは「ソブリンAI」——国や企業が、データを外部企業に渡すことなく自ら所有・運用できるモデルである。サウジアラビアの国営企業HUMAINが8月にMistralと数億ユーロ規模の取引を結んだのも、まさにこの理由による。計画されている重みの公開も同様の提案に資するもので、公開された重みがあれば顧客は自社の管理するインフラ上でモデルを実行できる。

9月、Mistralは30億ユーロ（33.7億ドル）のシリーズDを調達した——企業が投資家に株式を売却する資金調達ラウンドで、Samsungが主導し、企業評価額は210億ユーロ（236億ドル）を超えた。同社は、Large 4がこの資金で進められるロードマップの最初のマイルストーンだと説明している。

ベンチマークの結果

Mistralの発表では、Large 4のベンチマークは主に中国のオープンウェイトモデル——DeepSeek V4 Pro、Kimi K3、GLM-5.3、Qwen3.8 Max——との比較が中心である。「オープンウェイト」とは、誰でもモデルをダウンロードして実行できることを意味する。ClaudeとGPTモデルはわずかな比較にしか登場せず、最新のClaudeであるOpus 5.5はサイバーセキュリティに関する主張にのみ現れる発表時のチャートはベンダー自身が作成したものであるため、サードパーティのスコアには相対的に高い注目が集まる。

Surge AIが実施したコーディング品質のブラインド人間評価では、Mistral Large 4は5モデル中2位となり、5点満点中3.74を獲得。Claude Opus 5の4.22には及ばなかった。

Artificial Analysisが運営するAutomationBenchは、AIに模擬的な業務ソフトウェア——財務、人事、営業、サポート——での657の作業を与え、各タスクの目標をどの程度達成できたかを採点し、ルールを破った場合は0点とする。Large 4は59.9点を獲得した。同じベンチマークで、Claude Sonnet 5.5は71.8、Opus 5.5は69.5を記録し、Gemini 4 Argonが77.5で首位に立った。

モデルのコーディング能力を評価する際に開発者が参照するベンチマークの一つであるDeepSWE 1.1では、Large 4は62を記録。GLM-5.3の61、DeepSeek V4 Proの57を上回ったが、Kimi K3の68には届かなかった。Datacurve自身のリーダーボードでは、GPT-6 AstraとClaude Opus 5が74で並んでいる。

Mistralは、モデルを機能させる学習済みの数値であるLarge 4の重みを10月末までに公開する方針で、これにより外部の開発者がモデルをダウンロードし、これらの主張を自ら検証できるようになる。