Mistralの「Le Chonk」は1兆パラメーターを搭載、10月27日にオープンウェイト公開へ
ニュース概要
パリに拠点を置くAIラボであるMistral AIは、2026年10月6日（中央ヨーロッパ時間、ローンチを報じた各メディアによる）に、Mistral Large 4（ML4）（愛称「Le Chonk」）のパブリックプレビューを公開しました。同社は、この約1兆パラメーターのモデルを中国国外で開発された最強のオープンウェイトシステムであると説明し、約3週間のテスト期間を経て、2026年10月27日に完全なウェイトを公開すると発表しています。本記事の執筆にあたりWiredの元記事を確認できなかったため、以下の詳細はVentureBeat、Euronews、Tech Insiderなどの報道と照合しています。パフォーマンスの数値のほとんどはMistral自身の主張であり、第三者によって独立して再現されたものではありません。
Mistralが発表した内容
Le Chonkは同社の最新のフラッグシップモデルです。Mistralによると、総合ベンチマークにおいて世界トップクラスのオープンウェイトモデルの一つにランクインしており、中国国外で学習されたすべてのオープンウェイトモデルを大幅な差でリードしているとのことです。共同創業者兼チーフサイエンティストのGuillaume Lample氏は、ML4について「オープンウェイトモデルの最前線に位置する」と述べています。
プレビューはMistralのAPIおよび開発者スタジオを通じて利用可能です。早期アクセスは、開発者、サイバーセキュリティ専門家、公共部門のユーザーを対象としています。ウェイトは2026年10月27日に公開される予定ですが、一部のメディアでは10月下旬（10月27日から31日）と大まかに報じています。Mistralは、この期間によりセキュリティ専門家や政府機関とのレッドチーミングが可能になると説明しています。また、プレビュー期間中も強化学習によるトレーニングが続いていたと報じられています。
アーキテクチャと仕様
ML4はスパース混合エキスパート設計を採用しており、CEOのArthur Mensch氏は以前このアプローチを「太っているがスパース」と要約していました。モデルはトークンごとにすべてのパラメーターを実行する代わりに、各トークンを専門化されたエキスパートネットワークの小さなサブセットにルーティングします。これにより、推論コストをはるかに小規模なモデルに近い水準に抑えています。
報じられている仕様はメディアによってわずかに異なります。
- 総パラメーター数： 約1兆（あるメディアは1.05兆と報じています）。
- トークンあたりのアクティブパラメーター数： 約490億。
- 入力と出力： マルチモーダル入力（テキストと画像）に対応し、出力はテキストのみ。あるメディアは16億パラメーターのビジョンエンコーダーを搭載していると伝えています。
- コンテキストウィンドウ： Tech Insiderによると100万トークン。ただし、すべての報道で確認されているわけではありません。
- 対応言語： EUの全公用語や非ラテン文字を含む160以上。
- ライセンス： VentureBeatによるとMistral独自のカスタムライセンス。他の報道では詳細な条件は明らかにされていません。
トレーニング環境
Mistralは、自社が所有するヨーロッパのデータセンターで、約4,000基のNVIDIA Grace Blackwell GPUを使用し、約2か月でこのモデルをゼロから学習させたと発表しています。各報道ではGPU数は3,800〜4,000基とされています。同社は、パイプライン全体がヨーロッパ内で実行されたことを強調しており、これを政府や規制産業に向けた主権アピールの重要な要素として位置づけています。
ベンチマークの主張
Mistralは、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、金融、製造、ビジュアルグラウンディングにおける結果を強調しました。各メディアが報じた数値は以下の通りです。
- DeepSWE v1.1（コーディング）： 62%。
- FinWorkBench（金融）： 67%。
- Harvey Legal Agent： タスク通過率15%。
- Dense200（ビジュアルグラウンディング）： 42%。DIOR-RSVG（衛星・航空画像グラウンディング）： 73%。
- Cybench： 93%。CyberGym-E2E： 82%。
Mistralはさらに、いくつかのクローズドな最先端モデルが、能力不足ではなく安全性フィルタリングの影響でこれらのサイバーセキュリティタスクにおいてほぼゼロスコアになっていると述べました。これは基礎的な能力ではなく拒否動作に関する主張であり、第三者による検証が行われるまではベンダー側の比較情報として扱うべきです。また、半導体設計ベンチマークでも最高水準の結果を報告しており、コーディング分野で主要なクローズドモデルとの差を縮めているとしています。
価格とアクセス方法
Tech Insiderは、プレビュー版APIの価格を入力トークン100万あたり1.36ドル、出力トークン100万あたり4.18ドルと報じています。他のメディアは価格を公表していないため、Mistralの公式ページで確認する必要があります。ウェイトが公開されれば、組織は自社のインフラ上でモデルを実行できるようになり、データを社内に留める必要があるチームにとって重要となります。
企業の背景
今回のローンチは、2026年9月に評価額210億ユーロ超で実施された30億ユーロのシリーズD資金調達に続くものです。これはヨーロッパのテック業界における最大のエクイティラウンドと報じられました。Mistralは、Airbus、ASML、HSBCを含む125社以上の法人顧客にサービスを提供しており、科学チームは約3名から約300名に拡大したと述べています。2026年初頭には、年間経常収益が4億ドルを超えたと報じられています。
学習者と開発者にとっての意義
学生やエンジニアにとって、ML4は3つの概念を理解するための有用なケーススタディとなります。1つ目は、総サイズとトークンあたりの計算量を切り離すスパース混合エキスパートモデル。2つ目は、学習データやコードが完全に公開されていなくても、学習済みパラメーターをダウンロードして研究できるオープンウェイト公開。3つ目は、プレビューと安全性テストを経てから公開する段階的リリース手法です。オープンウェイトにより、研究者はモデルを独立してファインチューニング、評価、監査することも可能になります。
今後の注目点
最大の節目は10月27日のウェイト公開です。独立した評価によって、ベンチマークの主張が裏付けられるか、カスタムライセンスが商用利用をどのように扱うか、そして1兆パラメーターのモデルをローカルで実行するためにどのようなハードウェアが必要かが明らかになるはずです。最終的な価格設定やコンテキストウィンドウの詳細についても、Mistralが完全なドキュメントを公開した時点で確認されるでしょう。