Mistral AI は、モデルがパブリック プレビューに入ってから 3 週間後に、「Le Chonk」という愛称で親しまれているフランスの研究所の 1 兆パラメータのフラッグシップである Mistral Large 4 の重量を発表しました。ミストラル氏のブログで「Le Chonkのウェイトをリリースする」というタイトルで公開されたこの発表では、改良されたモデルがエージェントコーディングと防御的サイバーセキュリティにおけるオープンウェイトベンチマークをリードし、このリリースを欧州の「ソブリンAI」のマイルストーンとして位置付けていると述べている。

この動きにより、10 月に最も話題になったプレビューが完全にダウンロード可能なアーティファクトに変換され、重みは Mistral-Large-4-1T-A52B というリポジトリ名で Hugging Face 上に存在します。 オープン AI モデル と、中国、アメリカ、ヨーロッパのラボ間のバランスの変化を追跡している開発者にとって、これは今四半期の西側のラボからの最も重要なオープンウェイト リリースです。

プレビューからオープンウェイトまで 3 週間以内

ミストラルは今月初めにパブリック プレビューで Large 4 をリリースし、月末までにフルウェイトが続くと約束しましたが、同社は現在この約束を守っています。それまでの間、ミストラルはコミュニティからのフィードバックを活用しながら強化学習の拡張を継続し、コーディングと防御サイバーセキュリティにおける大幅な改善を推進したと述べている。同ブログでは、注目すべき点として「利益は飽和の兆しもなく加速し続けている」と付け加えているが、これはこのモデルがまだ余裕がある状態でリリースされたという異例の告白である。

その結果、ネイティブでマルチモーダルな数兆パラメータのスパース モデルが誕生しました。ミストラルは、これをコーディングに最適なオープンウェイト モデルであり、全体として世界で最も有能なオープン モデルの 1 つであると主張しています。

ベンチマーク ケース: 主要な FrontierCode 2.0

見出しの数字は、エンドツーエンドのコード品質、具体的にはリポジトリのメンテナがエージェントの変更をマージするかどうかを評価する、Cognition のプライベート FrontierCode 2.0 ベンチマークから取得したものです。 Mistral Large 4 は 19.7 パーセントのスコアでこの分野をリードしており、DeepSeek の V4.1 Flash の 19.3 パーセント、GLM-5.3 の 17.8 パーセント、Kimi K3 の 17.3 パーセント、GLM-5.3 Flash の 14.2 パーセント、そして Mistral 独自の Beam 1.0 の 2.9 パーセントを上回っています。

これらの差はトップでは薄く、DeepSeek との 0.4 ポイントの差は単一の民間ベンチマークのノイズの範囲内です。しかし、象徴的な変化はさらに大きくなります。中国の無差別級モデルは、この秋のほとんどの間、エージェント コーディング リーダーボードのトップを維持してきました。アメリカ企業が所有するベンチマークで欧州の研究機関が主導権を握り、競争を二国間ではなく三国間で捉え直した。

トークン効率: タスクあたりのトークンが 47% 減少

実際の展開ではミストラル氏の 2 番目の主張の方が重要になるかもしれない。人工分析コーディング エージェント インデックスでは、Mistral Large 4 のスコアは 48% で、主要なオープンウェイト モデルである GLM-5.3 と事実上同点であり、タスクあたりのトークン使用量は平均 47% 少ないです。エージェントティック コーディングは計画、ツール呼び出し、再試行時にトークンを消費するため、トークンの効率は大規模な推論コストに直接変換されます。これが、同社が「経済的」という言葉に頼っている理由です。

このリリースには 3 つの推論モードも付属しており、オペレータは応答品質とクエリあたりのコストをトレードできます。これは、ほとんどのエンタープライズ コーディング ワークロードでは、すべての呼び出しに対して最大限の推論の深さを必要としないという認識からです。

ソブリン AI の提案

この発表はベンチマークを超えて、位置付け文書です。ミストラル氏は、Le Chonk が「開始からリリースまで明確な系統を持つヨーロッパのインフラストラクチャでゼロからトレーニングされた」ことを強調し、同社がソブリン AI と呼ぶもの、つまり米国や中国のプロバイダーに依存せずに組織が所有、カスタマイズ、自己ホストできるモデルの信頼できる基盤を組織に提供しました。このブログのキャッチフレーズ「プログラマーのために構築され、防御者によって信頼される」は、対象となる購入者であるソフトウェア チームとサイバーセキュリティ組織に訴えかけており、後者はこのモデルの防御セキュリティ トレーニングによって選ばれています。

この枠組みによっても、懐疑論者たちは依然としてギャップが残っていることに注目することになった。 Decoder はこのリリースを、総合的には依然として中国の最高を下回る強力なコーディング モデルとして特徴づけており、ベンチマーク テーブル自体は DeepSeek を 0.5 ポイント以内に示しています。それでも、コミュニティの反応は強力でした。Hacker News のリリース スレッドは数時間以内に約 585 ポイントを集め、同日に Hugging Face リポジトリが稼働しました。

サードパーティの測定値

業界紙はスコアボードを視野に入れながら、ミストラル氏のコーディング主張をおおむね受け入れた。 Fortune は、ラージ 4 がエージェント コーディングとサイバー防御に最適なオープン モデルであるという同社の特徴付けを報告しました。 VentureBeat は、これを中国国外でトップのオープン モデルと呼び、競合するオープン モデルと比較してタスクあたりのコストが 63% 低いことを強調しました。 The Next Web は、1 兆パラメータ モデルの重みが現在公開されていると簡単に指摘し、ZDNET は、Le Chonk がトップのオープン コーディング モデルの中で Codex GPT-6.1 Terra と並んでランクされていると観察しました。

ミストラルの場合、オープンウェイト ベットは兆パラメーター スケールで明確になりました。同社は最高のモデルをオープンにリリースし、周囲のプラットフォームを販売している。そしてラージ4では、欧州の主権、トークンの効率、そして無差別級のコーディングスコアトップ2が、アメリカのフロンティア研究所と中国の無差別級大国の間に永続的な地位を築くのに十分であると賭けている。

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