Mistral Large 4「Le chonk」登場Introducing Mistral Large 4: Le chonk
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- Mistral Large 4は、1兆パラメータ、稼働490億パラメータのAPIプレビューとして公開され、推論レベルは「none」と「high」の2段階。
- 月末にはオープンウェイト版も予定され、開発者が大規模モデルを試す選択肢が広がる。
- Mistral Large 4 enters API preview with 1 trillion parameters, 49 billion active, and two reasoning levels.
- Open weights are due by month-end, widening developer access.
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Le chonk
Mistral Large 4「Le chonk」がAPIプレビューとして公開された。1兆パラメータという規模に加え、推論レベルを切り替えて試せる点、月末にオープンウェイト版の公開が予定されている点が重要な特徴となる。
稼働490億
モデル全体は1兆パラメータで、そのうち稼働するパラメータは490億とされている。総パラメータ数と稼働パラメータ数が分けて示されている構成だ。学習には、Mistral独自のクラスターにある3,800基のNVIDIA Grace Blackwell GPUが使用された。現時点では、Mistral APIを通じてプレビューを利用できる。
noneとhigh
Mistral APIで選べる推論レベルは「none」と「high」の2段階に限られる。ペリカンを生成した比較例では、「high」の出力の方が良く見えると評されている。一方、出力トークン数は「high」が2,717、「none」が3,275で、見た目の評価が高かった「high」の方が少なかった。
オープンウェイト
Artificial Analysisでのスコアは38で、552BモデルのDeepSeek 4.1 Flashをわずかに下回る位置とされる。昨年12月のMistral Large 3は同じ評価で9を記録しており、ペリカンの生成結果も低く評されていたため、Mistral Large 4では大幅な改善が示された。オープンウェイト版については「今月末」の公開が約束されている。
Introducing Mistral Large 4
Mistral Large 4, also called “Le chonk,” is entering preview through the Mistral API. Its scale, limited set of reasoning levels, and planned open-weights release define how developers can initially access and evaluate the model.
1 trillion parameters
The model has 1 trillion parameters, with 49 billion active parameters. It was trained on Mistral’s own cluster of 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPUs.
The API preview provides the immediate route to the model. Separately, Mistral says it plans to release an open-weights version at the “end of this month,” which would widen developer access beyond the preview.
Two reasoning levels
Through the Mistral API, Mistral Large 4 supports two reasoning levels: “none” and “high.” No intermediate reasoning setting is listed.
The source compares pelican outputs produced with both levels and says the “high” result looks better. However, that output used 2,717 output tokens, while the “none” setting used 3,275. In this comparison, the higher reasoning level therefore produced the preferred result according to the source while generating fewer output tokens.
Artificial Analysis score
On Artificial Analysis, Mistral Large 4 scores 38. The source places it just behind DeepSeek 4.1 Flash, described as a 552B model.
That result is also presented as a substantial improvement over Mistral Large 3 from last December. The earlier model scored 9 on AA, and the source characterizes its pelican output as poor. Together, the benchmark score and the two reasoning-level outputs provide the initial points of comparison for the Mistral Large 4 API preview.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
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- ポコPoko開発の仕事では、普段のモデルの使い方がどう変わるの？What could this change in a developer’s day-to-day use of AI models?
- TECHガイドTECH GuideMistral Large 4をAPIで試せるようになり、推論レベルは「none」と「high」から選べるよ。Mistral Large 4 is now available as an API preview, with “none” and “high” reasoning levels to choose from.
- ポコPoko前のMistral Largeでは、同じことができなかったの？Couldn’t the previous Mistral Large do that too?
- TECHガイドTECH GuideAPI機能の違いまでは示されていないよ。ただ、Artificial AnalysisのスコアはLarge 3の9から38になった。The API differences aren’t specified. But its Artificial Analysis score rose from 9 for Large 3 to 38.
- ポコPokoじゃあ、1兆パラメータのモデルをAPIで試して、推論の強さも選べるのが今回の収穫なんだね。So the big takeaway is that developers can try a trillion-parameter model through an API and choose its reasoning level.
- TECHガイドTECH Guideそうだね。次は月末予定のオープンウェイト版が、予定どおり公開されるかに注目だよ。Right. Next, watch whether the planned open-weight release arrives by month-end as promised.
