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title: "DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4 どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage"
description: "総合性能は拮抗（AA Index 39 対 38）。用途と料金で選ぶのが正解。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。"
source: https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/
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VS COMPARISON

# DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4

DeepSeek

## DeepSeek V4.1-Flash

V4.1-Flash (552B / 8B prefill・16B decode active) ／ 2026-09-10

「コスパの鬼。お財布の味方だよ」

VS

Mistral AI

## Mistral Large 4

Large 4（公開プレビュー） ／ 2026-10-06

「ヨーロッパ生まれの新しい旗艦。前の Medium 3.5 から賢さが一気に上がって、お値段は下がったよ（まだプレビュー版）」

編集部の総合判定

総合性能は拮抗（AA Index 39 対 38）。用途と料金で選ぶのが正解

ベンチ勝ち：DeepSeek V4.1-Flash 0 / Mistral Large 4 0 料金で安い項目：DeepSeek V4.1-Flash 2 / Mistral Large 4 0 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計）

WHICH ONE

## こんな人はどっち？

### こんな人は DeepSeek V4.1-Flash

- ✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.15/出力$0.6）
- ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 78 対 59）
- ✓ AI をはじめて使う人

### こんな人は Mistral Large 4

- ✓ 「新しい旗艦 Mistral Large 4（2026-10-06 公開プレビュー）は総パラメータ約1兆のうち1回に動くのは520億の MoE で、テキストと画像を読める。一度に読める量は公式で100万トークン」を重視する人
- ✓ 「Large 4 の知能スコアは 38（第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 v4.3.2）で、同じ Mistral の Medium 3.5（14）を大きく上回る」を重視する人

SPECS

## 仕様の比較

| 項目 | DeepSeek V4.1-Flash | Mistral Large 4 |
| --- | --- | --- |
| バージョン | V4.1-Flash (552B / 8B prefill・16B decode active) | Large 4（公開プレビュー） |
| 公開日 | 2026-09-10 | 2026-10-06 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $0.15 安い | $1.36 |
| 出力料金 $/1M | $0.6 安い | $4.18 |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり |
| [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 78 勝ち | 59 |

BENCHMARKS

## ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能（AA Intelligence Index）

DeepSeek V4.1-Flash

39

Mistral Large 4

38

専門知識（GPQA）

DeepSeek V4.1-Flash

90.9%

Mistral Large 4

—

最難関試験（HLE）

DeepSeek V4.1-Flash

36.8%

Mistral Large 4

—

※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験）

※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

## Xの評判はどう？

ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-05 〜 2026-10-12）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。

### DeepSeek V4.1-Flash

X評判スコア 84 ／100（n=36）

ポジ 27 ／  ネガ 5 ／ 中立 4

👍 コスパが非常に良い

👍 速度が速い

👎 期待外れで微妙

👎 セキュリティ・APIキー問題

### Mistral Large 4

X評判スコア — ／100（n=10）

ポジ 3 ／  ネガ 1 ／ 中立 6 （判定材料が少なくスコアは保留）

👍 ベンチ位置のジャンプ

👍 手軽なテスト環境

👎 3D生成で高コスト・性能不足

👎 料金の高さ

※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。

EDITOR'S NOTE

## 編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

### DeepSeek V4.1-Flash

552B の MoE（土台のパラメータ。1トークンあたり実際に動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B）。KV キャッシュを 890 バイト/トークンまで圧縮し、旧 V4-Flash の約4分の1にしたことで入力側の単価を下げている。本表の $0.15 / $0.6 はオフピーク価格（入力はキャッシュミス時）で、キャッシュヒット時の入力は $0.003。ピーク時間帯はいずれもその2倍（入力 $0.3・出力 $1.2）。ピーク時間帯は UTC 月〜金の 01:00-04:00 と 06:00-10:00（日本時間 10:00-13:00 と 15:00-19:00）。2026-09-10 の公開に合わせて旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は引退し、モデル名 deepseek-flash で呼ぶ。なお deepseek-v4-pro も本モデルへの置き換えが予告されたが撤回され、V4-Pro は独自の料金（オフピークで入力 $0.66・出力 $1.98）のまま継続提供されている（2026-10-09 に公式料金ページで確認。本モデルの価格で課金されるのは、旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp で呼んだ場合だけ）。gpqa 90.9（GPQA Diamond）と hle 36.8（道具なし）は DeepSeek 自社公表値で reasoning_effort=100 の設定。DeepSWE v1.1 は 74.2 で Claude Opus 5 の 74.0 を上回るが、これは同社が併記した8種類のハーネスのうち最も高く出た mini-SWE の値で、Claude Code では 69.8・Codex では 65.6 と 8.7 ポイントの幅がある。SWE-Bench Verified は非公表のため本表に持たない。前世代 V4-Pro は 1.6T（49B アクティブ）・$0.66/$1.98・aaIndex 36・画像非対応だったので、置き換えで安く・賢く・画像対応になった形。中国製のため業務利用時は規約とデータ取扱の確認を。本表の100万トークンは公式料金ページの CONTEXT LENGTH（1M）で、出力の上限 384K は別枠（2026-09-11 確認）。

### Mistral Large 4

フランス Mistral AI の新しい旗艦モデル（API モデル名は mistral-large-4、版は v26.10）。2026-10-06 に公開プレビュー（Public Preview）として出た。 総パラメータ1兆500億のうち1回に動くのは520億の MoE（専門家分業型）で、16億パラメータの画像エンコーダを持ち、テキストと画像を入力できる。 1つのモデルで「すぐ答える」と「じっくり考える」の両方をこなす。 料金は定価で入力 $1.36／出力 $4.18（キャッシュ済み入力 $0.14）。公開から2週間は半額（$0.68／$2.09）だが、本表は定価で載せている。 一度に読める量は Mistral 公式のモデルカードと変更履歴で100万トークン（第三者機関 Artificial Analysis のページは 524k と表示していて、公式と食い違う）。 重みは「今月末までに公開する」と予告されているが、2026-10-09 時点では未公開で、ライセンス名も公表されていない。 【性能】第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38（v4.3.2・考えるモードあり、小数では 38.38／2026-10-09 確認）で、AA は「米国と中国以外で最も賢いモデル」と書いている。前の Medium 3.5（14）から24点上がった。 Mistral 自身の公表値は、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 61.7%、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 28.3%、業務自動化の AutomationBench が 59.9%、セキュリティ課題の Cybench が 93%。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公表されていないため本表では「—」（Medium 3.5 の 77.6% は流用しない）。 プレビュー版なので、正式版で料金や仕様が変わることがある。 【前の行について】本表は 2026-10-09 まで Mistral Medium 3.5（2026-04-28 公開・128B dense・Modified MIT で重み公開・$1.5／$7.5・256k・SWE-bench Verified 77.6%（公式モデルカード）・AA 14）を載せていた。 その前は Mistral Large 3（2025-12-02 公開・MoE 675B/41B active・Apache 2.0・$0.5／$1.5・AA は v4.3.2 で 9）。どちらも引き続き API で使える。

PROS & CONS

## 強み・弱み

### DeepSeek V4.1-Flash

中国発、コスパとオープン性の象徴。2026年9月10日に出た V4.1-Flash が旗艦 V4-Pro を性能でも価格でも上回った。予告された Pro の引退は撤回され、2本立てで提供中。

◎ 強み

- ◎ V4.1-Flash は 552B の MoE で、1トークンあたり動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B だけ
- ◎ 会話の途中経過を覚えるメモ（KVキャッシュ）を 890 バイト/トークンまで圧縮（旧 V4-Flash の約4分の1）
- ◎ 1M tokens の長文コンテキスト、1回の出力は最大 384K tokens
- ◎ API 価格が安い（すいている時間帯で入力 $0.15・出力 $0.6、キャッシュヒット時の入力は $0.003）
- ◎ 重みが MIT ライセンスでオープンウェイト公開（deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash）
- ◎ 画像と文章をそのまま一緒に扱える（V4-Pro は画像に非対応）
- ◎ 考える深さを 1〜100 の数字で細かく指定できる（V4-Pro は low / high / max の3段だった）

△ 注意点

- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ V5 / R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4.1 系が現役）
- △ 旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は2026-09-10に引退（旧名で呼ぶと V4.1-Flash が答え、V4.1-Flash の料金で課金される）。V4-Pro も2026-09-14 の引退が予告されたが撤回され、V4.1-Flash とは別の独自料金のまま継続提供（2026-10-09 に公式料金ページで確認）
- △ SWE-bench Verified の公表値がない。DeepSWE v1.1 は 74.2% だが、これは8種類の足回りで最も高く出た値で Claude Code では 69.8%
- △ 道具を使わない難問（HLE 36.8）は Claude Opus 5.5 の 64.4（Anthropic 公表）に大きく届かない

公式サイト →

### Mistral Large 4

ヨーロッパ発のオープンモデル勢。2026-10-06 に新しい旗艦 Mistral Large 4 を公開プレビューで出し、重みも10月末までに公開する予定。

◎ 強み

- ◎ 新しい旗艦 Mistral Large 4（2026-10-06 公開プレビュー）は総パラメータ約1兆のうち1回に動くのは520億の MoE で、テキストと画像を読める。一度に読める量は公式で100万トークン
- ◎ Large 4 の知能スコアは 38（第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 v4.3.2）で、同じ Mistral の Medium 3.5（14）を大きく上回る
- ◎ Mistral Large 3 が 675B 総 / 41B アクティブの MoE（Apache 2.0）
- ◎ Medium 3.5（2026-04-28）はチャット・推論・コーディング・視覚を1つに統合、SWE-Bench Verified 77.6%
- ◎ 消費者向けの Le Chat は 2026-05-28 に「Vibe」へ改称・統合（無料プランあり）、改称時点の既定モデルは Medium 3.5
- ◎ Vibe は Work / Code / Chat の3モードを束ねた作業エージェントで、CLI・VS Code 拡張まで用意
- ◎ 小型の Mistral Small 4（Apache 2.0）や Ministral 3（14B/8B/3B）まで揃い、自前運用しやすい
- ◎ Voxtral TTS / OCR 4.1（2026-07-16 公開、2026-08-31 に一般提供）など周辺モデルも拡充

△ 注意点

- △ Large 4 はまだプレビュー版で、正式版で料金や仕様が変わることがある。重みは2026年10月末までに公開すると予告されているが（発表文の言い方は「今月末」）、2026-10-09 時点では未公開でライセンス名も公表されていない
- △ Large 4 の一度に読める量は、公式は100万トークン、Artificial Analysis は52万4千トークンと表示していて食い違う
- △ Medium 3.5 のライセンスは Apache 2.0 ではなく Modified MIT（高収益企業に一部制限あり）

公式サイト →

PRIMARY SOURCES

## 一次ソース

DeepSeek V4.1-Flash

- [→ DeepSeek API Docs：Change Log（2026-09-10 DeepSeek-V4.1-Flash Release／V4-Pro の提供継続の告知・2026-09-14 確認）](https://api-docs.deepseek.com/updates)
- [→ DeepSeek API Docs：Models & Pricing（deepseek-flash の料金・ピーク時間帯・2026-09-14 再確認）](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)
- [→ Hugging Face：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（MIT・552B・ベンチ表とハーネス別スコア）](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash)
- [→ Artificial Analysis：DeepSeek V4.1 Flash（Intelligence Index v4.3.2 で 39・max 設定・2026-09-23 確認。v4.3 では 39.55 で四捨五入すると 40）](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-1-flash)
- [→ MIT Tech Review：Why DeepSeek's V4 matters（前世代の背景）](https://www.technologyreview.com/2026/04/24/1136422/why-deepseeks-v4-matters/)

Mistral Large 4

- [→ Mistral 公式：Mistral Large 4（2026-10-06・公開プレビュー・1兆パラメータ／活性520億・定価 $1.36/$4.18・公表ベンチ）](https://mistral.ai/news/mistral-large-4)
- [→ Mistral 公式 docs：Mistral Large 4 モデルカード（v26.10・Public Preview・1M・1.05T/52B・キャッシュ $0.14・公開記念の半額）](https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4-0)
- [→ Mistral 公式 docs：変更履歴（2026-10-06 Mistral Large 4 を公開プレビュー・1M context・2週間は50%オフ）](https://docs.mistral.ai/getting-started/changelog)
- [→ Artificial Analysis：Mistral Large 4 Preview（Intelligence Index v4.3.2 で 38・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/mistral-large-4)
- [→ Mistral 公式 docs：Mistral Medium 3.5 モデルカード（前の行・2026-04-28 公開・256k・Modified MIT・$1.5/$7.5）](https://docs.mistral.ai/models/mistral-medium-3-5-26-04)
- [→ Hugging Face：mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B（前の行・SWE-Bench Verified 77.6%）](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B)
- [→ Artificial Analysis：Mistral Medium 3.5（前の行・Intelligence Index v4.3.2 で 14）](https://artificialanalysis.ai/models/mistral-medium-3-5)

FAQ

## よくある質問

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Mistral Large 4、結局どっちがいい？

A. AA Intelligence Index は DeepSeek V4.1-Flash 39、Mistral Large 4 38 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Mistral Large 4、料金が安いのはどっち？

A. 入力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.15／1M、Mistral Large 4 が $1.36／1M。出力料金は DeepSeek V4.1-Flash が $0.6／1M、Mistral Large 4 が $4.18／1M です。入力・出力とも DeepSeek V4.1-Flash の方が安く、コスト重視なら DeepSeek V4.1-Flash が有利です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Mistral Large 4、ベンチマークで強いのはどっち？

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（DeepSeek V4.1-Flash 39／Mistral Large 4 38）を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Mistral Large 4、コスパがいいのはどっち？

A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は DeepSeek V4.1-Flash が 78、Mistral Large 4 が 59。「安くて賢い」バランスでは DeepSeek V4.1-Flash が有利です。

Q. DeepSeek V4.1-Flash と Mistral Large 4、初心者にはどっちがおすすめ？

A. 初心者へのおすすめ度は DeepSeek V4.1-Flash の方が高め（3／5 対 2／5）。まず触ってみるなら DeepSeek V4.1-Flash から始めると迷いにくいです。

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