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VS COMPARISON

編集部の総合判定

純粋なベンチマーク性能では明確に DeepSeek-V4 Preview 優位

ベンチ勝ち:DeepSeek-V4 Preview 4 / Mistral Large 3 0 料金で安い項目:DeepSeek-V4 Preview 2 / Mistral Large 3 0

SPECS

仕様の比較

項目 DeepSeek-V4 Preview Mistral Large 3
バージョン V4-Pro / V4-Flash Large 3 (MoE 675B/41B active)
公開日 2026-04-24 2025-12
コンテキスト長 1000K 勝ち 256K
入力料金 $/1M $0.55 安い $2
出力料金 $/1M $2.19 安い $6
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり

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。

SWE-Bench

DeepSeek-V4 Preview
65% 勝ち
Mistral Large 3
60%

MMLU

DeepSeek-V4 Preview
86% 勝ち
Mistral Large 3
81%

GPQA

DeepSeek-V4 Preview
78% 勝ち
Mistral Large 3
73%

AIME

DeepSeek-V4 Preview
88% 勝ち
Mistral Large 3
75%

※ 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)

PROS & CONS

強み・弱み

DeepSeek-V4 Preview

中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。

◎ 強み

  • V4-Pro 1.6T(49B active)/ V4-Flash 284B(13B active)の MoE
  • 1M tokens の長文コンテキスト
  • CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
  • API 価格が圧倒的に安い
  • オープンウェイトで公開

△ 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
  • R2 は未リリース(公式モデルIDに存在せず、V4 が現役)
公式サイト →

Mistral Large 3

ヨーロッパ発、軽量で速いオープンモデル。Mistral Large 3 で MoE 675B へ大型化。

◎ 強み

  • Mistral Large 3 が 675B 総 / 41B アクティブの MoE
  • オープンウェイトの選択肢が広い
  • API も提供(Le Chat)
  • Voxtral TTS(2026-03)で音声も拡充
公式サイト →

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