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VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs Mistral Large 4

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Mistral Large 4 38 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では Mistral Large 4 が明確に優位

ベンチ勝ち:Llama 4 Maverick 0 / Mistral Large 4 1 料金で安い項目:Llama 4 Maverick 0 / Mistral Large 4 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

世代差に注意:Mistral Large 4 は Llama 4 Maverick より約18か月新しい世代(2026年10月公開 vs 2025年4月公開)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Llama 4 Maverick

  • ✓ 「中身(重み)が公開されている」を重視する人
  • ✓ 「自分の PC・サーバーで動かせる」を重視する人

こんな人は Mistral Large 4

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$1.36/出力$4.18)
  • ✓ じっくり考える推論タスクを頼みたい人

SPECS

仕様の比較

項目 Llama 4 Maverick Mistral Large 4
バージョン Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) Large 4(公開プレビュー)
公開日 2025-04-05 2026-10-06
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M — $1.36 安い
出力料金 $/1M — $4.18 安い
推論モデル — ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 — 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)

Llama 4 Maverick
10
Mistral Large 4
38 勝ち

知識の広さ(MMLU)

Llama 4 Maverick
80.5%
Mistral Large 4
—

※ AA 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(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(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Llama 4 Maverick

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

Mistral Large 4

X評判スコア — /100(n=3)

ポジ 2 / ネガ 0 / 中立 1 (判定材料が少なくスコアは保留)

👍 論理的で正確

👍 論理的で間違いが少ない

※ 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

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし(同列比較困難)。Llama 4 Scout(10M context、17B/109B MoE)も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10(v4.3.2・2026-09-23 確認)。ただし AA はこの値を推定値(estimated)として表示しており、全体の順位には入れていない(2026-09-08 の v4.3 では 9)。 オープンウェイト(Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要)。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length(同時公開の Scout は 10M)。入力と出力の内訳は公表されていない(2026-08-18 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

Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 強み

  • ◎ 中身(重み)が公開されている
  • ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
  • ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
  • ◎ Llama 4 で native multimodal(テキスト + 画像)に対応
  • ◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

△ 注意点

  • △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系(1.3 まで更新)へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
  • △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer(約296億パラメータ・Apache 2.0)を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く(圧縮しない場合は55GB超が必要)
  • △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意(2026-10 時点で Llama 5 は存在しない)
  • △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル(developer.meta.com)に統合された
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 →

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と Mistral Large 4、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Mistral Large 4 が 38、Llama 4 Maverick が 10 と明確な差があり、現時点の総合性能では Mistral Large 4 が優位です。なお、Mistral Large 4 は Llama 4 Maverick より約18か月新しい世代(2026年10月公開 vs 2025年4月公開)です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Llama 4 Maverick 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(Llama 4 Maverick 10/Mistral Large 4 38)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Mistral Large 4 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Mistral Large 4 が優勢です。

Q. Llama 4 Maverick 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 Llama 4 Maverick・Mistral Large 4 とも同程度(2/5)。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。

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