Mistral Large 4 vs GPT-6 Luna

ポジ 2 ／ ネガ 0 ／ 中立 1 （判定材料が少なくスコアは保留）

ポジ 18 ／ ネガ 9 ／ 中立 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。

2026-09-22（米国時間）公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル（API は gpt-6-luna）。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10／出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna（$0.20／$1.20）から入力は半額、出力は約58%減（OpenAI の表記は「50%安い」）。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20／$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38（v4.3.2・max 設定、小数では 38.12／2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37）で、前世代 GPT-5.6 Luna（37.32）を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ（max 設定どうし）では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%（GPT-5.6 Luna は 62.2%）、業務自動化の AutomationBench が 20.7%（同 17.0%）、パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%（同 11.96%）。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標（Coding Agent Index）は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている（OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う）。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能）・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」（最上位の「Critical」ではない）で、GPT-5.6 Luna と同じ。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna（2026-07-09 公開）は終了日の告知なく提供が続いている。

• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → Artificial Analysis：Mistral Large 4 Preview（Intelligence Index v4.3.2 で 38・2026-10-09 確認）
• → 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）
• → Hugging Face：mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B（前の行・SWE-Bench Verified 77.6%）
• → Artificial Analysis：Mistral Medium 3.5（前の行・Intelligence Index v4.3.2 で 14）

• → OpenAI 公式：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22。ページ本文は JavaScript 必須で機械取得できない）
• → OpenAI Developers：GPT-6 Luna Model（コンテキスト1,050,000・出力上限128,000・知識 2026-05-18・$0.10/$0.50）
• → OpenAI Developers：Pricing（gpt-6-luna の長文料金・Batch/Flex/Fast）
• → OpenAI ヘルプセンター：ChatGPT Work and Codex（9月版の GPT-6 Sol / Luna を使う場所）
• → OpenAI 公式：GPT-6 for everyone（2026-10-07。ChatGPT のチャットにも GPT-6、無料・Go は GPT-6 Luna）
• → OpenAI Deployment Safety Hub：GPT-6 Astra System Card（§11 に GPT-6 Sol / Luna を追記）
• → Artificial Analysis：GPT-6 Luna（Intelligence Index v4.3.2 で 38・max 設定・2026-10-09 確認）
• → Artificial Analysis：コーディングエージェントの比較（Coding Agent Index v1.5）
• → TechCrunch：OpenAI launches GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22）