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VS COMPARISON

Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GPT-6.1 Sol 52 対 Mistral Large 4 38。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位

ベンチ勝ち:Mistral Large 4 0 / GPT-6.1 Sol 1 料金で安い項目:Mistral Large 4 2 / GPT-6.1 Sol 0 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

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)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

こんな人は GPT-6.1 Sol

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 68 対 59)
  • ✓ AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 Mistral Large 4 GPT-6.1 Sol
バージョン Large 4(公開プレビュー) GPT-6.1 Sol
公開日 2026-10-06 2026-09-29
コンテキスト長 1000K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $1.36 安い $2
出力料金 $/1M $4.18 安い $10
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 独自指標 59 68 勝ち

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)

Mistral Large 4
38
GPT-6.1 Sol
52 勝ち

※ 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。

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

GPT-6.1 Sol

X評判スコア 64 /100(n=25)

ポジ 16 / ネガ 9 / 中立 0

👍 会話・業務が便利

👍 すごい・優秀

👎 回答がイマイチ・微妙

👎 微妙に違う・違和感

※ 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

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。

GPT-6.1 Sol

2026-09-29(米国時間)公開の OpenAI のモデル(API は gpt-6.1-sol)。 1週間前の9月22日に出た GPT-6 Sol のアップグレード版で、GPT-6 世代の中位を担う。最上位は引き続き9月3日の GPT-6 Astra、軽量版は GPT-6 Luna のまま(2026-09-30 時点)。 OpenAI の位置づけは「Astra に近い性能を、より安い料金で出すモデル」で、複雑なコーディング・パソコン操作・専門業務向け。OpenAI 自身も、総合力では GPT-6 Astra が最上位だと明記している。 料金は入力 $2/出力 $10 で GPT-6 Sol と同じ(GPT-6 Astra の5分の1)。変わったのはキャッシュ済み入力で、$0.20 から $0.10 に半減した(通常の入力の95%引き)。キャッシュ書き込みは $2.50。入力が27万2千トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍($4/$15)で計算される。まとめて投げる Batch と Flex は半額、優先処理の Fast モードは2倍。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 52(v4.3.2・max 設定/2026-10-01 確認)で、同社モデルページでは223モデル中11位。前の GPT-6 Sol(同じ max 設定で 48)より4点高い。出力速度は毎秒64.2トークン(同社実測・2026-10-01)で、GPT-6 Sol の実測値(毎秒104.4トークン・9月23日確認)より遅い。 OpenAI の公表では、コード修正の DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と同等の成績を約5分の1の費用で出し、GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回った。パソコン操作の OSWorld 2.0(オフライン版)では max 設定で GPT-6 Sol を7ポイント上回り、Astra との差は2.1ポイント。難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は、xhigh 設定で GPT-6 Sol の 4.5% から 4.1% に下がった(Astra は 4.0%。OpenAI 自身が「ふだんの使い方を代表するものではない」と注記)。 本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE の各欄は、OpenAI が GPT-6.1 Sol の値を公表していないため「—」(前の世代の値は流用しません)。 GPT-6 Sol との違いとして、思考量の設定から none と minimal が無くなり(low〜max の5段階)、Chat Completions ではツール呼び出しが使えない(Responses API を使う)。Responses API ではサブエージェントに仕事を振る Multi-agent がベータで使える。 ChatGPT では通常のチャットにはまだ入っていない(2026-10-07 からチャットに入ったのは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の10月版で、GPT-6.1 Sol ではない。2026-10-09 確認)。使えるのは Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu の ChatGPT Work(ChatGPT の中のエージェント機能で、プラン名ではない)と Codex。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework で、サイバーが最上位の「Critical」、生物化学が「High」。GPT-6 Sol(どちらも High)より一段厳しい扱いで、GPT-6 Astra と同じ安全対策を適用している。 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(GPT-6 Astra と同じ数え方)。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年4月30日まで(GPT-6 Sol は4月20日まで)。 前の GPT-6 Sol(2026-09-22 公開・AA 48)は、API のモデルページと料金表に同じ料金のまま残っており、終了日の告知はない(2026-09-30 に OpenAI の deprecations ページで確認)。ただしキャッシュ済み入力は $0.20 のままなので、同じ料金なら GPT-6.1 Sol のほうが安い。その前の GPT-5.6 Sol(2026-07-09 公開)も、$4/$20 の期間限定価格(少なくとも2026-11-21まで)のまま提供が続いている。

PROS & CONS

強み・弱み

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 →

GPT-6.1 Sol

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Mistral Large 4 と GPT-6.1 Sol、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol が 52、Mistral Large 4 が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6.1 Sol が優位です。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. Mistral Large 4 と GPT-6.1 Sol、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Mistral Large 4 が $1.36/1M、GPT-6.1 Sol が $2/1M。出力料金は Mistral Large 4 が $4.18/1M、GPT-6.1 Sol が $10/1M です。入力・出力とも Mistral Large 4 の方が安く、コスト重視なら Mistral Large 4 が有利です。

Q. Mistral Large 4 と GPT-6.1 Sol、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(Mistral Large 4 38/GPT-6.1 Sol 52)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 GPT-6.1 Sol の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では GPT-6.1 Sol が優勢です。

Q. Mistral Large 4 と GPT-6.1 Sol、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 Mistral Large 4 が 59、GPT-6.1 Sol が 68。「安くて賢い」バランスでは GPT-6.1 Sol が有利です。

Q. Mistral Large 4 と GPT-6.1 Sol、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 GPT-6.1 Sol の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら GPT-6.1 Sol から始めると迷いにくいです。

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