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
VS COMPARISON
Mistral AI
Mistral Large 3
Large 3 (MoE 675B/41B active) ／ 2025-12
VS
Anthropic
Claude Opus 4.7
Opus 4.7 ／ 2026-04-16
編集部の総合判定
純粋なベンチマーク性能では明確に Claude Opus 4.7 優位
ベンチ勝ち：Mistral Large 3 0 / Claude Opus 4.7 4 料金で安い項目：Mistral Large 3 2 / Claude Opus 4.7 0
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Mistral Large 3 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| バージョン | Large 3 (MoE 675B/41B active) | Opus 4.7 |
| 公開日 | 2025-12 | 2026-04-16 |
| コンテキスト長 | 256K | 1000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 安い | $5 |
| 出力料金 $/1M | $6 安い | $25 |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ あり | ✓ 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
Mistral Large 3 60%
Claude Opus 4.7 87.6% 勝ち
MMLU
Mistral Large 3 81%
Claude Opus 4.7 88% 勝ち
GPQA
Mistral Large 3 73%
Claude Opus 4.7 79.6% 勝ち
AIME
Mistral Large 3 75%
Claude Opus 4.7 92% 勝ち
※ 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
Claude Opus 4.7
長文・コード・推論で定評。Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 の3枚体制。
◎ 強み
- ◎ 長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context）
- ◎ コード生成・修正の精度が高い（SWE-Bench で常時トップ争い）
- ◎ 安全側に振った穏やかな応答
- ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整
△ 注意点
- △ 画像生成はできない（読み取りのみ）
USE CASES
用途別のおすすめ
Mistral Large 3 か Claude Opus 4.7 を取り上げてるタスク 7件
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Mistral Large 3