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VS COMPARISON

Mistral Large 4 vs Claude Opus 5.5

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Opus 5.5 58 対 Mistral Large 4 38。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位

ベンチ勝ち:Mistral Large 4 0 / Claude Opus 5.5 1 料金で安い項目:Mistral Large 4 2 / Claude Opus 5.5 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)
  • ✓ 「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」を重視する人

こんな人は Claude Opus 5.5

  • ✓ 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 Claude Opus 5.5
バージョン Large 4(公開プレビュー) Opus 5.5
公開日 2026-10-06 2026-09-22
コンテキスト長 1000K 1000K
入力料金 $/1M $1.36 安い $4
出力料金 $/1M $4.18 安い $20
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
Claude Opus 5.5
58 勝ち

最難関試験(HLE)

Mistral Large 4
—
Claude Opus 5.5
64.4%

※ 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。

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

Claude Opus 5.5

X評判スコア 96 /100(n=29)

ポジ 26 / ネガ 1 / 中立 2

👍 精度・体感が良い

👍 動画・演出作成優秀

👎 AI特有のミス

※ 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。

Claude Opus 5.5

2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル(API は claude-opus-5-5)。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4/出力$20で、前世代 Opus 5($5/$25)より20%安く、最上位 Fable 5.1($10/$50)の4割。読み込んだ内容の使い回し(キャッシュ読み込み)は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2/$10、速さ重視の Fast モード(Claude API 限定の試験提供)は$8/$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量(effort)は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58(v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定/2026-09-23 確認)で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高(2026-09-23 時点)。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており(中央値は8800万)、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%(ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値)。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」(前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません)。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%(Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%)。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%(xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%(部分点あり。厳しめ判定は 48.7%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化(Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%)と業務自動化(AutomationBench で 40.0% 対 41.4%)は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%(max)。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り(蒸留)対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない(Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない)。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され($2/$10・AA 56)、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された(10万トークン以下の依頼で入力$0.10/出力$0.50、超える依頼は$0.50/$2.50。2026-10-09 確認)。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-23 に公式ドキュメントで確認)。

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 →

Claude Opus 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 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)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Mistral Large 4 と Claude Opus 5.5、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 が 58、Mistral Large 4 が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Opus 5.5 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 Claude Opus 5.5、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Mistral Large 4 が $1.36/1M、Claude Opus 5.5 が $4/1M。出力料金は Mistral Large 4 が $4.18/1M、Claude Opus 5.5 が $20/1M 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 Claude Opus 5.5、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/Claude Opus 5.5 58)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 Claude Opus 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。

Q. Mistral Large 4 と Claude Opus 5.5、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、Claude Opus 5.5 が 68。「安くて賢い」バランスでは Claude Opus 5.5 が有利です。

Q. Mistral Large 4 と Claude Opus 5.5、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 Claude Opus 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Opus 5.5 から始めると迷いにくいです。

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