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
DeepSeek
DeepSeek-V4 Preview
V4-Pro / V4-Flash ／ 2026-04-24
編集部の総合判定
純粋なベンチマーク性能では明確に DeepSeek-V4 Preview 優位
ベンチ勝ち：Mistral Large 3 0 / DeepSeek-V4 Preview 4 料金で安い項目：Mistral Large 3 0 / DeepSeek-V4 Preview 2
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Mistral Large 3 | DeepSeek-V4 Preview |
|---|---|---|
| バージョン | Large 3 (MoE 675B/41B active) | V4-Pro / V4-Flash |
| 公開日 | 2025-12 | 2026-04-24 |
| コンテキスト長 | 256K | 1000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 | $0.55 安い |
| 出力料金 $/1M | $6 | $2.19 安い |
| 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり |
| マルチモーダル | ✓ 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%
DeepSeek-V4 Preview 65% 勝ち
MMLU
Mistral Large 3 81%
DeepSeek-V4 Preview 86% 勝ち
GPQA
Mistral Large 3 73%
DeepSeek-V4 Preview 78% 勝ち
AIME
Mistral Large 3 75%
DeepSeek-V4 Preview 88% 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
DeepSeek-V4 Preview
中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。
◎ 強み
- ◎ V4-Pro 1.6T（49B active）/ V4-Flash 284B（13B active）の MoE
- ◎ 1M tokens の長文コンテキスト
- ◎ CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
- ◎ API 価格が圧倒的に安い
- ◎ オープンウェイトで公開
△ 注意点
- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4 が現役）
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Mistral Large 3