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
Gemini 3.1 Pro
3.1 Pro ／ 2026-02-19
編集部の総合判定
純粋なベンチマーク性能では明確に Gemini 3.1 Pro 優位
ベンチ勝ち：Mistral Large 3 0 / Gemini 3.1 Pro 4 料金で安い項目：Mistral Large 3 1 / Gemini 3.1 Pro 0
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Mistral Large 3 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| バージョン | Large 3 (MoE 675B/41B active) | 3.1 Pro |
| 公開日 | 2025-12 | 2026-02-19 |
| コンテキスト長 | 256K | 1049K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 | $2 |
| 出力料金 $/1M | $6 安い | $12 |
| 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%
Gemini 3.1 Pro 80.6% 勝ち
MMLU
Mistral Large 3 81%
Gemini 3.1 Pro 91% 勝ち
GPQA
Mistral Large 3 73%
Gemini 3.1 Pro 94.3% 勝ち
AIME
Mistral Large 3 75%
Gemini 3.1 Pro 95% 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
Gemini 3.1 Pro
Google 製。Workspace 連携と長文処理（1M tokens）で頭ひとつ抜けてる。
◎ 強み
- ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
- ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
- ◎ 1M tokens の長いコンテキスト
- ◎ Deep Research Max など独自機能
△ 注意点
- △ 回答の口調がやや堅め
USE CASES
用途別のおすすめ
Mistral Large 3 か Gemini 3.1 Pro を取り上げてるタスク 8件
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Mistral Large 3