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VS COMPARISON

Mistral Large 4 vs Grok 4.7

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Grok 4.7 46 対 Mistral Large 4 38。現時点では Grok 4.7 が明確に優位

ベンチ勝ち:Mistral Large 4 0 / Grok 4.7 1 料金で安い項目:Mistral Large 4 2 / Grok 4.7 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 Grok 4.7

  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 64 対 59)
  • ✓ AI をはじめて使う人

SPECS

仕様の比較

項目 Mistral Large 4 Grok 4.7
バージョン Large 4(公開プレビュー) Grok 4.7
公開日 2026-10-06 2026-09-21
コンテキスト長 1000K 勝ち 500K
入力料金 $/1M $1.36 安い $2
出力料金 $/1M $4.18 安い $6
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 64 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
Grok 4.7
46 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

Grok 4.7

X評判スコア 75 /100(n=17)

ポジ 12 / ネガ 4 / 中立 1

👍 コーディング支援

👍 自然な応答

👎 回答の雑さ

👎 挙動が不安定

※ 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。

Grok 4.7

2026-09-21 公開、Grok 4.6 の後継(API は grok-4.7)。SpaceXAI は「Grok 4.6 より大きい新しい土台のモデル」を使い、完了まで何時間もかかる難しい問題に重みを置いて追加学習を延ばしたと説明している。料金は入力 $2/出力 $6、キャッシュ済み入力 $0.50 で Grok 4.6 と同じ。ただしプロンプトが20万トークンに達したリクエストは、そのリクエストの全トークンが倍額(入力 $4/キャッシュ $1/出力 $12)になる。本表の $2/$6 は20万トークン未満のときの値。一度に読める量は50万トークン、1回の出力に上限は設けられていない。知識は2026年5月まで。考える機能は切れず、段階は low・medium・high・xhigh の4つで既定は high。出力速度が2倍・料金も2倍の高速版は、Cursor と自社のコーディングツール Grok Build でだけ使える。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 46(v4.3.2・xhigh 設定/2026-09-23 確認。high 設定でも 46)で、同じ指標の Grok 4.6(high 設定)は 44。公式の比較表(Grok 4.7 は xHigh、Grok 4.6 は High、GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5.1 は Max での測定)では、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 37.6%(Grok 4.6 は 20.3%)、CursorBench 4.0 が 46.3%、DeepSWE v1.1 が 71.0%(この1項目だけ high 設定)、電気工学の EEBench が 64.0%、法務の Harvey Legal Agent Benchmark が 19.6%。なお同じ表は Claude Fable 5.1 の Terminal-Bench 4.0 を 57.9% としているが、Anthropic 自身の公表値は 55.8%。Artificial Analysis 自身の測定(共通の足回り)では、Grok 4.7 の Terminal-Bench 4.0 は 25.8% だった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE は公式も第三者も数値を出しておらず「—」(DeepSWE や SWE-bench Pro の値を、別のテストである SWE-bench Verified の欄には入れません)。前世代 Grok 4.6(2026-08-12 公開)は料金も一度に読める量も同じで、知能スコアは 44(v4.3.2・high 設定)。

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 →

Grok 4.7

X 統合のノリ軽め AI。2026-09-21 公開の Grok 4.7 も「値段そのまま・賢さだけ上位」を続けた、安さと性能を両取りするコーディング向けフラグシップ。

◎ 強み

  • ◎ Xのリアルタイム投稿を検索できる
  • ◎ ユーモアと毒舌のあるキャラ設定
  • ◎ X Premium に同梱でコスパ良
  • ◎ Grok Speech / TTS API も2026-05 から提供開始
  • ◎ Grok 4.5・4.6・4.7 と3世代続けて $2/$6 per MTok 据え置き。この価格帯としては知能スコアが高い(第三者の Artificial Analysis で 4.7 は 46・xhigh 設定)
  • ◎ Grok Build・Cursor・Office アドインなど開発/実務ツールへ即統合

△ 注意点

  • △ 過激寄りの応答もあるので場面を選ぶ
  • △ コンテキストは 500k と前世代 Grok 4.3 の 1M から縮小
  • △ プロンプトが20万トークンに達すると、そのリクエストは全トークンが倍額になる
  • △ 4.6 は最初の1文字が返るまでの時間が 4.5 より大きく延びていた(第三者計測)。4.7 の出力速度は xhigh 設定で毎秒約39トークンと遅め(Artificial Analysis 実測)
  • △ 出力速度2倍・料金2倍の高速版は Cursor と Grok Build 限定で、API からは選べない
  • △ 日本語性能の第三者検証はまだ少ない
公式サイト →

USE CASES

用途別のおすすめ

Mistral Large 4 か Grok 4.7 を取り上げてるタスク 1件

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Mistral Large 4 と Grok 4.7、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Grok 4.7 が 46、Mistral Large 4 が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では Grok 4.7 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 Grok 4.7、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Mistral Large 4 が $1.36/1M、Grok 4.7 が $2/1M。出力料金は Mistral Large 4 が $4.18/1M、Grok 4.7 が $6/1M 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 Grok 4.7、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/Grok 4.7 46)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 Grok 4.7 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Grok 4.7 が優勢です。

Q. Mistral Large 4 と Grok 4.7、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、Grok 4.7 が 64。「安くて賢い」バランスでは Grok 4.7 が有利です。

Q. Mistral Large 4 と Grok 4.7、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 Grok 4.7 の方が高め(3/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Grok 4.7 から始めると迷いにくいです。

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