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
Meta
Llama 5
Llama 5 ／ 2026-04-08
編集部の総合判定
純粋なベンチマーク性能では明確に Llama 5 優位
ベンチ勝ち：Mistral Large 3 0 / Llama 5 4 料金で安い項目：Mistral Large 3 2 / Llama 5 0
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Mistral Large 3 | Llama 5 |
|---|---|---|
| バージョン | Large 3 (MoE 675B/41B active) | Llama 5 |
| 公開日 | 2025-12 | 2026-04-08 |
| コンテキスト長 | 256K | 5000K 勝ち |
| 入力料金 $/1M | $2 安い | — |
| 出力料金 $/1M | $6 安い | — |
| 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%
Llama 5 75% 勝ち
MMLU
Mistral Large 3 81%
Llama 5 87% 勝ち
GPQA
Mistral Large 3 73%
Llama 5 80% 勝ち
AIME
Mistral Large 3 75%
Llama 5 82% 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
Llama 5
Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 5 で 600B+ params / 5M context へ進化。
◎ 強み
- ◎ 中身（重み）が公開されている
- ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
- ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
- ◎ Llama Guard 4 同梱で安全制御も標準装備
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Mistral Large 3