Mistral Large 4 vs Muse Spark 1.3

ポジ 2 ／ ネガ 0 ／ 中立 1 （判定材料が少なくスコアは保留）

ポジ 6 ／ ネガ 4 ／ 中立 1

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。

Meta Superintelligence Labs（MSL）の最上位モデルで、Meta のフロンティアが重みを公開する Llama から中身非公開の Muse へ移ったあとの現行世代。2026-09-02 公開。前世代 1.2（2026-08-05 公開）からの主な変更は、長時間ひとりで進める作業と複数の作業を並行して進める力の底上げ、分からない点を利用者に聞き返すようになったこと、指示への追従、そして自分にできること・できないことの自己申告の改善。Meta はコーディング作業で「道具を呼ぶ回数がおよそ20%減り、使うトークンがおよそ25%減った」としている。不正な指示の埋め込み（プロンプトインジェクション）への耐性も上がったと明記している。得意分野は「AI に任せっぱなしにする長いコーディング作業」——複数ファイルにまたがる書き直し、長時間のバグ取り、1回の指示では終わらない仕事を通しでこなすこと。料金は入力 $1.25／出力 $4.25、読み込んだ内容の使い回しは $0.15。本表はこの標準ティアの値。もうひとつ muse-spark-1.3-contributor という格安ティア（入力 $0.10／出力 $0.20＝入力で12.5分の1）もあるが、こちらは送った内容を Meta が今後のモデル学習に使う条件つきなので、業務利用では標準ティアを見ること。長い文章を入れても割増料金はかからないと明記されている。いちばん深く考える max reasoning は公開初日から使える（Meta AI Research のブログが「Muse Spark 1.3 with max reasoning is now available on Muse Code and Meta Model API」と明記。2026-09-05 に原文で再確認）。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 48（v4.3.2／max 設定・2026-09-23 確認。168モデル中17位）で、本表の多くの行と同じ max 設定での値。2026-09-08 の v4.3 では前世代 1.2 が 40（xhigh）、本モデルの xhigh が 45 だった。本表は 2026-09-08 に全行を v4.3 へそろえた（AA が指標を v4.2 から v4.3 に更新し、𝜏³-Banking が外れて AutomationBench-AA が入り、Terminal-Bench が v2.1 から v4.0 に上がったため、全モデルの点数がまとめて下がっている）。その後 AA は 2026-09-19 に v4.3.2 へ更新して全モデルを採点し直したが、本モデルは 48 のまま。Meta 公式が出しているベンチは Terminal Bench・DeepSWE・Meta 社内コードベンチ・GDPval で、公式ページでは数値が画像でしか示されていないため本表には載せていない。SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE はいずれも Meta 公式が数値を公表しておらず「—」（AA の独自実測では xhigh 設定で Humanity's Last Exam 47.5%・GPQA Diamond 94.1%、max 設定で 49.1%・93.8%＝いずれも 2026-09-04 確認）。入力はテキスト・画像・音声・動画に対応し、出力はテキストのみ。重みは配られていない（API 経由のみ）ので、Meta のオープン系を探すなら Llama 4 か、2026-08-10 に出た Muse Glimmer を見ること。本表の約105万トークン（1,048,576）は Meta 公式のモデルページの表記で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-09-04 確認）。

• → Mistral 公式：Mistral Large 4（2026-10-06・公開プレビュー・1兆パラメータ／活性520億・定価 $1.36/$4.18・公表ベンチ）
• → Mistral 公式 docs：Mistral Large 4 モデルカード（v26.10・Public Preview・1M・1.05T/52B・キャッシュ $0.14・公開記念の半額）
• → Mistral 公式 docs：変更履歴（2026-10-06 Mistral Large 4 を公開プレビュー・1M context・2週間は50%オフ）
• → Artificial Analysis：Mistral Large 4 Preview（Intelligence Index v4.3.2 で 38・2026-10-09 確認）
• → Mistral 公式 docs：Mistral Medium 3.5 モデルカード（前の行・2026-04-28 公開・256k・Modified MIT・$1.5/$7.5）
• → Hugging Face：mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B（前の行・SWE-Bench Verified 77.6%）
• → Artificial Analysis：Mistral Medium 3.5（前の行・Intelligence Index v4.3.2 で 14）

• → Meta Developer：Muse Spark モデルページ（料金2ティア・context 1M）
• → Meta Research Blog：Introducing Muse Spark 1.3（2026-09-02 公開。max reasoning が初日から利用可能・重み公開の予告）
• → Artificial Analysis：Muse Spark 1.3（Intelligence Index v4.3.2 で max 48・168モデル中17位・2026-09-23 確認。v4.3 では xhigh 45 / max 48・130モデル中13位）
• → Meta Developer Blog：Muse Spark 1.2 と Muse Code（2026-08-05 公開。前世代の記録）