Mistral（ミストラル）とは？無料で使えるフランス発AIをやさしく解説【2026年版】

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Mistral（ミストラル）とは——結論から

Mistral（ミストラル） とは、2023年にパリで設立された AI スタートアップ「Mistral AI」が開発・公開する大規模言語モデル（LLM）のシリーズ、およびその企業を指す。DeepMind や Meta での研究経験を持つ Arthur Mensch、Guillaume Lample、Timothée Lacroix の三名が共同創業し、モデルの重みを公開する「オープンウェイト」戦略を軸に、無料から使えるAIエージェント「Vibe」（旧 Le Chat）と有料の開発者向け APIを両立させているのが最大の特徴だ（出典：IBM Think「MistralAIとは」https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/mistral-ai）。

設立からわずか1ヶ月足らずで実施したシードラウンドで約1億500万ユーロ（約€105M）を調達したことが話題となり、2025年にはシリーズCなどを経て評価額が140億ドル（$14B）を超える水準に達したと報じられている（数値はラウンドごとに複数の報道があり時点で変動するため、最新の正確な数値は公式発表を参照されたい）。社名「Mistral」は、フランス南部に吹き下ろす強く乾いた北風の呼称に由来する。Mistral はモデル重みを Apache 2.0 ライセンスで公開しながら API サービスとエンタープライズ向けソリューションで収益化するハイブリッド戦略を採る。EU 拠点であることは GDPR 対応とデータ主権の観点から欧州企業・政府機関への訴求力を高めており、2026年には TIME100 Most Influential Companies にも選出、日本にも営業拠点を設けている（出典：X/AIMIRAI46487 https://x.com/AIMIRAI46487/status/1938721956330905985）。

Mistralでできること——現行モデルラインナップ（2026年10月時点）

Mistral は単一の製品ではなく、用途別に複数のモデル群を展開している。ZDNet Japan の報道によれば、現行の Mistral 3 シリーズは多言語対応とマルチモーダル機能を標準搭載した展開となっている（出典：ZDNet Japan https://japan.zdnet.com/article/35241162/）。2026年10月10日に公式のモデル一覧で確認した現行モデルを以下の表に整理する。10月6日には、最上位のオープンウェイトモデル「Mistral Large 4」の公開プレビューが始まった（出典：Mistral AI「Le Chonk」（Mistral Large 4 の発表））。旧世代の Mistral 7B・Mixtral 8x7B はレガシー扱いとなっており、現行の主力として推奨されない（出典：Mistral AI 公式モデル一覧 https://mistral.ai/models/、Mistral AI 公式ドキュメント https://docs.mistral.ai/models/overview、いずれも 2026-10-10 確認）。

モデル名	カテゴリ	ライセンス・提供形態	主な特徴	API 料金（入力 / 出力、100万トークン）
Mistral Large 4（v26.10、2026-10-06 公開プレビュー）	オープンウェイト最上位	オープンウェイト（重みは10月末までに公開予定）＋API（プレビュー）	1兆パラメータのマルチモーダルモデル。指示への応答・推論・エージェント動作を1つに統合。160以上の言語に対応	$1.36 / $4.18
Mistral Medium 3.5（v26.04、2026-05-22）	プレミアムフロンティア	Modified MIT＋API	エージェントとコーディングに最適化したマルチモーダルモデル。推論の深さを設定できる。Vibe のリモートコーディングエージェントを駆動	$1.50 / $7.50
Mistral Large 3（v25.12、別称「Mistral 3」）	オープンウェイト旗艦（1世代前）	Apache 2.0＋API	オープンウェイトの汎用マルチモーダルモデル	console.mistral.ai にて確認
Mistral Small 4（v26.03、2026-03-16）	軽量ハイブリッド	Apache 2.0＋API	instruct／reasoning／coding を1モデルに統合（旧 Magistral・Devstral の役割を引き継ぐ）。マルチモーダル対応	$0.10 / $0.30
Ministral 3 シリーズ（v25.12）14B／8B／3B	軽量オープンウェイト	Apache 2.0	テキスト＋ビジョン対応。エッジ・ローカル・ファインチューニングに最適	—（セルフホスト可）
Codestral（v25.08）	コード補完	Premier（公式一覧の表記。API で提供）	コード補完に特化したモデル	console.mistral.ai にて確認
OCR 4.1	ドキュメント AI	Premier（API で提供）	文書の読み取り・構造化。段落単位の位置情報、ブロックの種類のラベル、ブロックごとの信頼度を返す。OCR 4.0 は2026年9月30日に提供終了	console.mistral.ai にて確認（ページ数での課金）
Voxtral TTS（v26.03）	音声合成	CC BY-NC 4.0（重みは非商用）＋API	音声合成・ゼロショットのボイスクローン・多言語対応	console.mistral.ai にて確認（分単位の課金）
Voxtral Mini Transcribe Realtime（v26.02）	リアルタイム文字起こし	Apache 2.0＋API	低遅延のリアルタイム音声文字起こし	console.mistral.ai にて確認
Devstral 2（v25.12）	コードエージェント（提供終了）	—	2026年5月22日に終了が告知され、7月31日に提供終了。後継は Mistral Medium 3.5	—
Magistral Medium 1.2（v25.09）	推論モデル（提供終了）	—	2026年5月22日に終了が告知され、7月31日に提供終了。後継は Mistral Medium 3.5（推論は reasoning_effort で調整）	—

旧来は「Pixtral」という独立したマルチモーダルモデルが存在したが、現在はマルチモーダル機能が Medium 3.5・Large 3・Small 4・Ministral 3 など本流モデルに統合されている。ライセンスの表記は、公式ドキュメントのモデル一覧（2026年10月10日確認）に合わせた。Mistral Small 4・Mistral Large 3・Ministral 3 シリーズ（14B／8B／3B）は Apache 2.0、Mistral Medium 3.5 は Modified MIT、Voxtral TTS は CC BY-NC 4.0（非商用）と表示されている。Codestral・OCR のように「Premier」と表示されるモデルは、API で使う。推論専用だった Magistral と、コードエージェント用の Devstral は提供終了となり、その役割は Medium 3.5 と Small 4 に統合された。

用途別の選び方

• 軽量・ローカル・ファインチューニング用途：Ministral 3 シリーズ（Apache 2.0）が第一候補。Ollama を使えば数コマンドでローカル実行でき、3B モデルは一般的な開発機でも動作する。医療・法務・金融・行政など外部にデータを送出できない業種のオンプレミス運用に適している。
• API コストと性能のバランスを取りたい：Mistral Small 4（入力 $0.10・出力 $0.30 / 100万トークン）。instruct・推論（reasoning）・コーディングを1モデルに統合したハイブリッド設計で、多くのプロダクション用途に対応できる。
• エージェント・コーディング・マルチモーダルが必要な本番 API：Mistral Medium 3.5（入力 $1.50・出力 $7.50 / 100万トークン）。Vibe のリモートコーディングエージェントを駆動しており、Function Calling・エージェント構築に最適化されている。
• オープンウェイトで最大性能を求める場合：Mistral Large 4（2026年10月6日に公開プレビュー開始。重みは10月末までに公開予定）。すでに重みが公開されているものでは Mistral Large 3（Apache 2.0）がある。コーディングは Medium 3.5 か Small 4（Devstral は提供終了）、ドキュメント AI なら OCR 4.1、音声合成なら Voxtral TTS を検討する。

選定時にチェックすべき軸

用途別の第一候補に加えて、実務での選定を誤らないためには次の5つの軸も合わせて確認しておきたい。

• 推論環境（クラウド API かローカルか）：外部にデータを送出できない要件であれば、セルフホスト前提で Ministral 3 系（Apache 2.0）が実質的な第一候補になる。逆に運用負荷を避けたい場合は API 側で完結させ、コストと性能のバランスなら Small 4、複雑なタスクなら Medium 3.5 を検討する。
• レイテンシ要件：チャットボットのようにリアルタイム応答が求められる用途では、パラメータ数の小さいモデル（Ministral 3B・8B や Small 4）の方が応答が速く、体感の待ち時間を抑えやすい。バッチ処理や非同期の要約タスクであれば、多少レイテンシが大きくても精度を優先し Medium 3.5 や Large 3 を選ぶ方が現実的な場合もある。
• トークンコストの試算：処理量が多いワークロードでは、入出力トークン単価の差（Small 4 は $0.10／$0.30、Medium 3.5 は $1.50／$7.50、いずれも100万トークンあたり）が月間コストに直結する。想定トークン量を概算し、複数モデルでコストを試算してから選定するとよい。
• 日本語比率とタスクの複雑さ：日本語の敬語・業界用語を多用するタスクほど、事前の日本語評価が必須になる。英語中心のタスクや構造化データの処理（コード生成・要約の骨子作成など）であれば、日本語性能の差が結果に与える影響は相対的に小さい。
• ライセンスと将来の商用展開：重みを自社で動かす場合は、モデルごとのライセンスを最初に確認する。公式一覧では Small 4・Large 3・Ministral 3 が Apache 2.0、Medium 3.5 が Modified MIT、Voxtral TTS は非商用（CC BY-NC 4.0）と表示されている。一方で公式料金ページのFAQには、商用の展開には Mistral のライセンスが必要との記載もあるため、本番で自社運用する前に、ライセンスの原文と Mistral への確認を済ませておく。API で使うだけなら、利用規約の範囲で商用利用できる。

主要 LLM との違い——ChatGPT・Claude・Geminiとの比較

以下の表は、主要 LLM プロバイダーとの比較を中立的に整理したものである。

観点	Mistral AI	OpenAI（GPT）	Anthropic（Claude）	Meta（Llama）
オープンウェイト	主力モデルが Apache 2.0 含む複数ライセンスで公開	クローズド	クローズド	Llama License（大規模商用は条件あり）
セルフホスト	可（Small 4・Large 3・Ministral 3 は Apache 2.0）	不可	不可	可（条件付き）
データ主権・拠点	EU（フランス）、GDPR 親和性	米国	米国	米国
軽量 API コスト	Mistral Small 4：入力 $0.10 / 100万トークン	中〜高	中〜高	API はクラウド各社による
商用利用の容易さ	Apache 2.0 のモデルが多い（Small 4・Large 3・Ministral 3）。Voxtral TTS の重みは非商用	利用規約内で可	利用規約内で可	月間7億ユーザー超の企業に制限あり
マルチモーダル対応	Large 4・Medium 3.5・Small 4・Ministral 3 が標準対応	対応	対応	対応

Mistral の強みは「高性能・低コスト・オープンウェイト・EU 拠点」の組み合わせにある。一方、最高性能帯では米国発の大規模クローズドモデルとの差が依然存在し得るほか、日本語性能は英語・欧州主要言語と比べて劣る場面があり、業務利用では事前の評価が不可欠である。モデルごとのライセンス条件の複雑さも選定時の重要な注意点となる。

Mistral が向く場面・向かない場面

• 向く場面：モデルの重みを自社環境に置いて動かしたい、データを EU 圏・自社管理下に留めたい、軽量モデルを小型サーバーで完結させたい。
• 向かない場面：高精度な日本語の敬語・業界用語を最重視する、自社に運用体制がなくフルマネージド API だけで完結させたい、特定クラウドの周辺ツール連携が導入価値の中心。

無料で使えるか？Vibe（旧 Le Chat）の料金

開発者向け API と別に、一般向けのAIエージェント「Vibe」が提供されている。以前は「Le Chat（ル・シャ）」という名前のチャットサービスだったが、2026年5月28日に Mistral が「Le Chat is now Vibe」と発表し、チャットに加えて仕事の自動化（Work）とコーディング（Code）をこなす Vibe に生まれ変わった。以前の Le Chat のプラン・履歴・設定はそのまま引き継がれている。ブラウザ・スマホアプリ・CLI・IDE から利用でき、無料から始められる（料金は2026年10月10日に公式料金ページで確認・USD 基準、円は約）。

プラン	月額（USD）	日本円の目安	主な内容
Free	$0	0円	メッセージ・Web検索・コーディングのセッション・画像生成に上限あり。100以上のコネクタに対応。まず試したい人
Pro	$14.99	約2,200円	長時間タスク向け「Vibe」フルアクセス＋終日コーディング。月$25.5分の API クレジット付き。大手AIチャット有料版では最安級（ChatGPT Plus / Claude Pro の $20 より安い）
Team	$24.99/ユーザー	約3,700円	チーム向けセキュア協働ワークスペース。ユーザー当たり最大 30GB ストレージ、ドメイン検証、データエクスポート
Enterprise	個別見積もり	—	カスタムモデル・エージェント、監査ログ・SAML SSO・ホワイトラベル
Education（学割）	$5.99	約880円	認定高等教育機関の在籍確認済み学生向け・12か月有効。月$15分の API クレジット付き

なお、以前は Le Chat Pro の料金に API クレジットは含まれていなかったが、2026年10月10日時点の公式料金ページでは、Pro に月$25.5、Education に月$15 分の API クレジットが含まれると記載されている（9月29日に確認した時点では Free に月$10、Pro に月$30 と書かれていたが、10月10日時点では Pro は$25.5で、Free の欄に API クレジットの記載は無い）。機能・使い方の詳細は Vibe（旧 Le Chat）の解説記事 を参照されたい。

使い方・始め方

個人でまず試すだけなら Vibe（旧 Le Chat）が最短だ。公式サイトまたはスマホアプリにアクセスしてアカウントを作成すれば、Free プランからすぐに使い始められる。手順は次の通りだ。

1. アカウント作成：chat.mistral.ai（またはスマホの公式アプリ）にアクセスし、メールアドレスまたは Google／Microsoft アカウントで登録する。
2. 初回のチャット：ログイン後、画面下部の入力欄に質問やタスクを日本語で入力すればそのまま応答が返る。利用するモデルの切り替えは設定メニューから可能で、Free プランでは利用できるモデルやメッセージ数に上限がある。
3. Web検索・画像生成の利用：入力欄付近のアイコンから Web 検索モードや画像生成を有効にできる。ただし Free プランでは回数に制限がある点に注意する。
4. 日本語での動作確認：業務利用を検討する場合は、実際に扱う業界用語・敬語表現・想定タスクをいくつか入力し、出力の精度を事前に確認しておくと導入後のギャップを防げる。

実際の画面で見る始め方（2026年9月29日時点）

2026年9月29日に chat.mistral.ai を開いて実際に操作したところ、チャット画面は「Vibe」という名前で表示されていた（ブラウザのタブ名は「Vibe」、利用規約の画面も「Vibe Terms of Service」。Mistral は2026年5月28日に Le Chat を Vibe に改めたと発表している）。初回は利用規約への同意とログインを求められ、ログインすると「Chat を Work に統合した」という案内が表示された。以前の Chat の会話やプロジェクトは、Work の画面にまとまっている。

画面の左上には「Work」と「Code」の切り替えがあり、ふだんの調べものや文章作成は Work を使う。サイドバーの「Context」には Skills・Knowledge・Connectors・Libraries・Instructions が並び、「Scheduled」ではタスクを決まった時間に実行する設定ができる。案内画面によると、以前の Deep Research とエージェント機能は「Skills」に、記憶機能（Memories）は「Knowledge」にまとめられた。

質問は画面中央の入力欄に書く。入力欄の上には「アプリをつなぐと Work モードがより便利になる」という Connect の案内が出ていた。

入力欄左の「＋」を押すと、Upload Files（ファイルのアップロード）・Skills・Knowledge・Connectors・Projects・Libraries・Workflows のメニューが開く。Skills には、この日は「Set up my Knowledge」「deep-research」「skill-creator」「vibe-work-onboarding」「challenge-my-thinking」が最初から用意されていた。

試しに「営業メールの件名を、開封されやすいように3案考えてください。」と送ると、すぐには答えず、まず「営業メールの内容を教えてください（商材・目的など）」「宛先はどのような方ですか？」と選択肢つきで聞き返してきた。「商談・アポ取りのお願い」「決裁者・経営層」を選ぶと、「課題提起型」「短くシンプルに切る型」「数字・実績で具体性を出す型」の3案が、それぞれの狙いつきで返ってきた。次の動画は、送信から回答が表示されるまでの画面の流れだ（約13秒・コマ送り）。

開発者として API を組み込みたい場合は、公式コンソール（console.mistral.ai）でアカウントを作成し、以下の流れで実装するのが基本パターンになる。

1. APIキーの発行：console.mistral.ai にログインし、「API Keys」からキーを発行する。キーは環境変数（例：MISTRAL_API_KEY）に設定し、コードへ直接書き込まないようにする。
2. SDK のインストール：Python なら pip install mistralai、Node.js なら npm install @mistralai/mistralai で公式 SDK を導入する。SDK を使わず、HTTP クライアントから直接リクエストを送ることも可能。
3. モデルの指定とリクエスト送信：チャット補完エンドポイントに対し、model パラメータ（用途に応じたモデル名・エイリアス）と messages（role／content の配列）を渡してリクエストを送る。curl で直接叩く場合は以下のような形になる。

   curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
     -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "model": "（用途に合わせたモデル名）",
       "messages": [{"role": "user", "content": "質問内容"}]
     }'

4. レスポンスの取得：返却される JSON の choices[0].message.content に生成テキストが入る。チャット UI のようにリアルタイム表示したい場合は、ストリーミング用のパラメータを有効にしてトークン単位で受け取る実装にする。
5. モデルの切り替え：コストを抑えたい処理には Small 4、エージェント的なタスクや高精度が必要な処理には Medium 3.5 など、リクエストごとに model パラメータを差し替えるだけで用途を切り替えられる。正確なモデル ID・エイリアスの一覧は公式ドキュメントで随時確認する。

オープンウェイトモデル（Ministral 3 など）は重みを直接ダウンロードし、自分の環境で動かすこともできる。ローカル実行の代表的な流れは以下の通りだ。

1. 実行環境の用意：Ollama・vLLM・llama.cpp などのローカル推論ツールを導入する。Ollama であれば公式サイトからインストーラーを取得して実行するだけでセットアップが完了する。
2. モデルの取得：Ollama の公式ライブラリ（ollama.com/library）または Hugging Face 上で配布されている GGUF 形式のモデルファイルを検索し、対応する Mistral 系モデルをダウンロードする。Hugging Face から直接取り込む場合は、モデルカードに記載された量子化バージョン（Q4・Q8 など）による精度・容量のトレードオフも確認しておく。
3. 起動と動作確認：ダウンロードしたモデルをコマンドラインから起動して対話を試し、応答速度とメモリ／VRAM 使用量を手元の環境で確認する。多くのローカル推論ツールは OpenAI 互換のチャット補完エンドポイントをローカルに立ち上げる機能も持っており、既存のアプリからそのまま呼び出す構成にもできる。パラメータ数が小さいモデル（3B クラス）ほど一般的な開発機でも安定して動きやすく、パラメータ数が大きくなるほど必要な VRAM／メモリは増える。
4. 本番導入前のチェック：ライセンス条件（Apache 2.0 か、商用利用に制約があるか）と、実際に扱う業務データでの出力精度を確認してから本番導入に進む。

API のより詳細なコード例やエラーハンドリングはMistral 使い方ガイドで解説している。

Mistralの限界・注意点

日本語・アジア言語の性能。 Mistral AI の設計はフランス語を含む欧州主要言語での高性能を軸としており、日本語は学習データの比重が相対的に低い。複雑な敬語・業界固有語・文脈依存の表現では誤りが生じやすく、本番利用前には日本語タスクでの評価が必須となる。Hugging Face 上では Ministral 3 シリーズをベースとした日本語特化ファインチューニングモデルがコミュニティから公開されており、活用する価値はある。

ライセンスの複雑性。 モデルによってライセンスが違う。公式のモデル一覧（2026年10月10日確認）では、Apache 2.0（Small 4・Large 3・Ministral 3 など）、Modified MIT（Medium 3.5）、CC BY-NC 4.0（Voxtral TTS。非商用）、Premier（Codestral・OCR など。API で提供）が混在している。さらに公式料金ページのFAQには「オープンウェイトのモデルは研究・個人利用向けに Apache 2.0 で、商用の展開には Mistral のライセンスが必要」との記載もあり、モデル一覧の表記だけでは判断しきれない部分が残る。重みを自社で動かして商用に使う場合は、実装前に必ずライセンスの原文を確認し、必要なら Mistral に問い合わせること（出典：Mistral AI 公式料金ページ https://mistral.ai/pricing/、2026-10-10 確認）。

モデルの入れ替わりが速い。 公式の方針では、後継モデルが出ると旧モデルの終了が告知され、一般提供（GA）のモデルは告知から6か月、プレビューや Labs のモデルは1か月で提供が終わる。mistral-medium-latest のような別名（エイリアス）は中身が予告なく新しいモデルに切り替わることがあるため、本番では mistral-medium-3-5 のようにバージョンを固定した名前を指定するほうが安全だ（出典：Mistral AI 公式ドキュメント「Model lifecycle policy」、2026-10-10 確認）。

Vibe のプランと API 利用の関係。 2026年10月10日時点の公式料金ページでは、Vibe の有料プランに月ごとの API クレジット（Pro $25.5・Education $15）が含まれ、それを超える利用は従量課金のクレジット（PAYG credits）で拡張する形になっている。本番で API を使う場合は、プラン付属のクレジットとは別に API の従量料金を見積もっておく必要がある。

よくある質問

Q. Mistralは無料で使えますか？
A. はい。AIエージェント「Vibe」（旧 Le Chat）に無料プランがあり、重みが公開されているモデル（Ministral 3 など）は無償でダウンロードして自分の環境で動かせます。

Q. Mistralの最新モデルは何ですか？
A. 2026年10月6日に、最上位のオープンウェイトモデル「Mistral Large 4」の公開プレビューが始まりました。1兆パラメータのマルチモーダルモデルで、API は Mistral Studio から試せます（入力 $1.36・出力 $4.18／100万トークン）。重みは10月末までに公開すると発表されています。このほかの現行の主力は Mistral Medium 3.5、Mistral Small 4、Ministral 3 です。

Q. 「Le Chat（ル・シャ）」とは何ですか？
A. Mistral AI が提供していた一般向けAIチャットサービスです（フランス語で「猫」の意味）。2026年5月28日に「Vibe」へ名前が変わり、チャットに加えて仕事の自動化（Work）とコーディング（Code）もこなすAIエージェントになりました。以前のプラン・履歴・設定は Vibe に引き継がれています。有料の Pro は月額 $14.99（約2,200円）です。

Q. 日本語は使えますか？
A. 使えます。ただし設計の軸は欧州主要言語であり、複雑な敬語や業界固有語では誤りが生じることがあります。業務利用前には日本語タスクでの評価を推奨します。

Q. ChatGPTと何が違いますか？
A. 最大の違いはモデル重みを公開するオープンウェイト戦略と、EU拠点によるデータ主権・GDPR親和性です。自社サーバーで動かせるため、データを外部に出せない業種でも導入できます。

Q. 商用利用はできますか？
A. API 経由であれば利用規約の範囲で商用利用できます。重みを自社で動かす場合はモデルごとのライセンスによります。公式のモデル一覧（2026年10月10日確認）では、Mistral Small 4・Mistral Large 3・Ministral 3 が Apache 2.0、Mistral Medium 3.5 が Modified MIT、Voxtral TTS が CC BY-NC 4.0（非商用）と表示されています。一方で公式料金ページのFAQには「商用の展開には Mistral のライセンスが必要」との記載もあるため、本番で自社運用する前にライセンスの原文と Mistral への確認が必要です。

Q. Magistral や Devstral はいまも使えますか？
A. 公式のモデル一覧では、推論モデルの Magistral（Medium 1.2・Small 1.2）とコードエージェント用の Devstral 2 は提供終了の表に入っており、いずれも2026年7月31日が終了日です。後継は Mistral Medium 3.5 と Mistral Small 4 で、推論は reasoning_effort というパラメータで調整する形に変わりました。

Q. どのモデルを選べばよいですか？
A. ローカル・ファインチューニングなら Ministral 3、コストと性能のバランスなら Mistral Small 4（入力 $0.10 / 100万トークン）、エージェント・マルチモーダルの本番用途なら Mistral Medium 3.5 が基準です。オープンウェイトで最大の性能を求めるなら Mistral Large 4（公開プレビュー）が候補になります。

まとめ

Mistral（ミストラル）とは、フランス発の AI スタートアップ「Mistral AI」が開発するオープンウェイト LLM シリーズであり、モデルの重みを公開する戦略と、無料から始められるAIエージェント「Vibe」（旧 Le Chat）、開発者向け API を組み合わせているのが最大の特徴だ。個人がまず触るなら Vibe の無料プランから、開発者としてコストを抑えて使うなら Mistral Small 4、本番のエージェント用途には Medium 3.5、自社環境で重みを管理したいなら Ministral 3 シリーズが基準になる。2026年10月6日には最上位のオープンウェイトモデル Mistral Large 4 の公開プレビューも始まった。ライセンスや日本語対応には注意点があるため、本番導入前には必ず公式情報で最新の仕様を確認してほしい。

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関連記事

• Mistralをローカルで動かす方法
• Voxtral（音声合成・文字起こし）の解説
• MistralとChatGPTの比較
• Mistralの日本語対応の実際
• Mistral NeMoの使い方
• Mistral 使い方ガイド（2026年版）
• Mistral 料金・プラン詳細
• Mistral OCR 詳細
• Mistral コーディングエージェント

参考文献

• Mistral AI 公式モデル一覧：https://mistral.ai/models/（2026-10-10 確認）
• Mistral AI 公式ドキュメント・モデル概要：https://docs.mistral.ai/models/overview（2026-10-10 確認）
• Mistral AI 公式料金ページ：https://mistral.ai/pricing/（2026-10-10 確認）
• Mistral AI ニュース（Medium 3.5・Small 4・Mistral 3・OCR 4 発表）：https://mistral.ai/news/（2026-07-03 確認）
• IBM Think「MistralAIとは」：https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/mistral-ai
• ZDNet Japan「Mistral、オープンソース AI モデル群『Mistral 3』を公開」：https://japan.zdnet.com/article/35241162/
• Uravation「2026年最新 Mistral Small 4 完全ガイド｜Apache 2.0」：https://uravation.com/media/mistral-small-4-apache-guide-2026/
• Mistral AI 日本拠点開設に関する報道：https://x.com/AIMIRAI46487/status/1938721956330905985