Mistral AIが1.05兆パラメータMoE「Mistral Large 4（Le Chonk）」の重みを公開、FrontierCodeでオープン首位

総1.05兆・活性520億パラメータのMoE設計と100万コンテキスト

Mistral AIが2026年10月29日に重みを公開した「Le Chonk」は、Hugging Faceの公式リポジトリで「Mistral Large 4」として提供されるフラッグシップモデルです。細粒度のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は約1.05兆に達する一方、推論時に1トークンあたり活性化するパラメータは約520億に抑えられています。1兆パラメータ級の知識容量を持ちながら、実運用時の推論コストとレイテンシを抑える設計です。

Hugging FaceのMistral公式ページによると、Large 4はスクラッチから学習されたネイティブマルチモーダル（テキスト＋画像）モデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウと160以上の言語をサポートします。Artificial Analysisでも10月29日付でMediumおよびHigh構成の評価が掲載され、知能指数とコストのバランスを示すPareto効率で新たな基準を打ち立てました。

FrontierCodeでのオープン首位と主要サイバー企業4社による検証

今回のリリースでMistral AIが前面に掲げたのは、エージェント型コーディングとサイバーディフェンスの2領域です。コーディングでは、Cognitionが提供するベンチマーク「FrontierCode」においてオープンウェイトモデル中1位を獲得しました。単発の関数生成ではなく、複数ファイルにまたがる調査やツール呼び出しを含む自律的な開発タスクでの強さが示されています。

防御面では、CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscalerといった世界の主要サイバーセキュリティ・インフラ企業による検証を実施しました。さらにモデルカードでは、サイバーセキュリティに加えて金融（Finance）や法務（Law）の領域でもオープンウェイトモデルとして最高水準に達していると説明されています。

• Built to build（エージェント型開発）

  CognitionのFrontierCodeでオープンモデル首位に立ち、Artificial AnalysisのPareto効率でも最高水準を記録。

• Built to defend（サイバー防御）

  CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscalerなどのセキュリティベンダーによる実践的なテストを通過。

• Built for sovereignty（データ主権と独自学習）

  Hugging Faceから重みを取得して自社環境へ配備でき、Mistral Forgeで事前学習・事後学習・強化学習のカスタマイズが可能。

Hugging Faceからの重み取得とMistral Forgeによる企業向け適合

モデルの重みはhuggingface.co/mistralaiのFrontierコレクション内にある「mistral-large-4」で公開されています。ソースコードやセキュリティログを外部APIへ送信できない金融機関や法務部門、防衛・インフラ企業にとって、1兆パラメータ級のモデルを自社データセンターや専用クラウドに閉じて運用できる点は大きな意味を持ちます。

さらに社内固有の知識やコードベースを深く組み込みたい場合は、カスタムAI構築基盤「Mistral Forge」を利用できます。事前学習から事後学習、強化学習まで社内データを反映した専用モデルを作れるため、脆弱性調査やレガシーコード改修などの反復業務に合わせてLe Chonkを最適化し、自社の管理下でデプロイする運用が可能です。