MistralがオープンソースMoE「Mistral Small 4」を公開——推論・マルチモーダル・コーディングを1モデルに統合しApache 2.0で配布

概要

フランスのMistral AIは2026年3月16日、独立して提供していた4モデル（Mistral Small / Magistral / Pixtral / Devstral）を1つのMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに統合した「Mistral Small 4」をApache 2.0ライセンスで公開した。総パラメータ数1,190億（アクティブ60億）の効率的な設計で、推論・多言語・画像・コーディングのすべてに対応する。

ポイント

• アーキテクチャ: スパースMoE、総パラメータ数1,190億（アクティブ: トークンあたり60億）
• コンテキストウィンドウ: 256,000トークン対応（前モデル比4倍）
• reasoning_effortパラメータ: none（高速チャット）からhigh（Magistral相当の思考連鎖）まで動的調整可能
• マルチモーダル: テキスト+画像入力をネイティブサポート
• コスト: 入力100万トークンあたり$0.15と、マルチモーダル推論モデルとして最安値水準
• ライセンス: Apache 2.0（商用利用・改変・再配布自由）
• 可用性: Mistral API・AI Studio・HuggingFace・vLLM・llama.cppなどで利用可能

解説

Mistral Small 4の最大の特徴は「4つのモデルを1つに集約した」点だ。これまでユーザーはタスクに応じてモデルを切り替える必要があったが、Mistral Small 4はreasoning_effortパラメータ一つで推論深度を調整でき、運用の複雑さを大幅に削減する。Apache 2.0ライセンスによるオープンソース配布は、自社インフラへのデプロイや微調整（ファインチューニング）を検討する組織にとって特に魅力的な選択肢となる。

注意点

• リリースは2026年3月16日時点の情報（本記事掲載時点で約2カ月経過）。ベンチマーク比較は最新のGPT-5・Claude 4・Gemini 3.5系と行う際には留意が必要
• アクティブ60億パラメータはGPUメモリ消費が少ないが、最高性能発揮にはフロンティアモデル比でまだ差がある領域も存在