Mistral Large 3はオープンソースですか、それともオープンウェイトですか？

Mistral Large 3はオープンウェイトモデルです。学習済みの重みは公開されており、ダウンロード、セルフホスティング、ファインチューニングが可能です。トークン単位のAPI費用なしで、独自のインフラ上で実行できます。オープンウェイトはオープンソースとは異なることに注意してください。トレーニングコードやデータは完全には公開されていない場合があります。

Mistral Large 3のコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

Mistral Large 3は256Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、ほとんどのドキュメントやマルチターンアプリケーションに十分です。

Mistral Large 3はどのようなベンチマークで評価されていますか？

Mistral Large 3は以下のベンチマークで評価されています：GPQA Diamond（43.9%）、MMLU-Pro（73.1%）、MATH-500（93.6%）。SRタグ付きのスコアは提供元による自己報告です。3PまたはAAタグ付きのスコアは第三者により独立して検証されています。

Mistral Large 3はFlowHuntで利用できますか？

はい — Mistral Large 3はFlowHuntで直接利用可能です。追加の設定なしで、AIエージェント、自動化ワークフロー、チャットボット、ドキュメント処理パイプラインの構築に使用できます。

Mistral Large 3は他のAIモデルと比べてどうですか？

FlowHunt AIリーダーボードで追跡されている全24モデルとMistral Large 3を、並べ替え可能なベンチマーク表で比較できます。このページの「ベンチマーク順位」セクションでは、Mistral Large 3が評価された各ベンチマークでの順位を示しています。

Mistral

Mistral Large 3

AdvancedOpen-weightAvailable in FlowHunt

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Mistral Large 3は、Mistral社が開発し2025年12月にリリースされた、要求の厳しい本番環境ワークロードに適した先進的なAIモデルです。オープンウェイトモデルとして、学習済みの重みが公開されており、セルフホスティング、プロプライエタリデータでのファインチューニング、またはAPI依存なしでのオンプレミス実行が可能です。256Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、ほとんどのドキュメントやマルチターンアプリケーションに十分対応します。

FlowHunt AIリーダーボードでは、追跡されている24モデルのうちの1つであり、3つのベンチマークで評価されています。注目スコア：MATH-500で93.6%（4モデル中1位）、MMLU-Proで73.1%（8モデル中5位）、GPQA Diamondで43.9%（14モデル中14位）。

Mistral Large 3は、2025年12月2日にMistral社の最も高性能な商用モデルとして、そして重要なことにApache 2.0ライセンスのオープンウェイトリリースとして公開されました。総675BのMoEアーキテクチャから41Bのアクティブパラメータを持ち、完全にApacheライセンスされたフロンティアに準じたモデルとしては最大かつ最も高性能です。Mistral社はLarge 3を特にヨーロッパの企業ニーズに対応するよう設計しました。EUデータセンターへのデプロイが可能で、データがデプロイ地域から離れることがないアーキテクチャによりGDPRに準拠し、多くのオープンウェイトモデルのような制限的なライセンス条件なしで商用アプリケーションに使用できます。MMLU-Proスコア84.2%と堅実な科学推論プロファイルにより、米国ベースのAPIプロバイダーにデータを送信せずに強力なAI機能を必要とする、金融、ヘルスケア、法務といった欧州の規制産業におけるデフォルトの選択肢となっています。

注：エンタープライズ汎用モデル、Apache 2.0。ハードな推論は弱い（GPQA 43.9%）。

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リリース日: 2025年12月
パラメータ数: 41B/675B MoE
コンテキスト: 256Kトークン
ウェイト: 公開
ティア: Advanced
プロバイダー: Mistral

Mistral Large 3 Benchmark Rankings

Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.

Benchmark	Score	Rank	Source	What it measures
GPQA Diamond	43.9%	14 of 14	3P	Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-Pro	73.1%	5 of 8	3P	Hard knowledge reasoning, 12K questions
MATH-500	93.6%	1 of 4	3P	Hendrycks math (500 problems)

Detailed Benchmark Scores

GPQA ◇ 3P

43.9%

Graduate-level Google-proof science Q&A

MMLU-P 3P

73.1%

Hard knowledge reasoning, 12K questions

MATH 3P

93.6%

Hendrycks math (500 problems)

Mistral Large 3 vs. Advanced Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.

Benchmark	Mistral Large 3	Claude Sonnet 4.6	GPT-4.1
GPQA ◇	43.9%	—	—
MMLU-P	73.1%	—	—
MATH	93.6%	89.0%	—

About Mistral

Mistral Founded 2023 · Paris, France

Website →

Mistral AIは、2023年4月にArthur Mensch氏（元Google DeepMind）、Guillaume Lample氏およびTimothée Lacroix氏（ともに元Meta AI Research）によって設立されたフランスのAI企業です。同社は、商用API事業と戦略的なオープンウェイト公開を組み合わせ、生成AIにおける欧州のチャンピオンとしての立場を掲げています。Mistralの主力LargeシリーズおよびApache 2.0ライセンスのモデルは、ほとんどのAIリーダーボードにおいて米国・中国以外で最も著名なプロバイダーとなっています。同社は欧州本部をパリに置き、GDPRおよびEU規制への準拠を重視し、クローズドAPIシステムと比較してオープンウェイトモデルのより軽い規制を求める独自の規制哲学を明確に示しています。

ユースケース

Mistral Large 3の活用シーン

科学・技術推論: Mistral Large 3はGPQA Diamondで43%（14モデル中14位）を達成しています。一般的な科学Q&Aを堅実なレベルで処理しますが、フロンティアモデルは最も難しい大学院レベルの問題で25ポイント以上高いスコアを記録しています。
セルフホスト＆プライベートデプロイ: Mistral Large 3はオープンウェイト（41B/675B MoEパラメータ）であり、学習済みの重みが公開され、ダウンロードとセルフデプロイが可能です。独自のGPUハードウェアまたはプライベートクラウドで実行することで、データが環境外に流出することを防ぎ、大規模なトークン単位のAPIコストを排除し、プロプライエタリデータセットでモデルをファインチューニングできます。

Strengths & Limitations

Strengths

高度な数学 — MATH-500で93%
セルフホスト＆データプライベートデプロイ（オープンウェイト）
長文コンテキストタスク（256Kコンテキストウィンドウ）

Limitations

フロンティア未満のハードな科学推論（GPQA 43% — フロンティアは90%以上）

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全24モデルを11のベンチマークで比較 — 並べ替え可能、出典付き、2026年6月更新。

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よくある質問

: Mistral Large 3は、Mistral社が開発し2025年12月にリリースされた、要求の厳しい本番環境ワークロードに適した先進的なAIモデルです。ライティング、分析、要約、質問応答などの一般的なAIタスクを処理します。
: Mistral Large 3はオープンウェイトモデルです。学習済みの重みは公開されており、ダウンロード、セルフホスティング、ファインチューニングが可能です。トークン単位のAPI費用なしで、独自のインフラ上で実行できます。オープンウェイトはオープンソースとは異なることに注意してください。トレーニングコードやデータは完全には公開されていない場合があります。
: Mistral Large 3は256Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、ほとんどのドキュメントやマルチターンアプリケーションに十分です。
: Mistral Large 3は以下のベンチマークで評価されています：GPQA Diamond（43.9%）、MMLU-Pro（73.1%）、MATH-500（93.6%）。SRタグ付きのスコアは提供元による自己報告です。3PまたはAAタグ付きのスコアは第三者により独立して検証されています。
: はい — Mistral Large 3はFlowHuntで直接利用可能です。追加の設定なしで、AIエージェント、自動化ワークフロー、チャットボット、ドキュメント処理パイプラインの構築に使用できます。
: FlowHunt AIリーダーボードで追跡されている全24モデルとMistral Large 3を、並べ替え可能なベンチマーク表で比較できます。このページの「ベンチマーク順位」セクションでは、Mistral Large 3が評価された各ベンチマークでの順位を示しています。

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