「Mistral」のコラム

Mistral Large 4（総1T・アクティブ49BのMoE）の必要メモリは推定でFP8約1TB、4bit約500〜580GB。H200×8やMac Studio 2台での可否、API利用との費用比較、他の大型MoEとの違いまで整理。2026年10月更新、重みは10月末公開予定のため数値は推定値だ。

Shieldstral 1.0 3BはMistral AIが2026年8月4日に公開したApache 2.0のオープンウェイト・マルチモーダル安全性審査モデルだ。BF16推論時のVRAM目安は16GBで、テキストと画像を単一モデルで一括審査できる。入出力フォーマットと動かし方のポイントをまとめて解説する。

Gemma 4（E2B / E4B / 26B MoE / 31B Dense）の性能を、同じくオープンウェイトの Llama 4 / Qwen 3.5 / Mistral / DeepSeek と公開ベンチマーク（MMLU-Pro / GPQA / HumanEval / MATH-500 / MT-Bench）で比較。さらに推論速度（tok/s）、メモリ効率（VRAM あたりの精度）、コスト効率（1M トークンあたりの円換算）、日本語性能、function calling 対応、Apache 2.0 / MIT / 商用利用条件まで2026年5月時点の最新情報で整理しました。社内 LLM・エッジ AI・コーディングアシスタント・RAG 用途別の推奨選定マトリクス付き。