- フランスのAI研究所MistralがMagistralファミリーとして初の推論モデルを発表
- Magistral SmallとMagistral Mediumの2種類をリリース、数学・物理学問題に段階的アプローチ
- 競合他社比較では性能面でGemini 2.5 ProやClaude Opus 4に劣るも、10倍の高速処理を主張
- 11億ユーロ（約12億4,000万ドル）調達済みのMistralが推論AI分野に本格参入
Mistralの推論AIモデル分野への参入とMagistral発表
フランスのAI研究所Mistralが推論AIモデル分野に参入した。
火曜日の朝、Mistralは初の推論モデルファミリーであるMagistralを発表した。OpenAIのo3やGoogleのGemini 2.5 Proなどの他の推論モデルと同様に、Magistralは数学や物理学といった分野での一貫性と信頼性の向上のため、問題を段階的に解決する。
Magistral SmallとMagistral Mediumの仕様と提供形態
Magistralには2つのバリエーションがある。Magistral SmallとMagistral Mediumだ。Magistral Smallは240億パラメータのサイズで、寛容なApache 2.0ライセンスの下、AI開発プラットフォームのHugging Faceからダウンロード可能である。（パラメータはモデルの動作を導く内部コンポーネントである。）より高性能なMagistral Mediumは、MistralのLe Chatチャットボットプラットフォームと同社のAPI、さらにサードパーティのパートナークラウドでプレビュー提供されている。
Mistralはブログ投稿で「[Magistralは]構造化された計算やプログラマティックロジックから決定木やルールベースシステムまで、幅広い企業ユースケースに適している」と述べている。「[これらのモデルは]多段階ロジック用に微調整されており、解釈可能性を向上させ、ユーザーの言語で追跡可能な思考プロセスを提供する」という。
Mistralの企業概要と資金調達状況
2023年に設立されたMistralは、前述のLe Chatやモバイルアプリなど、さまざまなAI駆動サービスを構築するフロンティアモデル研究所である。General Catalystなどのベンチャー投資家が出資しており、これまでに11億ユーロ（約12億4,000万ドル）超を調達している。
競合他社との性能比較における課題
強固なリソースにもかかわらず、Mistralは推論モデルの開発など特定の分野で他の主要AI研究所に後れを取っている。Mistral自身のベンチマークを判断する限り、Magistralも特に競争力のあるリリースとは思われない。
モデルの物理学、数学、科学スキルを評価するGPQA DiamondとAIMEのテストにおいて、Magistral MediumはGemini 2.5 ProとAnthropicのClaude Opus 4を下回った。Magistral Mediumはまた、人気のプログラミングベンチマークであるLiveCodeBenchでもGemini 2.5 Proを上回ることができなかった。
Mistralが主張するMagistralの競合優位性
おそらくそれが、MistralがブログポストでMagistralの他の強みを謳っている理由だろう。Mistralの主張によると、MagistralはLe Chatで競合他社の「10倍」の速度で回答を提供し、イタリア語、アラビア語、ロシア語、簡体字中国語などの幅広い言語をサポートしている。
同社は投稿で「フラッグシップモデルを基盤として、Magistralは研究、戦略計画、業務最適化、データ駆動意思決定のために設計されている。複数の要因によるリスク評価とモデリングの実行や、制約下での最適な配送時間の計算などに対応する」と述べている。
Mistralの最近の製品展開状況
Magistralのリリースは、Mistralが「vibe coding」クライアントであるMistral Codeをデビューした後に実現した。その数週間前には、Mistralは複数のコーディング重視モデルをローンチし、GmailやSharePointなどのサードパーティサービスとMistralのモデルを統合するAIエージェントビルダーなどのツールを提供する企業向けチャットボットサービス、Le Chat Enterpriseを展開していた。
引用元：TechCrunch
Mistral releases a pair of AI reasoning models
