Mistral：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なMistral提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：19件
最速
出力速度
モデル合計：19件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：19件
Mistralは19モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Mistralで知能が上位のモデルはGLM-5.2 (max)（53）、Mistral Medium 3.5（30）、Mistral Small 4（20）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max)（211 t/s）、Ministral 3 3B（201 t/s）、Mistral Small 4（177 t/s）です。
- 遅延では、Ministral 3 3B（0.61秒）、Mistral 7B（0.76秒）、Mistral Small 3（0.79秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Ministral 3 3B（$0.10）、Mistral Small 3.1（$0.12）、Mistral Small 3.2（$0.12）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Mistralで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはGLM-5.2 (max)（1M）、Mistral Medium 3.5（262k）、Devstral 2（262k）です。
- GLM-5.2 (max)は知能と速度を最も高い水準で両立しています。費用を最適化するなら、Ministral 3 3Bの料金が最も競争力に優れています。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.2 (max) | 1.05M | オープン | 53 | $0.38 | 211 | 1.06 | 12.92 | 9.48 | |||
Mistral Medium 3.5 | 262k | オープン | 30 | $0.46 | 145 | 2.23 | 19.44 | 13.77 | |||
Mistral Small 4 | 256k | オープン | 20 | $0.10 | 177 | 0.75 | 14.90 | 11.32 | |||
Devstral 2 | 262k | オープン | 19 | $0.00 | 49 | 1.53 | 11.74 | -- | |||
Devstral Small 2 | 256k | オープン | 18 | $0.00 | 141 | 2.20 | 5.75 | -- | |||
Mistral Large 3 | 262k | オープン | 16 | $0.08 | 50 | 1.17 | 11.13 | -- | |||
Mistral Small 3.1 | 131k | オープン | 15 | $0.04 | 151 | 0.80 | 4.12 | -- | |||
Mistral Medium 3.1 | 131k | 独自 | 15 | $0.17 | 116 | 1.46 | 5.76 | -- | |||
Mistral Medium 3 | 131k | 独自 | 12* | -- | 58 | 1.45 | 10.06 | -- | |||
Mistral Small 4 | 262k | オープン | 12* | -- | 169 | 0.86 | 3.82 | -- | |||
Ministral 3 14B | 262k | オープン | 11 | $0.16 | 98 | 0.95 | 6.07 | -- | |||
Mistral Small 3.2 | 131k | オープン | 11 | $0.14 | 163 | 0.83 | 3.90 | -- | |||
Ministral 3 8B | 262k | オープン | 9 | $0.18 | 126 | 0.80 | 4.77 | -- | |||
Ministral 3 3B | 131k | オープン | 7 | $0.13 | 201 | 0.61 | 3.10 | -- | |||
Mistral Small 3 | 32.8k | オープン | 7* | -- | 165 | 0.79 | 3.83 | -- | |||
Mistral Small (Sep) | 32.8k | オープン | 4* | -- | 161 | 0.87 | 3.98 | -- | |||
Mistral Small (Feb) | 262k | 独自 | 3* | -- | 154 | 0.85 | 4.10 | -- | |||
Mistral Medium | 131k | 独自 | 3* | -- | 132 | 2.27 | 6.06 | -- | |||
Mistral 7B | 32.8k | オープン | 2* | -- | 131 | 0.76 | 4.57 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Mistralに関するよくある質問
Mistralが提供し、当社が追跡しているモデルは19モデルです：GLM-5.2 (max)、Mistral Medium 3.5、Mistral Small 4、Devstral 2、Devstral Small 2、Mistral Large 3、Mistral Small 3.1、Mistral Medium 3.1、Mistral Medium 3、Mistral Small 4、Ministral 3 14B、Mistral Small 3.2、Ministral 3 8B、Ministral 3 3B、Mistral Small 3、Mistral Small (Sep)、Mistral Small (Feb)、Mistral Medium、Mistral 7B。
Mistralで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア53のGLM-5.2 (max)です。
Mistralで出力速度が最も速いモデルは、毎秒210.9トークンのGLM-5.2 (max)です。
Mistralで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.61秒のMinistral 3 3Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Mistralでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.10のMinistral 3 3Bです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Mistralのモデル間では料金に最大21倍の差があり、Ministral 3 3Bの100万トークンあたり$0.10から、Mistral Mediumの$2.10までとなっています。
はい。MistralはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。Mistralの全19モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Mistralの全19モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Mistralは3推論モデルを提供しています：GLM-5.2 (max)、Mistral Medium 3.5、Mistral Small 4。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Mistralのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。