📝 エグゼクティブサマリー
Mistral Large 2は、2024年にリリースされたモデルですが、2026年現在でも「いぶし銀」の活躍を見せるベテランです。
特にプログラミングの領域においては、最新のLlama
4やGoogleのモデルと比較しても、出力の安定性と正確性で一日の長があります。「愛想はいらない、動くコードをくれ」という玄人好みのAIです。
ただし、API利用料は最新モデルと比較して割高になりつつあり、画像認識もできないため、用途は「質実剛健なテキスト/コード処理」に限定されます。
💰 料金体系の詳細
価格モデル
- API利用: かなり高額。入力$2/出力$6は、Llama 4の数十倍のコスト。それだけの価値を見出せるかどうかが鍵。
- 無料アクセス: Le Chat (公式Webチャット) で試用可能。
- 商用ライセンス: 独自デプロイの場合は別途契約が必要。
🎯 主要ベンチマーク結果
| ベンチマーク | Mistral Large 2 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| HumanEval (Code) | 92.0% (High) | Avg+ |
| MMLU (Reasoning) | 84.0% | High |
| Tokens/sec | ~48 | ~120 |
✅ 長所と短所
👍 長所
- AI特有の「前置き」や「言い訳」をせず、結論から話すプロフェッショナルな性格
- COBOLやFortranなどの古い言語を含む、広範なコード生成能力
- Function Callingの信頼性が高く、業務システムに組み込みやすい
👎 短所
- とにかく高い。コストパフォーマンスは悪い部類に入る
- 画像やPDFの図表を読めない（テキストのみ）
- Llama 4などの最新軽量モデルに速度で負ける
💭 Reddit ユーザー評価
ポジティブな意見 TOP3
「『確かに、そのコードを修正します』とか言わずに修正後のコードだけ出してくれる。愛してる」
— Senior Engineer
「他のモデルが諦めるようなスパゲッティコードのリファクタリングはこいつにしか頼めない」
— Backend Dev
「検閲が緩いのが良い。変な倫理フィルターに引っかからずに仕事ができる」
— Researcher
ネガティブな意見 TOP3
「請求書を見て倒れそうになった。Llama 4に切り替えるわ」
— Startup CTO
「スクリーンショットを貼って『これ直して』ができないのが地味に痛い」
— Frontend Dev
「たまに考え込んで戻ってこないことがある」
— API User
🎯 推奨使用例
最適な用途 TOP3
- レガシーシステムの現代化 - 古い言語から新しい言語への書き換えなど
- バックエンド処理の自動化 - 安定したJSON出力が必要なAPI連携
- 欧州言語でのビジネス文書 - フランス発だけあり、英語以外の欧州言語表現が巧み
推奨しない用途 TOP3
- 画像認識が必要なタスク - そもそも機能がない
- コスト重視の大量処理 - ログ解析などに使うと破産する
- エンタメ系チャットボット - 真面目すぎて面白みがない
📊 結論と総合評価
総合評価: ⭐⭐⭐⭐ (4.0/5.0)
Mistral Large 2は、流行り廃りの激しいAI業界において、「変わらぬ実力」を示し続ける職人のような存在です。
派手なマルチモーダル機能も、驚くような低価格もありません。あるのは「書いたコードが動く」という信頼だけです。
プロフェッショナルが自分の仕事道具として選ぶには最高ですが、遊びで使うには高価で無愛想すぎるかもしれません。
🔮 今後の展望
2026年後半には、コーディング支援機能をさらに強化した「Devstral」ファミリーとの統合が噂されています。開発者体験（DevEx）を向上させる方向での進化が続くでしょう。