MistralがMistral Large 4を発表:1兆パラメータの多模態オープンモデル
Mistralはマルチモーダルモデル「Mistral Large 4」のプレビュー版を公開した。総パラメータ数1兆、アクティブパラメータ52Bの規模を持ち、脆弱性再現テストで82%のスコアを達成。視覚認識やコーディングでも高い実力を誇る。重みファイルは10月末に公開予定だ。
Mistralはマルチモーダルモデル「Mistral Large 4」のプレビュー版を公開した。総パラメータ数1兆、アクティブパラメータ52Bの規模を持ち、脆弱性再現テストで82%のスコアを達成。視覚認識やコーディングでも高い実力を誇る。重みファイルは10月末に公開予定だ。
浙江大学の研究チームはAI音声モデルを不正操作する新手法「AudioHijack」を発表した。人間の耳には聞こえない微小な信号を音声に潜ませ、79〜96%の成功率で機密検索やデータ流出などのコマンドを実行させる。MicrosoftやMistralの商用音声サービスでも脆弱性が確認された。
仏Mistralは推論モデル「Magistral Small 1.2」および「Medium 1.2」をリリースした。ビジョンエンコーダーを搭載して画像分析が可能になったほか、24BのSmall版は量子化により32GB RAMのMacBookやRTX 4090単体でもローカル実行できる。
Mistralは対話型AI「Le Chat」にディープリサーチ機能、多言語推論、画像編集、Projects機能を追加した。競合と異なり機密データをクラウドに上げずオンプレミス環境で直接分析できる点が特徴で、無料を含む全プランで利用できる。
MistralはAIコーディングアシスタント「Mistral Code」を発表し、限定ベータ版の提供を開始した。オープンソースのContinueをベースに自社モデルを統合し、80以上の言語に対応する。クラウドだけでなく完全なオンプレミスや閉域網環境での展開に対応している点が特徴だ。
MistralはAll Hands AIと共同開発したコーディング特化型AIモデル「Devstral」を発表した。パラメータ数は24B、Apache 2.0ライセンスで商用利用が可能。RTX 4090や32GBメモリのMacでローカル実行でき、SWE-Bench VerifiedでGemma 3 27BやDeepSeekのV3を上回った。
Mistralはコスト効率を重視した新AIモデル「Mistral Medium 3」を発表した。入力100万トークンあたり0.40ドル、出力2ドルで、Claude 3.7 Sonnetの90%以上の性能を持つと謳う。法人向けチャット「Le Chat Enterprise」の一般提供も開始された。
仏Mistralは、アラビア語圏向けに特化した240億パラメータの新モデル「Mistral Saba」を公開した。同等サイズのMistral Small 3よりアラビア語処理が大幅に優れ、タミル語などインド発祥の言語にも対応する。APIとオンプレミス環境で提供される。
仏Mistral AIはAFP通信との複数年にわたるコンテンツ提携を発表した。対話型AI「Le Chat」の回答精度を高めるため、6言語・日次約2300本の新着記事と1983年以降の全アーカイブを活用可能にする。画像や動画は対象外だが、同社として初の報道機関との協業となる。
Sakana AIは入力タスクに応じてリアルタイムに重みを動的調整する「Transformer²」を発表した。特異値微調(SVF)と強化学習を組み合わせ、LoRAよりはるかに少ないパラメータ数で数学やコード生成性能を大きく向上させた。
ElevenLabsはMistralやPerplexity、Hugging Faceなどと提携し「AI Engineer Pack」を発表しました。参加する各ツールで50ドル以上のクレジットが提供され、プロトタイプ検証でかさみがちなAPI利用料の負担を抑えられます。
Mistralは多言語対応のコンテンツモデレーションAPIの提供を開始した。微調整されたMinistral 8Bを活用し、ヘイトスピーチや暴力など9つの有害カテゴリを検出できる。あわせてAPIコストを25%削減するバッチ処理APIも発表した。