Mistral Large 4 vs Kimi K3.1 Pro：2つのマルチモーダル旗艦モデル、違いはライセンスだけ

これらのモデルはどちらも画像入力に対応し、アメリカのビッグフォー以外のラボによってフラッグシップとして販売されています。それ以外の点はほぼすべて異なります。Mistral Large 4の表示価格は入力100万トークンあたり1.36ドル、出力100万トークンあたり4.18ドル——現在はその半額で、終了日は公表されていません——モデル・アズ・ア・サービスを別契約に留保するライセンスの下にあります。Kimi K3.1 Proは一律2.00ドルと10.00ドルで、重みは11月4日までの公開が約束されており、今日時点ではArtificial Analysisのラベルが依然としてプロプライエタリと表示されています。一方は商業条項付きの西側のオープンウェイト、もう一方は来週オープンウェイトになる予定のAPI専用フラッグシップです。

カード

• Mistral Large 4 — Mistral のモデルカードでは 1.05 兆パラメータ、うち 520 億がアクティブ（Artificial Analysis によると 490 億）、16 億パラメータのビジョンエンコーダー、1M コンテキストを公称し、テスト構成では 524,288 を実測。100 万トークンあたり $1.36 / キャッシュ時 $0.14 / $4.18、プロモーション価格は $0.68 / $0.07 / $2.09。

• Kimi K3.1 Pro —コンテキスト1M、最大出力943K、テキスト・画像・動画入力対応。OrcaRouterで100万トークンあたり入力$2.00、出力$10.00（Moonshotの定価）。実測p50初回トークン：7.27秒。

• ライセンスの期限——Mistralの重みはすでに公開されており、bf16で1,060.6 GB、ゲートなし、Mistral Ecosystem Open-Weight Licenseの下で提供されています。Kimiの重みは11月4日までに公開予定で、ライセンスがMIT型か制限付きかはまだ公表されていません。

ここではトークンあたりの価格という単位は適切ではありません

出力行を比較すると、Mistral は定価で 58% 安く、プロモーションでは 79% 安く見えます。完了したタスクあたりで比較すると、順位が逆転する可能性があります。なぜなら、2 つのモデルは回答に至るまでに同じ数のトークンを消費しないからです。

Mistral自身の報告では、Artificial Analysisのコーディングエージェント指数において、Large 4は同等の競合よりタスクあたりのトークン数が47%少ない。Kimiがタスクあたり出力トークンを2倍消費するなら、プロモーション中の出力単価$2.09のラインは、半分のトークンで完了する$10.00のラインより、完了したジョブあたりのコストが高くなる。これはどちらのモデルが優れているかについての予測ではない。タスク単位の測定を伴わないトークンあたりの比較は、値札の比較にすぎないという主張である。

これらのカードが正直に示しているのは上限です。Kimiの943Kという最大出力は、Mistralで測定された524Kのコンテキストの2倍以上であり、200,000出力トークンを必要とする単一呼び出しの文書生成は両方で可能ですが、600,000トークンを必要とするものは片方でしか可能ではありません。ワークロードが単一リクエストでの長文生成であれば、決め手になるのはその列であり、価格の列ではありません。

購入者にとってライセンスが実際に変えるもの

Mistralの第2条こそ、この比較が単なる算術ではない理由です。「Model as a Service」事業、つまり第三者に推論やポストトレーニングのためにモデルへアクセスを提供し、その際に入力、パラメータ、学習データに対して実質的な管理権限を与える事業を運営する者は、まず別途の商用ライセンスに署名する必要があります。重要な除外規定が3つあります。能力が特定の機能に組み込まれている製品は問題なく、他社でホストされるモデルへの単なる中継も問題なく、内部利用も問題ありません。

Kimi K3.1 Proのライセンスは、現時点では単純に知りようがない。Moonshotは重みが11月4日までに提供されると述べているが、どのような条件で提供されるかは明言していない。また、以前のK3リリースは参考にならない。ライセンスは目の前のリリースから読み取るものだからだ。ファインチューニングして再販売する予定のある人は、これを日付の付いた未解決事項として扱うべきだ。

今週はどれをトラフィックの後ろに配置しますか

画像入力と、確認可能な欧州で学習されたモデルが必要なら、Mistral Large 4 は本日時点で Mistral の API および第三者ホストを通じて呼び出せます — 当社経由ではありません。OrcaRouter のカタログには含まれていません。実行している他のすべてと並べて 1 つのキーでモデルを使いたいなら、Kimi K3.1 Pro は OrcaRouter で定価提供されており、同じエンドポイントの背後に自動フェイルオーバーと 224 モデルのカタログを備えています。

迷っているなら、どちらにとっても有用な実験は同じです。どちらの価格を信じる前に、自分のワークロードで完了タスクあたりの出力トークンを測定してください。Mistralの47%という主張と、Kimiのトークン消費の多い長文出力の上限は相反する方向を示しており、あなたのプロンプトにとって真になるのはそのうち一方だけです。

{{1}}次に注目すべき点{{/1}}：Kimiの11月4日のウェイトが寛容なライセンスの下で公開されるかどうか（公開されれば、Mistralがこのページで持つ唯一の構造的優位性が失われる）、そしてMistralの半額プロモーションが終了するかどうか（終了すれば一夜にして逆方向の差が2倍になる）。