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Mistral、中国に対抗するオープンウェイトAIで競争、サイバー能力が売り

CryptopolitanOct 6, 2026 7:00 PM
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Mistralは、中国以外で構築された同種のモデルの中で最も強力であると称される、トリリオンパラメータのオープンウェイトモデル「Mistral Large 4(ML4)」のパブリックプレビューを開始しました。

コードネーム「Le Chonk」を持つこのモデルの主な訴求点はサイバーセキュリティです。モデルはMistralのAPIを通じて利用可能です。発表において、同社は開発者、セキュリティ企業、政府機関との3週間のテストを経て、10月27日頃にダウンロード可能なモデルウェイトを公開すると述べています。

その一週間前、9月29にAnthropicは、 自身の研究, Zhipu AIのオープンウェイトGLM-5.3(中国国外ではZ.aiとして知られる)が自律的に動作するサイバー攻撃のエクスプロイトを作成できる可能性について警告する調査結果を発表しました。また、同モデルには安全対策が十分に施されておらず、大半の場合に回避可能である可能性があると指摘しました。

「オープンウェイトモデルの最前線」とベンチマークの結果

共同創業者兼チーフサイエンティストのGuillaume Lample氏は、「ML4はオープンウェイトモデルの最前線に位置しています。」と述べています。

10月6日(火)にリリースされたこのモデルは、エージェント型コーディングテストであるDeepSWE v1.1での予備テストを実施し、Large 4は62%という成績を収め、GLM-5.3よりわずか1ポイント上回りました。

AnthropicのGLM-5.3に関する警告が重要な理由とは?

Anthropicの研究は、Mistralの製品ポジショニングに役立っています。

Anthropicが引用した9月17日付の評価によれば、米政府のAI標準化・イノベーションセンターはGLM-5.3を「これまで公開された中で最もサイバー攻撃能力の高いオープンウェイトモデル」と称し、米国の最先端モデルよりも約4ヶ月遅れていると指摘しました。

Anthropic自身のフロンティアレッドチームによると、同モデルは軽度の監督下でわずか1日以内に、以前知られていなかったブラウザの脆弱性を連鎖させて実用的なエクスプロイトを作成できることが発見されました。

問題となるのはセキュリティ対策です。同社は、模擬テストにおいて攻撃者が単純な手法を用いてGLM-5.3の組み込み保護機能を「64%から100%の確率で回避した」と記しています。Anthropicは、同じ攻撃が保護機能付きのClaudeモデルに対しては失敗したと述べています。

米大手ラボのロックされたモデルに対するオープンウェイト

米国の主要なAIラボは、最も能力の高いモデルを一般公開からほぼ控えてきました。その一例がAnthropicのClaude Mythos Previewであり、これは同社の最も強力なサイバーセキュリティモデルですが、一般公開されていません。 

Anthropicが代わりに取っているアプローチは、このモデルが配布するには危険すぎると判断し、約40の審査済みの組織にProject Glasswingを通じてアクセスを提供することです。

OpenAIも4月、GPT-5.4-Cyberバリアントを「Trusted Access for Cyber」プログラム内の段階的な本人確認の背後に配置するという類似のアプローチを取りました。9月には、同社が自らの Astraモデル が準備度フレームワークにおいてサイバーセキュリティの「Critical(重要)」閾値を超えたと発表しました。

Mistralは米国の競合他社とは異なるアプローチを取っています。同社はモデルを制限せず、セキュリティチームが自らのシステムを毎日スキャンする必要があると主張しています。これらのチームはまた、閉じたモデルはそのような大量使用においてしばしば高コストであり、場合によってはデュアルユース(両用)リクエストを完全に拒否することも認識しています。

「サイバー防御能力により、企業や政府は、クローズドモデルを Jailbreak してサイバー攻撃を行う脅威アクターから身を守ることができます」と Lample は述べています。プレビュー版では、開発者、セキュリティ企業、政府機関が、一般公開 API よりも制限の少ないバージョンを利用できます。

€3億の資金調達で裏打ちされた主権重視のアプローチ

9月、Mistral は評価額 €210 億超で €30 億(約35億ドル)の資金調達を発表しました。Large 4 はその発表以来、同社がリリースした初のモデルです。

このモデルは、Mistral の欧州データセンターにある約4,000台の Nvidia Grace Blackwell GPU を使用し、2か月にわたってゼロからトレーニングされました。

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