Mistral Medium 3.5とは？128B統合モデルの機能・料金・SWE-bench 77.6%を徹底解説【2026年4月最新】

Mistral Medium 3.5は、フランスのMistral AIが2026年4月に発表した、チャット（指示追従）・推論（Reasoning）・コーディングの3能力を単一の128Bデンスモデルに統合したフラッグシップモデルです。SWE-bench Verifiedで77.6%を記録し、API料金は入力$1.50／出力$7.50（100万トークンあたり）と、同クラスの高精度モデルとしては割安に設定されています。

このモデルの登場により、Le Chatの推論モデル「Magistral」は引退し、コーディングCLI「Vibe」のデフォルトだった「Devstral 2」も置き換えられました。Le Chat／Vibeのデフォルトが Medium 3.5 に一本化された点が、2026年4月アップデートの核心です。

この記事でわかること：

• Mistral Medium 3.5が「何を統合し、何を廃止したか」（モデル系譜の整理）
• Le Chat Work Mode（エージェントモード）でできること・承認ゲートの仕組み
• Vibe CLIのリモートエージェント（GitHub PR自動生成）の使い方
• API料金・Le Chat各プランの最新情報とClaude Sonnet系とのコスト比較
• Modified MITライセンスの企業導入時の注意点とセルフホスト条件
• こんな人におすすめ／おすすめしない人の整理

AIコーディングツールや低コストLLM APIを検討している開発者・エンジニア、データ主権（EU/GDPR・オンプレ運用）を重視する企業担当者に向けた記事です。

なお、リリース日については情報源によって「4月28日」「4月29〜30日」など表記に揺れがあるため、本記事では「2026年4月（発表）」を基準とし、日付単位の断定は避けています。

Mistral Medium 3.5とは — 3機能を統合した128B Dense型モデル

Mistral Medium 3.5は、これまで「コーディングモデル」「チャットモデル」「推論モデル」と別々に提供されてきた機能を、単一の重みセット（128Bデンスモデル）に統合したモデルです。公式モデルカードでは「エージェント・コーディング用途に最適化されたフロンティアクラスのマルチモーダルモデル」と表現されています。

出典: Mistral AI 公式ニュース

Mistral AIはフランス・パリに本社を置く2023年創業のAI企業で、ヨーロッパを代表するAIスタートアップとして、オープンウェイトモデルの積極公開で知られています。開発元やモデルラインナップ全体の概要は「Mistral AIとは」もあわせて参照してください。

モデル系譜 — Medium 3.5が「統合・置換したもの」

Mistral Medium 3.5を理解する上で最も重要なのが、このモデルが登場したことで何が統廃合されたかという点です。上位記事でも曖昧なままにされがちなポイントなので、表で整理します。

結果として、Le Chat（チャットUI）とVibe（コーディングCLI）のデフォルトモデルがMedium 3.5に一本化されました。「用途ごとにモデルを選び直す」必要がなくなり、1つのモデルでチャット・推論・コーディングをまかなえるようになったのが、このアップデートの本質です。

Dense型アーキテクチャの特徴

Mistral Medium 3.5は、すべてのパラメータが常に活性化するDense（密集）型を採用しています。近年の大規模モデルで主流になりつつあるMoE（Mixture of Experts、推論時に一部のエキスパートだけを起動する方式）とは異なるアプローチです。

Denseは設計・実装がシンプルで挙動が予測しやすい一方、128B全パラメータが動くため相応の計算資源を要します。Medium 3.5では、この計算コストをリクエスト単位で調整できるように、推論エフォート（reasoning effort）を可変にしている点が特徴です。同じ重みのまま「軽いチャット応答」から「長時間のエージェント処理」まで切り替えられます。

Mistral Medium 3.5でできること

1. 統合型チャット・推論・コーディング（reasoning effort可変）

リクエスト時に推論エフォートを指定するだけで、同一モデルで負荷の異なるタスクを使い分けられます。

従来は「速いが精度が低いモデル」と「遅いが精度が高いモデル」を使い分ける必要がありましたが、Medium 3.5では単一モデルの設定変更だけで対応できます。API利用時は、簡単な照会はコストを下げ、多段タスクでは上げる、といったコスト最適化が可能です。

2. マルチモーダル（画像入力）

可変サイズ・アスペクト比に対応したビジョンエンコーダーを一から学習しており、以下のような画像分析ができます。

• 図表・グラフの読み取りと解説
• UIスクリーンショットの分析
• 書類・請求書のOCR的な読み取り
• ドキュメント画像へのQ&A

ただし、出力はテキストのみです。画像生成はモデル本体ではなくLe Chat側の機能で提供されます。より高精度な文書解析が必要な場合は、同社の専用モデル「Mistral OCR 4とは」も選択肢になります。

3. エージェント機能（関数呼び出し・構造化出力）

• ネイティブ関数呼び出し（Function Calling）に対応
• 構造化JSON出力に対応
• マルチターン会話でのツール統合

これらにより、外部ツールと連携する自律エージェントの基盤モデルとして利用できます。

4. Le Chat Work Mode（エージェントモード）

メール・カレンダー・ドキュメントに加え、JiraやSlackなどを横断して自律的にタスクを実行するエージェントモードです。すべてのツール呼び出しと推論ステップが可視化され、機微な操作の前には明示的な承認を求める設計になっています。

5. Vibe リモートエージェント（コーディング）

コーディングセッションをクラウドの隔離サンドボックスで非同期実行できる機能です。離席中も長時間タスクを進行させ、完了後にGitHubのプルリクエストとして受け取れます。

6. オープンウェイト・セルフホスティング

Hugging Faceでmistralai/Mistral-Medium-3.5-128Bとして公開されており、vLLM（推奨）・SGLang・Transformers・llama.cpp・Ollama・LM Studioで実行できます。FP8量子化を使えばGPU 4枚規模から自社環境で動かせるほか、Axolotl・Unslothでのファインチューニングにも対応します。

Le Chat Work Mode — 承認ゲート付きのエージェント業務支援

Le Chat Work Modeは、Mistral Medium 3.5が駆動するLe Chatのマルチステップ・エージェント機能です。並列・多段のタスクを、複数の業務ツールを横断しながら実行します。

出典: Mistral AI 公式ドキュメント

Work Modeでできること

Work Modeは、以下のような複合的な業務タスクに対応します。

ワークフロー自動化

• メール・Slack・カレンダーを1つの指示で横断操作
• 受信箱のトリアージ・返信草案作成・チームへのサマリー送付
• 定期レポートの自動生成（週次プロジェクトステータス、競合分析など）

リサーチ＆ドキュメント生成

• Webおよび接続ツール・内部ドキュメントから構造化レポートを生成
• Canvas（ドキュメント形式）への出力 — 編集可能なブリーフ・スライドアウトライン

データ処理

• 請求書処理・異常フラグ付け・例外レポートの自動作成
• 複数ソースのデータ統合と分析

Work Modeで使えるツール

ConnectorsはModel Context Protocol（MCP）に対応しており、外部ツールを追加して拡張できます。エンタープライズ向けのオーケストレーション基盤については「Mistral Studio Workflowsとは」もあわせて参照してください。

承認ゲート — エージェント暴走を防ぐガバナンス設計

Work Modeでは、機密性の高い操作や破壊的な操作（メール送信・Slack投稿・レコード作成／削除など）の前に、明示的な承認（approval gate）が必要です。加えて、エージェントが実行したツール呼び出しと推論ステップがすべて可視化されます。

これは、業務システムに接続するエージェントで最も懸念される「意図しない操作・暴走」を抑える設計であり、規制業界や機密データを扱う現場で導入を検討する際の重要な判断材料になります。

Work Modeの現時点の制約

Work Modeは段階的に提供が進んでいる機能であり、時期によって仕様が変わる可能性があります。現時点（2026年時点）で確認できる制約は以下のとおりです。

最新の提供状況は、公式のLe Chatで確認してください。

Vibe リモートエージェント — GitHub PRを自動生成するコーディングエージェント

Vibeは、コマンドラインでコードベースを操作する自律型コーディングエージェント（CLI）です。2026年4月のアップデートで、デフォルトモデルがDevstral 2からMistral Medium 3.5へ変更されました。

出典: Mistral AI 公式ドキュメント（Vibe）

Vibeの主な機能

リモートエージェント（注目機能）

Vibeの目玉がリモートエージェントです。ローカルのCLIセッションをクラウドの隔離サンドボックスへ「テレポート」し、以下を自律的に実行します。

• 広範囲なコード編集・依存関係のインストール・テスト実行を非同期で処理
• 処理完了後にGitHubプルリクエスト（PR）を自動作成（差分説明付き）
• ローカル端末を閉じても処理が継続し、完了後にブランチを受け取れる

大規模なリファクタリングや長時間のバッチ処理に向いており、「作業を投げて離席できる」エージェント型の開発体験を提供します。

Mistral Medium 3.5の強み

1. SWE-bench Verified 77.6% — 実コードのIssue解決能力

コーディングエージェント精度の代表的指標であるSWE-bench Verified（実際のGitHub Issueを解決できるか）で、77.6%を記録しています。公式発表では、旧デフォルトのDevstral 2やQwen3.5系を上回るとされています。

日本語系メディアの比較では、Claude Sonnet 4.5（77.2%）をわずかに上回り、Sonnet 4.6（79.6%）とは約2ポイント差という記載があります。ただし競合モデルのスコアは第三者・変動値であり、モデルの改訂や測定条件で数値が動くため、参考値として扱ってください。

エージェント能力の別指標であるτ³-Telecomでも91.4を記録しており、複数ツールを横断する複雑なタスク実行に強いことがうかがえます。

2. コスト効率 — 高精度クラスとしては割安なAPI料金

Claude Sonnet系と比較すると、入力単価はおよそ半額との比較が日本語ソースで示されています。競合の料金は改定されることがあるため、比較値はあくまで概算として捉え、実運用のコストは自社の入出力比率で試算するのが確実です。

3. Modified MITでセルフホスティング可能

Hugging Faceでオープンウェイト公開されており、FP8量子化でGPU 4枚から自社環境での実行が可能です。Claude・GPTなど主要クローズドモデルでは難しい「自社インフラ（VPC／オンプレ）での完全運用」を実現できます。

• FP8量子化: mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B
• GGUF版: unsloth/Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF
• Ollama: ollama.com/library/mistral-medium-3.5
• ファインチューニング: Axolotl・Unslothで対応

4. データ主権 — no-telemetryとオンプレ運用

Mistral AIはフランス（EU圏）に本拠を置き、データ主権を重視する設計を打ち出しています。Le ChatのPro以上では、プロンプト・出力を学習に使わせないno-telemetryモードを利用でき、オープンウェイト＋セルフホストと組み合わせれば、データを外部に出さずに運用できます。EU顧客を持つ企業や、金融・医療などの規制業界での導入検討時に強みとなるポイントです。

現時点での制約・できないこと

API料金・Le Chatプラン

API従量課金（公式）

バッチ処理・長期契約割引などの詳細は変動するため、最新料金はMistral AI公式の料金ページで確認してください。

Le Chatプラン（2026年時点）

※ Le Chat Proの価格は、通貨表記（$／€）や金額に揺れがある報道が見られます。金額は変動しやすいため、契約前に必ず公式ページで確認してください。

セルフホスティングのコスト感

FP8量子化時でGPU 4枚が最小構成の目安です。実運用では複数レプリカや投機的デコーディング（EAGLE）を組み合わせる構成が推奨されることもあり、初期インフラコストは相応にかかります。クラウドAPI（従量）とセルフホスト（固定＋運用）のどちらが得かは月間処理量で分岐するため、想定トークン量から損益分岐点を試算するのが実務的です。

使い方 — 3つのアクセス方法

出典: Mistral AI 公式ニュース

方法1: Le Chat Web（最も手軽）

1. chat.mistral.ai にアクセス
2. アカウント作成・ログイン
3. モデルに「Mistral Medium 3.5」を選択（デフォルトモデルとして採用済み）
4. Work Modeを使う場合は、モードセレクタから「Work」を選択

日常的なチャットや文書生成・分析は、Webから無料で始められます。

方法2: API利用（開発者向け）

APIはOpenAI互換形式のため、OpenAI SDKをほぼそのまま利用できます。

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-mistral-api-key",
    base_url="https://api.mistral.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-medium-latest",  # または mistral-medium-3-5-26-04
    messages=[{"role": "user", "content": "コードレビューをしてください"}],
    extra_body={"reasoning_effort": "high"}  # 推論エフォートを引き上げる
)
print(response.choices[0].message.content)

APIキーはconsole.mistral.aiで取得できます。

方法3: Ollama／セルフホストでローカル実行

# Ollamaインストール後
ollama pull mistral-medium-3.5
ollama run mistral-medium-3.5

⚠️ 128Bパラメータのため、コンシューマGPU単体（RTX 4090など）での実用は困難です。本格運用ではFP8量子化＋GPU 4枚規模を前提に、vLLMやSGLangでのサーブを検討してください。

他モデルとの比較

出典: Mistral AI 公式ニュース

以下は主要な比較ポイントの整理です。競合モデルのスコア・料金は第三者情報や時期により変動するため、参考値として扱ってください。

用途別の選び分け

「コスト重視・データ主権重視ならMistral」「精度最優先・超長文なら他モデルも比較」という切り分けが、実務での判断軸になります。Claude系との違いをより詳しく知りたい場合は「Mistral AIとは」の比較セクションも参考になります。

こんな人におすすめ / おすすめしない人

おすすめの人

• コスト重視のAPIユーザー：高精度クラスの応答を割安な単価で使いたい開発者
• コーディングエージェントを試したい人：SWE-bench 77.6%・VibeのPR自動生成を実務に使いたい
• セルフホストが必要な組織：社内データをクラウドに出せない環境（GPU 4枚〜で現実的）
• EU・規制業界向けサービスを提供する企業：データ主権・no-telemetryが必要な場面
• Work Modeで業務自動化を試したい人：メール・カレンダー・Slack・Jiraを横断する自動化
• マルチモーダルが必要な開発者：画像入力＋テキスト出力を安価なAPIで使いたい

おすすめしない人

• コーディング精度を最大化したい人：ベンチマーク最上位を狙うなら他モデルも比較を
• 超長文（1M+トークン）を一括処理したい人：256kコンテキストでは不足する場合がある
• 日本語UIで直感的に使いたい個人：Le ChatのUI日本語対応は公式情報が限定的
• 無料枠で大量処理したい人：Freeプランは1日約25メッセージ程度のソフト上限
• 大企業で即時に商用展開したい人：Modified MITの大企業例外を法務確認してから導入を

セキュリティ・ライセンスの注意点

Modified MITの「大企業例外」

Mistral Medium 3.5のライセンスはModified MITです。個人開発者やスタートアップは通常のMITに近い自由度でオープンウェイトを利用できますが、一定規模以上の収益を上げる大企業には追加の商用契約が必要となる例外条項が設けられているとされています。

具体的な収益閾値・条件は公開情報が限定的なため、大規模な商用展開を計画する場合は、導入前に必ず法務部門でライセンス原文を確認してください。

Vibe リモートエージェント利用時のデータ取り扱い

Vibeのリモートエージェントは、Mistral AIのクラウドサンドボックス上でコードを処理します。機密ソースコードや顧客データを含むコードベースを扱う場合は、次の点を確認してください。

• 自社のデータ管理ポリシーとの整合性
• 規制業界（金融・医療など）ではコンプライアンス審査を先行させる
• Work Modeの承認ゲートを有効に保ち、意図しない操作を防ぐ

機密性が特に高い環境では、リモートではなくセルフホスト＋オンプレ運用を選ぶのが安全策です。

セルフホスト時の注意

• GGUFの旧バージョンには、長いコンテキストでの性能低下が報告された経緯があります。常に最新版を使用してください
• オープンウェイトのダウンロード自体は誰でも可能ですが、商用利用時はライセンス条件の確認が必要です

よくある質問（FAQ）

Q. Mistral Medium 3.5は日本語で使えますか？

公式では日本語を含む24言語以上に対応しています。ただし、Le ChatのWeb UIの日本語対応については公式情報が限定的なため、日本語での本格利用はAPIベースでの組み込みが確実です。

Q. リリース日はいつですか？

情報源によって「4月28日」「4月29〜30日」などの揺れがあり、公式ニュースページでは別の日付が表示されるケースも確認されています。APIモデルIDが-26-04であることとも整合するため、本記事では「2026年4月（発表）」として扱い、日付単位の断定は避けています。

Q. Le Chat Work ModeはFreeプランでも使えますか？

Work Modeの全機能はLe Chat Pro以上が前提です。提供は段階的に進んでおり、Freeプランでの利用範囲は変動するため、最新状況はchat.mistral.aiで確認してください。

Q. ChatGPTやClaudeと比べてどれがいいですか？

コスト効率・セルフホスト・データ主権を重視するならMistral Medium 3.5が有力です。一方、コーディング精度の最上位や超長文（1M+トークン）処理が必要なら、他モデルも比較検討する価値があります。用途で使い分けるのが現実的です。

Q. セルフホストに最低限必要なリソースは？

FP8量子化時でGPU 4枚が最小構成の目安です。128Bデンスモデルのため、実用的な速度を出すにはそれ以上のリソースが必要になる場合があります。コンシューマGPU単体での実運用は困難です。

Q. Vibeのリモートエージェントは安全ですか？

Mistral AIのインフラ上で処理されるため、機密コードを送る場合はデータ取り扱いのリスクがあります。オープンソースや非機密プロジェクトでの利用が無難で、規制業界では事前のコンプライアンス審査を推奨します。承認ゲートを有効に保つことも重要です。

まとめ

Mistral Medium 3.5は、チャット・推論・コーディングを単一の128Bデンスモデルに統合し、Le Chat／Vibeのデフォルトを一本化したMistral AIのフラッグシップです。Magistral（推論）・Devstral 2（コーディング）・Medium 3.1（前世代）を統合・置換した点が、2026年4月アップデートの核心と言えます。

核心的な価値は次の3点です。

1. コスト効率：高精度クラスとしては割安なAPI単価で、SWE-bench 77.6%の実用精度
2. オープン性：Modified MITでGPU 4枚〜のセルフホストが可能。データを外部に出せない環境でも運用できる
3. データ主権：EU拠点＋no-telemetry＋オンプレ対応で、規制業界・機密データ用途に強い

一方で、コンテキスト長（256k）・画像生成非対応・大企業向けライセンス例外・セルフホストのGPU要件といった制約もあります。用途と要件を整理し、想定トークン量でコストを試算したうえで導入判断するのが確実です。

開発元やモデルラインナップ全体は「Mistral AIとは」を、エンタープライズ向けのオーケストレーション基盤は「Mistral Studio Workflowsとは」を、文書解析用途は「Mistral OCR 4とは」もあわせてご覧ください。