Llama vs Mistral
Mistral AIとMetaはともにオープンウェイトモデルを提供していますが、ライセンスや規模の構成が異なります。2026年最新の状況を実用面から比較します。
MetaのLlamaとMistral AI
LlamaはMetaのオープンウェイトAIモデルシリーズです。一方のMistralは、フランスを拠点とするMistral AIが開発するモデルシリーズです。両者ともダウンロード可能なモデルを公開しており、クラウドプロバイダー経由でも利用できます。MistralはApache 2.0ライセンスに基づく完全オープンなモデルと自社プラットフォームで提供する商用モデルを組み合わせているのに対し、MetaのLlamaモデルはすべてMeta独自のコミュニティライセンスの下で提供されています。
本比較は2026年10月時点で利用可能なモデルを対象としています。当サイトではLlamaのみを提供しており、チャット機能でMistralモデルはご利用いただけません。
LlamaとMistralの比較一覧
| Llama 4 | Mistral | |
|---|---|---|
| 開発元 | Meta（米国） | Mistral AI（フランス） |
| 最新モデル | Scout、Maverick（2025年4月） | Small 4（2026年3月）、Medium 3.5（2026年4月）、Large 4（2026年10月） |
| オープンウェイト | あり（Llama 4 Community License） | Small 4、Large 3（Apache 2.0） |
| 対応入力 | テキスト、画像 | テキスト、画像（Small 4、Medium 3.5、Large 4） |
| アーキテクチャ | Mixture of Experts、アクティブ17B | Small 4：Mixture of Experts、119B中アクティブ6.5B |
| 推論モード | なし | Small 4：リクエストごとに切り替え可能 |
| API料金／100万トークン（入力 / 出力） | Maverick：$0.1875 / $0.6525、Scout：$0.10 / $0.30 | Small 4：$0.15 / $0.60、Large 4：$1.36 / $4.18 |
料金は2026年10月時点のOpenRouter掲載価格です。
Mistralの最新ラインナップ
Llama 4と最も直接比較されるオープンモデルは、2026年3月リリースのMistral Small 4です。モデルカードによると、パラメータ数1,190億（119B）、128のエキスパートのうち4つがアクティブとなり、各トークンに対して65億（6.5B）パラメータが動作するMixture of Expertsモデルです。テキストと画像入力に対応し、256Kのコンテキストウィンドウ、数十言語のサポートを備え、指示追従・推論・コーディングを1つのモデルで統合しています。リクエスト単位で推論モードのオン／オフも切り替え可能です。ライセンスはApache 2.0で公開されています。
さらに上位モデルとして、Mistralは大型モデルも展開しています。2025年12月登場のMistral Large 3は、アクティブ410億・総パラメータ6,750億のMixture of Expertsモデルで、こちらもApache 2.0です。2026年4月のMistral Medium 3.5は1,280億パラメータの高密度（Dense）モデル、2026年10月のMistral Large 4はテキスト・画像入力と約100万トークンのコンテキストウィンドウを備えた最新のフラッグシップです。Medium 3.5とLarge 4についてはダウンロード可能なウェイトは確認できず、API経由で提供されています。
Llama 4との違い
Llama 4 Scoutは総パラメータ1,090億のうちアクティブが170億、Maverickは4,000億のうちアクティブが170億です。両者とも画像を認識でき、公式に12言語をサポートし、学習データは2024年8月までとなっています。Mistral Small 4は総サイズこそScoutと同等ですが、1トークンあたりのアクティブパラメータが少ないため高速に動作しやすい傾向があり、推論モードも備えています。また約1年新しい分、学習データも比較的新鮮です。
Small 4に対するLlamaの強みは、Maverickのより大きな総容量、Metaのモデルカードにある極めて長いコンテキスト（Scoutで1,000万トークン）、そしてツールやファインチューニングモデルの豊富なエコシステムにあります。なお、APIプロバイダーや当チャットではモデルカードよりも短い制限値が設定されています。詳しくはLlama 4 Scoutのページをご覧ください。
ライセンスの違い
Mistral Small 4とMistral Large 3はApache 2.0を採用しており、少ない制約で商用・非商用問わず利用できる標準的なオープンソースライセンスです。Llama 4のコミュニティライセンスも商用利用を認めていますが、利用規定の遵守、「Built with Llama」のクレジット表記、ファインチューニングモデルの命名規則、月間アクティブユーザー数7億人の上限、マルチモーダルモデルに対するEU圏での制限が加わります。特に最後の点は重要で、MistralのApache 2.0モデルには地域制限がありません。詳細はライセンスガイドをご確認ください。
ローカル環境での実行
Mistralのモデルカードには、Small 4の実行環境としてvLLM、llama.cpp、LM Studio、SGLang、Transformersが挙げられています。Llama 4も同様のツール群で動作し、OllamaではScoutが67 GB、Maverickが245 GBのダウンロードサイズです。ScoutもSmall 4も一般的なノートPC向けではなく、ワークステーションやサーバー向けのモデルと言えます。軽量なローカルモデルをお探しの場合は、扱いやすいLlama 3.1 8Bがおすすめです。詳細はLlamaのローカル実行ガイドをご覧ください。
コストの比較
API利用時、100万トークンあたりの料金はLlama 4 Scout（入力$0.10／出力$0.30）がMistral Small 4（$0.15／$0.60）よりやや割安です。Maverick（$0.1875／$0.6525）はSmall 4と同水準です。Mistralの上位モデルはより高価格帯となり、Large 3が$0.50と$1.50、Medium 3.5が$1.50と$7.50、Large 4が$1.36と$4.18です（2026年10月時点のOpenRouter掲載価格）。
どちらを選ぶべきか
レポートの要約、顧客対応、領収書画像の読み取りなど、実際の業務で必要なタスクを3〜4つ挙げてみてください。それらをLlama 4とMistral Small 4（Mistralは推論モードのオン／オフ両方）で試し、回答精度、処理速度、回答ごとのコストを比較しましょう。そのうえで、自社の拠点や規模に合わせてライセンス条項を確認することをおすすめします。手軽にLlama AIの性能を試したい場合は、登録不要の無料チャットをぜひお試しください。
Llamaがおすすめなケース
- 画像をネイティブ認識でき、Mistral Small 4より総容量が大きいオープンモデル（Maverick）を使いたい場合
- Llama向けに整備されたツール、チュートリアル、派生モデルのエコシステムを活用したい場合
- 推論モードの設定なしで、迅速かつストレートな回答を得たい場合
- 今すぐWeb上で無料でお試ししたい場合
Mistralがおすすめなケース
- EU圏の制限がないApache 2.0ライセンスのモデルを求める場合
- 推論モードの切り替えが可能な、より新しいオープンモデルが必要な場合
- 欧州発のAIプロバイダーを選びたい場合
- Mistralの最新フラッグシップモデルであるLarge 4をAPIで使いたい場合
関連記事：Llama vs Qwen、Llama vs DeepSeek、Llamaの歴史
よくある質問
Mistralはオープンソースですか？
一部のモデルはオープンソースです。Mistral Small 4とMistral Large 3はApache 2.0で提供されています。Medium 3.5やLarge 4など、その他のモデルはAPI経由で提供されています。
MistralはLlamaより優れていますか？
Mistral Small 4はより新しく、推論モードを備えています。総サイズではLlama 4 MaverickがSmall 4を上回り、Mistral Large 3はさらに大規模です。実際の用途に合わせて比較検証することをおすすめします。
Llama.OnlineのチャットでMistralは使えますか？
ご利用いただけません。当サイトのチャットではLlamaモデルのみを提供しています。
欧州の企業にはどちらが適していますか？
MistralのApache 2.0モデルには地域制限がありませんが、Llama 4のマルチモーダルモデルはEU域内の企業に対してライセンス権を付与していません。なお、本記述は一般的な情報提供であり、法的な助言ではありません。