自ら計画し、ツールを呼び、複数の手順をこなすモデル。Claude CodeやManusからエージェント基盤、評価まで。
Mistral AIはMistral Small 4を発表した。Magistralの推論、Pixtralのマルチモーダル、Devstralのエージェント型コーディングを1つのモデルに統合し、Apache 2.0ライセンスで公開している。119B総パラメータのMoEで256kコンテキストウィンドウに対応し、Mistral Small 3と比べてレイテンシ重視設定でエンドツーエンドの完了時間を40%削減、スループット重視設定で毎秒リクエスト数を3倍にした。
選定理由：推論、マルチモーダル、エージェント型コーディングを1モデルに統合した構成と、出力長を抑えた比較が示されており、モデル選定の軸を整理しやすい。
Mistral AIは、ターミナル向けコーディングエージェントMistral Vibe 2.0を公開した。Devstral 2モデル群を基盤とし、カスタムサブエージェントやスラッシュコマンドによるスキル読み込みに対応する。Le Chat ProとTeamプランで利用でき、追加利用は従量課金またはBYOKで可能である。
選定理由：カスタムサブエージェントやスラッシュコマンドのスキルなど新機能に加え、Devstral 2の料金とプラン構成も示されており、導入時の比較材料になる。
Mistral AIは、コーディングモデルのDevstral 2（123B）とDevstral Small 2（24B）、およびターミナル向けCLIのMistral Vibeを公開した。Devstral 2はSWE-bench Verifiedで72.2%、Devstral Small 2は68.0%を記録している。Devstral 2はAPIで当面無料で、無料期間後は入力/出力で100万トークンあたり$0.40/$2.00となる。
選定理由：SWE-bench Verifiedのスコアに加え、人手評価でClaude Sonnet 4.5との差が残ると明記しており、オープンモデルの現在地を比較しやすい。
Mistral AIは、企業がAIを本番運用するためのプラットフォーム「Mistral AI Studio」を発表した。Observability、Agent Runtime、AI Registryの3本柱で構成され、プライベートベータの申し込みを受け付けている。ハイブリッド、専用、セルフホストのデプロイに対応する。
選定理由：プロトタイプから本番運用へ進めない要因を整理し、観測、実行基盤、資産管理の三本柱で解く構成が具体的に示されている。
Mistralは新たにAgents APIを発表した。コード実行、Web検索、画像生成、MCPツールの組み込みコネクタと、会話をまたぐ永続メモリ、エージェントのオーケストレーション機能を備え、Chat Completion APIを補完する枠組みとして提供される。SimpleQAではWeb検索の併用でMistral Largeが75%、Mistral Mediumが82.32%となった。
選定理由：組み込みコネクタ、永続的な会話、複数エージェントのハンドオフがAPI単位で整理され、エージェント実装の設計要素を把握しやすい。
Mistral AIはAll Hands AIと共同で、ソフトウェアエンジニアリング向けのエージェント型LLM「Devstral」を発表した。SWE-Bench Verifiedで46.8%を記録し、従来のオープンソースSoTAを6ポイント超上回る。Apache 2.0ライセンスで公開し、APIではdevstral-small-2505として提供する。
選定理由：SWE-Bench Verifiedでの比較条件と、単体のRTX 4090やMac 32GBで動かせる点が併記され、ローカル導入の判断材料になる。