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Mistral Large 4 review notes conflicting DeepSeek V4.1 Flash benchmark numbers

The post warns to read benchmarks by who ran them: DeepSeek V4.1 Flash scores 19.3% on FrontierCode 2.0, while its Artificial Analysis overall index of 26 trails V4.1 Flash 1017 and GLM-5.3, though the focus is Mistral's own model.

RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント

@RIT_yasutakeArchived 2 hours agoOriginally posted 2026.10.31

RIT CEO 安武 / AI・DX・事業開発コンサルタント @RIT_yasutakeOriginally posted 2026.10.31

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注意点。・性能は誰が測ったかで読み分ける。FrontierCode 2.0は、Mistralが19.7%、DeepSeek V4.1 Flashが19.3%。コーディングの人間による比較では、Claude Opus 5.5に対する勝率は22%（Mistral自身の図）・Artificial Analysisでは、コーディングのエージェントの指数が48で「GPT-6.1 Terra＋Codex」と並ぶ一方、総合の指数は26で、DeepSeek V4.1 Flash 1017やGLM-5.3より下（GIGAZINE）・自社の一手は、社外に出せないデータの業務を洗い出し、自社に置く費用とAPIの料金を並べること。ライセンスの全文は、導入前に法務で確認を参考URL https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/ https://gigazine.net/news/20261030-mistral-large-4-open/

x.com/rit_yasutake/status/2116373469751611892Archived 2026.10.31 12:02