Heaps do lie：vLLMメモリーリークの調査
Mistral AIはMedium 3.1のPrefill/Decode分離配置でvLLMのメモリーリークを調査した。システムメモリーが毎分400MB増え、数時間で不足する。グラフコンパイルを有効化しNIXLでKVCacheを送るdecode側だけに現れた。Heaptrackではヒープが安定しており、問題はヒープ外にあった。
すべての AI 動向
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今日 0 件1月22日
1月10日
Berkeley、情報駆動の画像システム設計で4分野の性能を予測
Berkeley AI Researchは相互情報量で画像システムを評価・最適化する枠組みを提案した。雑音付き測定と雑音モデルだけで情報量を測る。NeurIPS 2025でカラー写真、電波天文、レンズなし撮像、顕微鏡の復号器性能を予測した。設計は最先端の全工程学習に匹敵し、メモリーと計算量が少なく、課題別の復号器設計を要しない。
12月17日
Mistral、OCR 3を公開、帳票・手書き認識の勝率が前世代比74%向上
Mistral AIはMistral OCR 3を公開した。帳票、スキャン、複雑な表、手書き内容でMistral OCR 2に対する全体の勝率は74%で、企業向け文書処理やAIネイティブOCRより高い精度だという。
12月9日
Mistral、Devstral 2とMistral Vibe CLIを公開
Mistral AIは次世代コーディングモデルDevstral 2を公開した。123BのDevstral 2は修正版MIT、24BのDevstral Small 2はApache 2.0で、どちらもオープンソースだ。
12月3日
Mistral、6,750億パラメーターの Large 3 を含む Mistral 3 シリーズを公開
Mistral は Mistral 3 シリーズを公開した。14B、8B、3B の小型 dense モデルと、過去最強の Mistral Large 3 を含む。後者は稼働41B・総675Bの疎な MoE で、すべて Apache 2.0 で公開する。
11月19日
Mistral、SAP・Helsingと提携しドイツに拠点開設
Mistral AIはSAPとの複数年提携を発表し、SAPのAI FoundationにMistralのモデルを統合するとともに、欧州の複雑な産業・公共部門向けの業界特化型ソリューションを共同開発する。MistralはまたHelsingと協力し、防衛・セキュリティ用途向けの視覚-言語-行動モデルの開発を加速させる。さらにドイツ国内チームを大幅に拡充し、今後数カ月以内にドイツに拠点を開設する。
11月1日
TD学習を使わない強化学習：分割統治でオフポリシーRLを拡張
Berkeley AI ResearchはTD学習に依存しない分割統治のオフポリシー強化学習を提案した。Bellman再帰の回数を線形から対数へ減らし、長い期間のタスクへ拡張する。
10月24日
Mistral、可観測性・Agent Runtime・AI Registryの3本柱からなる本番AIプラットフォーム「AI Studio」を発表
Mistralは、企業チーム向けの本番AIプラットフォーム「Mistral AI Studio」を発表した。可観測性、Agent Runtime、AI Registryの3本柱で構成される。
9月9日
Mistral、ASML 主導で 17 億ユーロのシリーズ C 調達を完了
Mistral は 17 億ユーロのシリーズ C 調達を完了したと発表した。ポストマネー評価額は 117 億ユーロで、半導体製造装置メーカーの ASML が主導し、DST Global、Andreessen Horowitz、Bpifrance、General Catalyst、Index Ventures、Lightspeed、NVIDIA などの既存投資家が参加した。
9月2日
Mistral AI、表示・編集・出力できるLe Chat Memories（beta）を導入
Le Chat Memoriesは自動保存、賢い想起、出所の常時表示を組み合わせる。記憶を停止し、記憶を使わない非公開会話を始め、個別に編集・削除、出力や他所からの入力もできる。同時導入のMemory Insightsは本人のデータから傾向と要約を示す。今後は分類整理と即時忘却に対応する。
Mistral、Le Chat に20超の MCP コネクターと Memories を導入
Mistral は Le Chat に MCP ベースの安全なコネクター20超の beta カタログを導入した。データ、生産性、開発、自動化、ビジネスなどを扱い、Databricks、Snowflake、GitHub、Atlassian、Asana、Outlook、Box、Stripe、Zapier などにつなぐ。独自 MCP コネクターや任意のリモート MCP サーバーも追加できる。
9月1日
word2vec は何を学ぶか、Berkeley が定量予測できる学習理論
Berkeley の AI 研究チームは word2vec の学習過程を定量予測する初の理論を提案した。現実の訓練条件で非加重最小二乗の行列分解に帰着でき、勾配流の閉形式解があり、最終表現は目標行列 M* の PCA に等しい。小さな初期値では直交線形部分空間を離散段階ごとに学び、埋め込みのランクを上げ損失を減らす。その特徴は M* の上位固有ベクトルで、コーパス統計とハイパーパラメーターから事前計算できる。
8月1日
Mistral、Pixtral-12Bの微調整で衛星画像の視覚言語性能を改善
MistralはLoRAでPixtral-12Bを微調整し、Aerial Image Dataset（AID）の衛星画像分類で未調整の基準を大きく上回り、幻覚による無効な分類名を減らした。Mistralの微調整APIかLaPlateforme UIを使い、大規模なハイパーパラメーター調整は不要だ。学習8000、テスト2000に分割した。
7月30日
Mistral、Codestral 25.08と企業向けコーディングスタックを公開
Mistral AIはCodestral 25.08と、Codestral、Codestral Embed、Devstral、Mistral Code IDEプラグインを含む企業向けの完全なコーディングスタックを公開した。
7月23日
Mistral AI、初のモデル全ライフサイクル環境研究でLarge 2の炭素負荷を公開
Mistral AIはCarbone 4と仏ADEMEと初のモデル全ライフサイクル分析を行った。2025年1月時点でLarge 2の学習と18か月の利用は20.4 ktCO₂e、水281000立方メートル、資源660 kg Sb eqを消費した。
7月17日
Mistral、Le ChatにDeep Researchや音声モードなどを追加
MistralはLe Chatに、プレビューのDeep Research、Voxtralによる音声モード、Magistralによる多言語推論、会話を整理するProjects、Black Forest Labsと協力した画像編集などを追加した。
7月15日
Mistral AI、音声理解 Voxtral、24B と3Bの二版を公開
Mistral AI は Voxtral を24B と3Bの二版で公開し、いずれも Apache 2.0 で自社 API でも提供した。32k トークンのコンテキストを持ち、最大30分の音声転写または40分の音声理解を扱う。質問応答・要約、多言語の自動検出、音声による関数呼び出しを内蔵し、文字の能力は Mistral Small 3.1 を継承する。
7月11日
Mistral AI、Devstral Mediumを公開しDevstral Small 1.1を更新
Mistral AIはAll Hands AIと共同でDevstral Mediumを公開し、Devstral Small 1.1を更新した。
7月3日
Mistral AI、各国政府の AI 主導権を支える AI for Citizens を公開
Mistral AI は政府と公的機関が AI で公共サービスを変え、革新と競争力を支える AI for Citizens 協力計画を公開した。公開モデル、自社運用、データ主権、個別開発を提供し、フランス、ルクセンブルク、シンガポール、オランダ、英国、スイスなどの政府・公的部門と連携している。
6月11日
Mistral AI、AI基盤サービスMistral Computeを公開
Mistral AIはGPU、編成、API、製品、サービスを含むプライベートな統合AI基盤Mistral Computeを公開した。ベアメタルサーバーからフルマネージドPaaSまで提供する。
6月10日
Mistral AI、初の推論モデル Magistral を公開
Mistral AI は初の推論モデル Magistral を公開した。24B パラメーターの公開版 Magistral Small と企業向け Magistral Medium がある。
6月4日
Mistral、企業向けAIコーディング助手Mistral Codeを公開
MistralはCodestral、Codestral Embed、Devstral、Mistral Mediumの4モデルを統合したAIコーディング助手Mistral Codeを公開した。クラウド、専用容量、ローカルのエアギャップGPUへ配置でき、コードは企業の境界内に留まる。
5月28日
Mistral AI、コード埋め込みモデルCodestral Embedを公開
Mistral AIは初のコード向け埋め込みモデルCodestral Embedを公開した。実際のコード検索でVoyage Code 3、Cohere Embed v4.0、OpenAIの大型埋め込みモデルを上回る。
5月27日
Mistral AI、内蔵コネクターと複数エージェント編成の Agents API を公開
Mistral AI は Agents API を公開した。自社言語モデルにコード実行、画像生成、文書ライブラリ、ウェブ検索のコネクターと MCP ツールを組み合わせ、会話をまたぐ永続記憶とエージェント編成を提供する。
5月21日
Mistral AIとAll Hands AI、エージェント型コーディングモデルDevstralを公開
Mistral AIとAll Hands AIはソフトウェア開発向けのエージェント型LLM Devstralを共同公開した。Apache 2.0のオープンソースだ。
5月7日
Mistral AI、低費用の企業配置を狙うMistral Medium 3を公開
Mistral AIはMistral Medium 3を公開し、複数のベンチマークでClaude Sonnet 3.7の90%以上の性能に達すると説明した。100万トークン当たり入力0.4ドル、出力2ドルである。
Mistral、Medium 3で動くLe Chat Enterpriseを公開
Mistralは新しいMistral Medium 3で動く企業助手Le Chat Enterpriseを公開した。企業検索、エージェント作成、独自データとツールのコネクター、文書庫、独自モデル、ハイブリッド配置などを備え、全機能が今後2週間で順次利用可能になる。
4月9日
Mistral、LLM as a JudgeでRAGを評価する方法
Mistralはjudge LLMがgenerator LLMの回答を数値、二値、定性的尺度で採点し、評価データの加重平均を取るRAG評価を提案した。
3月17日
Mistral AI、多モーダル・128k コンテキストの Mistral Small 3.1 を公開
Mistral AI は Mistral Small 3.1 を公開した。Small 3 から文字性能とマルチモーダル理解を高め、コンテキストを128k トークンに拡張し、推論は毎秒150トークン。Apache 2.0 で公開する。
3月7日
Mistral、文書理解のOCR API mistral-ocr-latestを公開
Mistral AIは画像とPDFを読み、文字と画像を順番に交互出力するMistral OCR APIを導入した。Le Chatの数百万人にとって既定の文書理解モデルになっている。
3月4日
Mistral AI、エージェントで PRD と開発チケットを自動生成
Mistral AI は TranscriptToPRDTicket を公開した。Mistral Large 2 による PRDAgent と TicketCreationAgent が会議の文字起こしから PRD を生成し、開発チケットへ変換して、Linear や Jira などに自動作成する。
2月17日
Mistral、地域言語モデル「Mistral Saba」を発表
Mistral AIが初の地域言語特化モデル「Mistral Saba」を発表した。24Bパラメータで、中東と南アジアのデータセットで訓練され、アラビア語やタミル語などのインド系言語で優れた性能を発揮する。
2月7日
Mistral、新 le Chat アシスタントを発表 iOS と Android に対応し Pro・Team の有料プランも開始
Mistral は新しい AI アシスタント le Chat を発表し、iOS と Android 向けに同時リリースした。Pro と Team の有料プランも用意し、Enterprise プランはプライベートプレビューに入っている。
1月30日
Mistral AI、24Bパラメータモデル「Mistral Small 3」をApache 2.0で公開
Mistral AIは、低遅延に最適化した24Bパラメータモデル「Mistral Small 3」をApache 2.0ライセンスで公開した。事前学習済みと指示微調整済みの2つのチェックポイントを提供する。