Mistral AI Now Summit 2026＆NVIDIA Nemotron 3 Ultra：6月のオープンソースLLM最前線

2026年6月11日

2026年6月、オープンソース・ローカルLLMの世界は大きく動いた。フランス発のMistral AIが「AI Now Summit 2026」で複数モデルを一斉公開し、NVIDIAは550BパラメータのNemotron 3 Ultraをオープンウェイトでリリース。さらにAMD GPU上でのローカルLLM環境整備も進み、エンジニアの選択肢がかつてなく広がっている。

Mistral AI Now Summit 2026：一斉に5つの発表

Mistral AIは2026年6月開催の自社イベント「AI Now Summit 2026」で、モデル・エージェント・産業AIにわたる複数の発表を行った。

Devstral 2 ＆ Devstral Small 2：エージェントコーディングの新基準

Devstral 2は、エージェント型ソフトウェアエンジニアリング向けに設計された123Bパラメータのモデルで、ライセンスはApache 2.0。SWE-bench Verifiedで72.2%を記録し、256Kトークンのコンテキストウィンドウを持つ。Mistralは「GPT-5.2 Codex と比べて7倍コスト効率が高く、DeepSeek V3.2 より5倍小さい」と説明している。

小型版のDevstral Small 2（24Bパラメータ）はSWE-bench Verifiedで68%を達成しており、RTX 4090 1枚またはRAM 32GBのMacで動作する。画像入力にも対応し、自己ホスト環境に適した選択肢となっている。

あわせてオープンソースのターミナル向けコーディングアシスタント Vibe CLI（Apache 2.0）も公開された。VS Code向け拡張機能も提供されており、Devstral 2をバックエンドとして利用できる。

出典: Pinggy – Best Open Source Self-Hosted LLMs for Coding in 2026

Vibe Agent：Work と Code の統合エージェント

Vibeは、長時間にわたるタスク処理を想定した統合エージェントで、「Work モード」（複雑な業務タスク）と「Code モード」（コーディングエージェント）の2つを提供する。Le Chat上で動作し、有料プランはLe Chat Pro（月額$15〜）から利用可能。リモートコーディングエージェント機能も追加された。

出典: Mistral AI – Vibe gets to work.

Mistral Medium 3.5 と Mistral Small 4

Mistral Medium 3.5はVibe リモートコーディングエージェントとともに発表されたミッドティアモデル。Mistral Small 4（119B-A6B の MoE）もリリースされ、Artificial AnalysisのCoding Indexで主要オープンソースモデルと競合している。

出典: Mistral AI News

Physics AI：産業エンジニアリングへの本格参入

Mistralは2026年5月にエンジニアリングAI企業Emmi AI（オーストリア・リンツ）を買収し、物理システムの挙動を予測する「Physics AI」モデルの開発を本格化。航空宇宙・自動車・半導体分野での産業シミュレーション加速を目指す。BMWグループとも「Large Industry Model」構想で連携し、衝突シミュレーション等の複雑なエンジニアリングタスクへの適用を進めている。

出典: VentureBeat – Mistral AI launches Vibe, expands into industrial AI

NVIDIA との提携でオープンフロンティアモデルを加速

MistralはNVIDIA との提携も発表。NVIDIAのインフラ上でオープンウェイトモデルのトレーニング・推論を最適化し、エンタープライズ向け展開を強化する方針だ。

NVIDIA Nemotron 3 ファミリー：Ultra・Super・Nano

NVIDIAが2026年6月にリリースしたNemotron 3 Ultraは、OSS LLM界隈で「今週最重要リリース」と評される注目作だ。

AIと計算の未来を示すコンセプト画像 — Photo: jurvetson / CC BY（Openverse経由）

Nemotron 3 Ultra：550B MoE、1Mトークンコンテキスト

アーキテクチャ：550Bパラメータ、アクティブ55B（MoE）のハイブリッド Mamba-Transformer
コンテキスト：1Mトークン（RULER@1Mで長文書取得精度 91.8 を達成）
精度：MMLU 89.1、SWE-Bench Verified で30%コスト削減を実現
スループット：NVFP4バリアントで約5倍の推論速度向上
ライセンス：NVIDIA Nemotron Open Model License（オープンウェイト）
訓練：Multi-Teacher On-Policy Distillation（MOPD）を採用

エージェント向け安全機能として NemoClaw（エージェント行動の制限・監視）と OpenShell（音声対応エージェント）も同時公開された。

Nemotron 3 Super（120B-A12B）と Nano（4B / 30B-A3B）

Ultraに先行して公開されたNemotron 3 Super（120B-A12B）は1Mコンテキストに対応し、OpenHandsでのSWE-bench評価で60.5%を達成。Nemotron 3 Nano-4Bはわずか5GBのVRAM/RAMで動作し、Unsloth経由でローカルでのファインチューニングも可能だ。

出典: NVIDIA Developer Blog – Nemotron 3 Ultra

コーディング特化オープンソースモデル性能比較（2026年5月時点）

以下は LiveBench Coding Average（2026年5月12日スナップショット）に基づく主要モデルの比較。OSS陣営が急速にクローズドモデルに迫っている。

モデル	提供元	種別	LiveBench Coding Avg
GPT-5.2 Codex	OpenAI	プロプライエタリ	83.62
Kimi K2.6 Thinking	Moonshot AI	オープンソース	78.57
DeepSeek V3.2	DeepSeek	オープンソース	75.69
GLM 5.1	Z.AI	オープンソース	75.37
Qwen 3.6 27B	Alibaba	オープンソース	71.78
MiniMax M2.5	MiniMax	オープンソース	70.70
Devstral 2	Mistral	オープンソース	66.79

Devstral 2は単体性能で上位モデルに差があるものの、Apache 2.0ライセンス・自己ホスト可能・コスト効率の点で企業導入に実用的な選択肢となっている。

出典: Pinggy – Best Open Source Self-Hosted LLMs for Coding in 2026、Kilo Code – Best Open-Source Coding Models

AMD ROCm 対応強化：GeForce以外でもローカルLLMが現実的に

2026年のローカルLLM環境では、AMD GPUの選択肢が現実的になってきた。MindStudio のガイドによると、AMD の ROCm プラットフォームが PyTorch・Ollama・LM Studio・ComfyUI を安定サポートするようになり、32GB Radeon GPU 搭載マシンでの実用的なローカル推論が可能になっている。