Mistral Large 4 오픈 웨이트 공개: 달라진 점, 벤치마크, 주목해야 할 사람
출처: Mistral AI
Mistral이 Mistral Large 4의 가중치를 공개했습니다. 1조 파라미터 규모의 네이티브 멀티모달 모델로, 별명은 "Le Chonk"입니다. 이 모델은 10월 초 퍼블릭 프리뷰로 공개되었습니다. 이번 오픈 웨이트 버전은 업데이트판으로, Mistral에 따르면 프리뷰 이후 약 3주 동안 코딩과 방어적 사이버 보안에 중점을 둔 강화 학습을 추가로 진행했습니다.
요약
- 정체: 1T 파라미터 멀티모달 플래그십 모델로, 유럽 인프라에서 처음부터 학습했습니다(Mistral 발표 기준).
- 프리뷰 대비 새로운 점: 코딩과 보안 점수가 향상되고, "추론 효율"이 개선되어 작업당 토큰이 줄었습니다.
- 사용할 수 있는 곳: Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter, 또는 Hugging Face의 가중치를 자체 호스팅(vLLM 또는 SGLang으로 서빙).
- 라이선스: Model-as-a-Service 기업을 겨냥한 조건 하나가 붙은 수정된 MIT 라이선스(저희의 라이선스 해설).
Mistral이 보고한 수치
아래 수치는 모두 Mistral 자체의 주장 으로, 발표문에서 가져왔습니다. 아직 독립적인 재현 결과는 없으며, Mistral은 전체 기술 보고서가 "곧 공개"된다고 밝혔습니다.
| 벤치마크 | 보고된 결과 |
|---|---|
| Cognition FrontierCode 2.0 (비공개) | 19.7%, Mistral 차트에서 최고 점수로 GLM-5.3(19.3%)보다 앞섬 |
| Artificial Analysis Coding Agent Index | 48%, GLM-5.3과 "사실상 동률"이면서 작업당 토큰은 47% 적음 |
| Terminal-Bench 4.0 | 41%, 프리뷰보다 13포인트 상승, 출력 토큰은 30% 감소 |
| Artificial Analysis Cyber Index | 51% |
| BrowseComp | 84.5% (초기 SFT 체크포인트의 75%에서 상승) |
| Finch (금융 워크플로) | 73.3%, 오픈 모델 중 Kimi K3에 이어 2위 |
| B3 Agent Security Benchmark | 공격의 97.1% 방어 (프리뷰 93.3%) |
사람의 선호도와 관련해 Mistral은 Surge의 블라인드 쌍대 비교 코딩 테스트를 인용합니다. 이 테스트에서 Large 4는 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash를 이겼고, 테스트된 모델 중 "Claude Opus 5.5에 이어" 2위였습니다.
세 가지 추론 모드
Mistral에 따르면 이 모델에는 이제 세 가지 추론 모드가 있어 비용과 품질을 맞바꿀 수 있습니다. 가장 가벼운 모드는 간단한 작업용으로, 기존의 "None" 모드를 대체합니다. 가장 무거운 모드는 "높은 정밀도가 필요한 가장 어려운 사용 사례"용입니다. 토큰당 비용을 낸다면 중요한 부분입니다. 평가를 통과하는 가장 가벼운 모드를 고르세요.
사이버 보안 측면 (그리고 주의점)
발표의 대부분은 방어적 보안을 다룹니다. Booz Allen, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA 등의 코멘트가 실렸습니다. Mistral은 또한 프리뷰 트래픽을 지켜보며 "실제 공격 수행 능력을 높일 가능성"을 확인했고, 가드레일을 강화하고 있다고 솔직하게 밝혔습니다. 침투 테스트 특화 버전은 계약을 맺은 검증된 파트너에게만 제공됩니다.
갈아타야 할까?
- 자체 호스팅 사용자와 규제 산업 팀: 주요 대상입니다. 오픈 웨이트, 유럽에서의 학습 이력, 관대한 라이선스를 얻을 수 있습니다.
- 취미 사용자: 1T 파라미터 모델을 로컬에서 돌리려면 데이터센터급 하드웨어가 필요합니다. 대부분의 사람에게는 API나 OpenRouter가 현실적인 방법입니다. (Mistral 게시물에는 하드웨어 요구 사항이 공개되지 않았습니다. Hugging Face 모델 카드를 확인하세요.)
- 코딩 에이전트 사용자: 토큰 효율 주장이 테스트해 볼 부분입니다. 도입을 결정하기 전에 OpenRouter로 자신의 에이전트 작업을 돌려 보세요.
동영상
동영상: Mistral (YouTube)
동영상: Bijan Bowen (YouTube)
출처
- Mistral AI, "Mistral Large 4 (Le Chonk)… open weight", 2026년 10월 29일: https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/
- Hacker News 첫 페이지 (Algolia API): https://hn.algolia.com/api/v1/search?tags=front_page
확인된 것과 확인되지 않은 것
- ✅ 모든 벤치마크 수치는 2026년 10월 29일 오후 11시 58분(미국 동부 시간)경 Mistral 게시물에서 직접 옮겨 적었습니다. 모두 업체가 직접 보고한 수치입니다.
- ✅ 라이선스 문구와 제공 채널도 같은 게시물과 대조해 확인했습니다.
- ⚠️ 미확인: Hugging Face 저장소 이름, 하드웨어/VRAM 요구 사항, API 가격. 모두 게시물에 나오지 않습니다.
- ⚠️ 세 가지 추론 모드의 이름은 라벨을 확실히 읽을 수 없어서 여기에 적지 않았습니다.
- HN 포인트는 스냅샷이며 바뀔 수 있습니다.
관련 기사
상위: AI