미스트랄, 1조 파라미터 'Mistral Large 4' 오픈 웨이트 공개… 오픈 모델 코딩·보안 최고 수준, 100만 토큰
미스트랄 AI가 10월 29일(현지 시각), 이달 초 공개 프리뷰로 선보였던 플래그십 모델 Mistral Large 4(별명 'Le Chonk')의 개선판을 정식 출시하면서 모델 가중치까지 공개했습니다. 총 1조 개 파라미터의 네이티브 멀티모달 MoE 모델로, 미스트랄은 이 모델이 코딩과 방어 목적의 사이버보안에서 오픈 웨이트 모델 가운데 최고 수준이라고 밝혔습니다.
핵심 포인트
- 1조 파라미터 MoE: 총 약 1T 파라미터 중 토큰당 약 49B(임베딩·출력층 포함 52B)만 활성화됩니다. 128개 전문가 중 4개와 공유 전문가 1개를 쓰는 구조입니다.
- 100만 토큰 컨텍스트와 멀티모달: 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트로 답하며, 160개 이상 언어를 지원합니다.
- 추론 강도 3단계: low, medium, high 중 요청마다 골라 속도와 비용, 성능을 조절할 수 있습니다.
- 코딩·보안 성능: Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수에서 48%로 GLM-5.3과 사실상 동률이면서 작업당 토큰은 평균 47% 적게 쓴다고 미스트랄은 밝혔습니다. 패치 작성이나 취약점 재현 같은 보안 작업에 강하고, 악의적인 사이버 요청은 거절하도록 했습니다.
- 배포 방법: Hugging Face에서 FP8과 NVFP4 체크포인트를 받아 vLLM이나 SGLang으로 직접 운영할 수 있고, Mistral API, Mistral Studio, OpenRouter, NVIDIA NIM으로도 쓸 수 있습니다. transformers와 llama.cpp도 첫날부터 지원합니다.
- 라이선스와 가격: 수정 MIT 방식의 Mistral Ecosystem Open-Weight License로 상업적 사용과 파인튜닝이 자유롭지만, 모델을 서비스로 파는(MaaS) 기업은 별도 상업 라이선스가 필요합니다. API 가격은 100만 토큰당 입력 0.70달러, 출력 2.10달러입니다.
왜 중요한가
프런티어급 성능의 1조 파라미터 모델을 기업과 정부가 내려받아 자기 인프라에서 직접 돌릴 수 있게 됐다는 점이 큽니다. 특히 데이터와 시스템을 외부에 맡기기 어려운 보안 분야에서, 폐쇄형 모델에 기대지 않고 온프레미스로 보안 사고 대응에 AI를 쓸 수 있는 선택지가 생겼습니다. 유럽에서 학습된 모델이라 '소버린 AI'를 원하는 조직에도 의미가 있습니다.
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