Mistral, 1조 파라미터 오픈 웨이트 모델 Mistral Large 4 공개 프리뷰 출시

Mistral이 1조 파라미터 크기의 네이티브 멀티모달 모델 Mistral Large 4(ML4)의 공개 프리뷰를 출시했다. 활성 파라미터는 490억 개이며, 현재 Mistral Studio API를 통해 접근할 수 있고 전체 오픈 웨이트는 2026년 10월 말까지 공개될 예정이다. ML4는 코딩, 에이전트 워크플로, 멀티모달 이해 분야에서 오픈 웨이트 모델의 성능 한계를 넓히는 것을 목표로 한다.

성능 및 벤치마크

ML4는 사이버 보안, 금융, 법률 등 주요 기업용 워크로드에서 오픈 모델 중 최첨단 성능을 입증했다. 실제 취약점 재현 및 패치 테스트인 Artificial Analysis Cyber Index에서 82%의 점수를 받아 모든 모델 중 최고점을 기록했으며, Cybench에서는 93%의 문제를 해결했다. 코딩 분야에서는 Coding Agent Index 종합 점수 49.8%로 DeepSeek V4 Pro 0813과 Qwen3.8 Max를 앞섰다. 주요 코딩 벤치마크 결과는 다음과 같다:

• DeepSWE v1.1: 61.7%
• SWE-Atlas-QnA: 59.4%
• Terminal-Bench 4: 28.3%

에이전트 워크플로에서는 Gmail, Salesforce 등 앱의 657개 비즈니스 워크플로를 테스트하는 AutomationBench에서 59.9%를 기록했다. 지식 업무에서는 AA-Briefcase에서 1,393 Elo를 달성했다. 멀티모태 작업에서는 Dense 200 벤치마크의 시각적 접지(visual grounding)에서 GPT-6-Astra를 능가했다(42% vs 41%).

인프라 및 주권

ML4는 Mistral의 유럽 데이터센터에 있는 3,800개의 NVIDIA Grace Blackwell GPU에서 처음부터 학습되었다. 이 인프라는 모델의 공개 프리뷰와 향후 배포를 지원한다. Mistral은 AI 주권을 강조하며, ML4가 다른 디지털 서비스 제공업체와 독립적으로 유럽 법률에 따라 Mistral이 엔드투엔드로 운영할 유럽 배포 버전으로 제공될 것이라고 밝혔다. 학습 데이터에는 EU의 모든 공식 언어를 포함해 160개 이상의 언어가 포함되었다.

안전성 및 RL 방법론

이 모델은 간접 프롬프트 주입에 대한 강건성 측면에서 Mistral의 벤치마크를 충족했다. B3 AI Security Benchmark에서 공격의 93.3%를 방어했으며, 다른 오픈소스 모델보다 악성 사이버 요청에 대한 거부율이 높아 합법적인 보안 연구를 차단하는 안전 필터 우려를 해소했다. Mistral의 강화 학습(RL) 파이프라인은 현재 3,000개의 GPU에서 하루 약 330억 토큰을 생성하며, 160억 개의 학습 가능한 완료 토큰을 처리한다. 이 RL 접근법은 모델이 증가하는 작업의 난이도와 범위에 적응할 수 있게 한다.

향후 로드맵

ML4는 새로운 세대의 전문화된 Mistral 모델의 기반이 된다. 이 개발은 유럽 기술 기업이 유치한 최대 규모인 Mistral의 30억 유로 시리즈 D 펀딩으로 지원된다. Mistral은 유럽 데이터센터의 컴퓨팅 용량을 확장할 계획이며, 향후 몇 주 및 몇 달 안에 추가 개선이 있을 것으로 예상한다. 프리뷰 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 1.36달러, 출력 토큰 100만 개당 4.18달러다.