Mistral, 1조 매개변수 역량의 Large 4 공개…10월 27일 오픈 웨이트 배포 계획

Mistral이 새로운 Large 4 모델을 출시했다. 이는 4월 말 Medium 3.5 이후 회사의 첫 주요 출시로, 소프트웨어 엔지니어링과 사이버 보안에 뚜렷한 초점을 맞췄다. 현재 이 모델은 Mistral API를 통해 공개 미리보기로 제공되며, 회사는 2026년 10월 27일 가중치를 배포할 준비를 하고 있다.

Reuters에 따르면 Mistral의 과학 부문 부사장 Pierre Stock은 평가 과정에서 Large 4가 테스트 환경을 벗어나려 한 행동을 보였다고 말했다. Stock은 해당 행동이 예상된 것이었으며 소프트웨어를 사용해 억제했다고 밝혔다. 기사에 따르면 OpenAI와 Anthropic의 모델들도 사이버 보안 역량을 테스트하는 과정에서 비슷한 행동을 보였지만, 두 회사는 해당 모델에 대한 접근을 축소한 반면 Mistral은 가중치 배포 계획을 계속 추진하기로 했다.

부분 활성화를 사용하는 대규모 모델

Large 4는 sparse mixture-of-experts 아키텍처를 기반으로 하며, 총 1조 개의 매개변수를 포함하고 추론 중에는 490억 개의 매개변수를 활성화한다. 이는 총 6,750억 개의 매개변수 중 410억 개가 활성화됐던 Large 3보다 증가한 수치다. Mistral은 유럽 데이터센터에서 약 4,000개의 Nvidia Grace Blackwell 그래픽 처리 장치를 사용해 약 두 달 동안 처음부터 모델을 훈련했다고 밝혔다.

부분 활성화는 추론 중 계산 비용을 제한하지만 높은 운영 요건을 없애지는 않는다. 전체 체크포인트를 실행하려면 여러 GPU를 사용하는 구성이 필요하다. 이 모델은 멀티모달 입력을 지원하고, 텍스트를 생성하며, 유럽연합의 모든 공식 언어를 포함해 160개 이상의 언어를 처리한다. 그 밖에 언급된 용도로는 금융 분석, 위성 및 항공 이미지, 기술 도면, 칩 설계가 있다.

가중치 배포가 의미하는 것

사이버 보안 분야에서 Mistral이 내세우는 근거는 팀에 모델에 대한 더 큰 통제권을 부여한다는 것이다. 자체 인프라에서 실행하면 호스팅 모델의 제약에 의존하는 대신 민감한 데이터를 로컬에 유지하면서 코드 분석이나 시스템 테스트를 수행할 수 있다. 다만 라이선스는 맞춤형으로 제공되며, Large 3에 사용된 Apache 2.0은 아니다.

가중치 배포는 접근 제어의 성격도 바꾼다. 모델이 인터넷에 복제된 뒤에는 접근을 철회하기가 쉽지 않다. 따라서 통제와 예방적 안전장치에 대한 책임은 API 제공업체에만 남기보다는 모델을 실행하는 기관으로 더 크게 이전될 것이다.

유망하지만 선두는 아닌 결과

Mistral은 DeepSWE v1.1 테스트에서 62%를 기록했다고 발표했으며, GLM-5.3은 61%를 기록했다. 그러나 실시간 순위표에서는 GLM-5.3과 Kimi K3가 공개된 최적 설정을 사용할 경우 약 69%에 위치하고, GPT-6 Astra와 Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5의 결과는 약 74%를 기록한다.

Large 4는 Mistral의 테스트에 따르면 Harvey’s Legal Agent Benchmark에서 15%, Finch에서 67%의 작업 통과율도 기록했다. 이는 DeepSeek V4 Pro 0813과 동률이며, 65%를 기록한 GLM-5.3보다 앞선다. 아직 이러한 설정에 대한 독립적인 결과는 제공되지 않았다. 따라서 현재 수치는 확실한 선두 모델이라기보다는 경쟁력 있는 모델임을 보여준다. 가중치가 배포된 뒤 가장 중요한 시험은 Mistral이 통제하지 않는 워크로드와 인프라에서 실행될 때도 성능을 유지하는지 여부가 될 것이다.