Mistral, Mistral Large 4의 가중치 공개… 1조 매개변수 모델, 프리뷰 가격의 약 절반

Mistral은 개선된 Mistral Large 4(“Le Chonk”)의 가중치를 공개했다. 이 모델은 이번 달 초 공개 프리뷰를 시작한 1조 매개변수 규모의 주력 네이티브 멀티모달 모델이다. 가중치는 Hugging Face에 Mistral-Large-4-1T-A52B와 NVFP4 버전으로 공개됐다. Mistral은 이 모델이 유럽에서 학습됐으며 코딩용 오픈 웨이트 모델 중 최고라고 소개한다. 한 댓글 작성자는 라이선스가 OSI 승인을 받지 않은 수정 MIT 라이선스라고 지적했다.

Mistral이 프리뷰 이후 변경 사항으로 밝힌 내용: 3주간의 추가 강화 학습, 세 가지 추론 모드(Low, Medium, 기본값인 High; “None”을 Low로 대체), 출력 토큰 감소. Hacker News 댓글 작성자는 문서에 기재된 가격이 입력 토큰 100만 개당 $0.70, 출력 토큰 100만 개당 $2.10으로, 프리뷰 당시의 $1.36, $4.18보다 낮다고 해석했다.

Mistral의 주장(자체 게시물에 나온 내용이며, 별도로 언급하지 않는 한 독립적으로 검증되지 않음):

• 코딩: Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0에서 19.7%로 선두라고 주장한다. Terminal-Bench 4.0에서는 41%로 프리뷰보다 13%포인트 높고 출력 토큰은 30% 적게 사용했다. Artificial Analysis Coding Agent Index에서는 48%로 GLM-5.3과 사실상 동률이며 작업당 토큰은 47% 적게 사용한다. Surge Code의 블라인드 비교에서는 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash보다 선호됐고 Claude Opus 5.5만 앞섰다.
• 보안: Artificial Analysis Cyber Index에서 51%를 기록했고, 악의적인 사이버 요청에 대한 거부율은 평균 96.6%로 오픈 모델 중 가장 높다고 주장한다. 실제 트래픽을 확인한 뒤 안전장치를 강화하고 있으며, 일부 설계 파트너에게 사이버 보안용 변형 모델의 검증된 프리뷰 접근 권한을 제공한다.
• 업무: Finch(금융 업무)에서 73.3%, BrowseComp에서 84.5%, B3 에이전트 보안 벤치마크에서 공격 저항률 97.1%를 기록했다(프리뷰에서는 93.3%).

게시물에는 Booz Allen, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, NVIDIA, Hugging Face 등의 기업이 제공한 발언이 실렸다.

Artificial Analysis(벤치마크 사이트의 자체 측정)에 따르면, 총 1.05조 개, 활성 520억 개의 매개변수를 갖춘 이번 모델은 중국 밖에서 개발된 오픈 웨이트 모델 중 근소한 차이로 1위를 차지했다. 높은 추론 설정에서 Cyber Index 51점을 기록해 현 오픈 웨이트 모델 중 3위로, DeepSeek V4.1 Flash 1017(57점)과 MiMo-V2.6-Pro(56점)에 뒤졌다. Mistral Vibe에서 실행했을 때 Coding Agent Index 기준 오픈 웨이트 모델 중 2위다.

서빙: vLLM과 SGLang은 출시 당일부터 지원한다고 발표했다. SGLang은 NVIDIA Vera Rubin에서 이 모델을 서빙하는 최초의 프레임워크라고 밝혔고, vLLM은 내장 DSpark 초안 생성기와 함께 FP8 및 NVFP4 체크포인트를 제공한다고 안내했다.