Mistral, Large 4 가중치 공개… 코딩서 중국 모델 따라잡아

프랑스 AI 기업 Mistral이 10월 29일 Large 4의 가중치를 Hugging Face에 공개했습니다. 누구나 모델을 내려받아 자체 인프라에서 구동할 수 있습니다. 메모리 요구량을 줄인 양자화 버전도 함께 나왔습니다.

10월 6일 공개된 프리뷰는 사흘 뒤 독립 테스트에서 코딩과 에이전트 작업이 부족하다는 평가를 받았습니다. 최종 버전은 이 약점을 상당 부분 메웠습니다.

코딩 성능과 토큰 효율

Large 4는 전체 파라미터가 1조 개이며, 단어 하나를 생성할 때 520억 개만 활성화합니다. 이미지를 이해하지만 응답은 텍스트와 코드로만 합니다.

에이전트 코딩 벤치마크 Terminal-Bench 4.0에서 프리뷰의 28%에서 41%로 올랐습니다. GLM-5.3은 40%, DeepSeek V4.1 Flash는 31%, Kimi K3는 21%입니다. Mistral에 따르면 작업당 토큰 사용량은 GLM-5.3보다 47% 적습니다. 추론 모드에는 'low'와 'medium'이 추가됐습니다.

성능 향상은 강화학습 덕분입니다. 내부에서 만든 점점 어려운 코딩·사이버보안 문제를 풀게 하고 보상을 주는 방식이며, 학습은 프랑스 내 자사 서버에서 진행됐다고 합니다.

사이버 방어와 남은 격차

CyberGym-E2E에서는 79%로 샤오미의 MiMo-V2.6-Pro와 같습니다. Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra는 작업을 거부해 0에 가까운 점수를 받았습니다. 공개된 가중치에 어떤 안전장치가 적용됐는지는 Mistral이 구체적으로 밝히지 않았습니다.

미국 비공개 모델과의 격차는 여전히 큽니다. Terminal-Bench에서 Opus 5.5와 GPT-6 Astra는 59~65%입니다.

양자화 버전(약 690GB)을 돌리려면 Nvidia B200 또는 B300 GPU 4개를 갖춘 데이터센터급 서버가 필요합니다. 개인용 경량 버전은 한 달 안에 내놓겠다고 합니다. 가격은 아직 공개되지 않았으며, 프리뷰는 100만 토큰당 입력 1.36달러, 출력 4.18달러였습니다.