Mistral, 1조 파라미터 규모의 Large 4 가중치 오픈소스 공개: 프로그래밍 자체 평가 13퍼센트포인트 상승, 문제당 비용 63퍼센트 절감

동찰 Beating AI 속보, 프랑스 AI 기업 Mistral이 플래그십 모델 Large 4(Le Chonk)의 가중치를 공식 오픈소스로 공개했다. 모델 총 파라미터는 1.05조 개이며, 추론 시 약 490억 개가 활성화된다. 10월 6일 API 프리뷰를 공개한 후 Mistral은 3주간 강화학습 훈련을 추가로 진행했으며, 이번에 공개된 것은 개선 버전이다.

Mistral이 공개한 Terminal-Bench 4.0 프로그래밍 성적은 28%에서 41%로 상승했고, FrontierCode 2.0 점수는 19.7%로 오픈소스 모델 중 1위를 차지했다. Artificial Analysis의 프로그래밍 Agent 지수에서 Large 4는 48%를 기록해 GLM-5.3의 49%에 근접했으며, 문제당 평균 Token 소비량은 47% 적었다. 그러나 Artificial Analysis는 자체 테스트 구성에서 Terminal-Bench 4.0을 25%로만 측정했으며, 공식 수치인 41%를 재현하지 못했다.

기타 테스트에서 금융 표 작업 Finch는 67.4%에서 73.3%로 상승했고, 에이전트의 프롬프트 인젝션 공격 방어 성공률은 93.3%에서 97.1%로 향상됐다. 사이버보안 지수 점수는 51%로 DeepSeek V4.1 Flash의 57%보다 여전히 낮다.

종합 능력 향상은 그리 크지 않다. Artificial Analysis가 방금 지능 지수를 v5로 업그레이드했으며, 동일 기준에서 Large 4는 프리뷰 버전의 25점에서 26점으로 상승했지만 GLM-5.3과 DeepSeek V4.1 Flash의 32점보다 낮다.

그러나 추론 효율 개선은 뚜렷하다. 문제당 출력 Token이 39% 감소했고, 환각률은 41%에서 28%로 떨어졌다. API 가격도 거의 절반으로 줄었다. 10월 29일 평가 가격과 사용량 기준으로 추산하면 문제당 비용은 5.54달러에서 2.06달러로 63% 감소했다.

모델 가중치는 Hugging Face에 업로드됐으며 FP8 및 NVFP4 버전을 제공해 자체 배포, 미세조정, 일반 상업적 사용을 지원한다. 상업적 모델 호스팅 서비스를 운영하려면 Mistral의 별도 라이선스가 필요하다.