미스트랄 라지 4는 어떤 모델인가
미스트랄 라지 4(Mistral Large 4)는 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral)이 2026년 10월 6일(현지 시간) 공개 프리뷰로 내놓은 새 주력 모델입니다. 줄여서 ML4라고 부르고, 회사는 ‘르 총크(le Chonk)’라는 별명도 붙였습니다. 미스트랄은 지금까지 만든 모델 가운데 가장 크고 성능이 좋은 모델이라고 소개합니다.
ML4는 전체 매개변수가 1조 개 규모인 멀티모달 모델로, 글과 이미지를 함께 다룹니다. 질문 하나를 처리할 때 실제로 쓰는 활성 매개변수는 520억 개입니다. 미스트랄 모델 카드에 따르면 여러 전문가 중 일부만 골라 쓰는 혼합 전문가(MoE) 구조이고, 한 번에 다룰 수 있는 분량(컨텍스트 창)은 100만 토큰입니다.
이 글에 나오는 성능 점수와 가격은 모두 미스트랄이 밝힌 회사 자체 수치입니다.
지금은 API 프리뷰만, 가중치는 10월 말까지
현재 ML4는 미스트랄의 개발 플랫폼인 Mistral Studio에서 API로만 써 볼 수 있습니다. 미스트랄은 모델 파일인 가중치를 10월 말까지 공개하겠다고 밝혔습니다. 가중치가 나오면 기업과 기관이 모델을 내려받아 자체 서버나 사설 클라우드에서 직접 돌릴 수 있습니다.
가중치 공개 전까지 미스트랄은 사이버보안 기업, 검증된 파트너, 정부 기관과 함께 실제 환경에서 모델의 약점을 찾는 레드팀 점검을 진행합니다. 이들은 같은 모델을 검열을 줄이고 사이버 기능을 넓힌 상태로 쓴다고 합니다. 미스트랄은 가중치를 공개할 때 모델 구조, 추가 평가 결과, 학습 방법도 함께 알리겠다고 했습니다.
가격
미스트랄 API 가격표 기준 100만 토큰당 가격은 다음과 같습니다. 지금은 정가의 절반인 할인가가 붙어 있습니다.
| 항목 | 정가 | 현재 할인가 |
|---|---|---|
| 입력 | $1.36 | $0.68 |
| 캐시된 입력 | $0.14 | $0.07 |
| 출력 | $4.18 | $2.09 |
모델 카드에는 구조화된 출력, 함수 호출, 문서 질의응답, 배치 처리, 에이전트·대화 API, 내장 도구를 지원한다고 적혀 있습니다.
어디에 강하다고 하나
미스트랄이 가장 앞세우는 분야는 사이버보안입니다. 보안 경연 문제 40개로 이뤄진 Cybench에서 93%를 풀었고, 실제 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 재현한 뒤 고치는 시험에서는 82%를 기록했다고 합니다. 미스트랄은 이 모델이 내부 시험에서 악성코드 분석, 취약점 우선순위 정리, 탐지 규칙 작성에도 쓸모가 있었다고 설명합니다.
코딩과 에이전트 작업 점수도 공개했습니다. 소프트웨어 개발 과제를 푸는 DeepSWE v1.1에서 61.7%, 저장소 이해를 묻는 SWE-Atlas-QnA에서 59.4%, 명령줄 작업을 재는 Terminal-Bench 4에서 28.3%를 기록했습니다. Gmail·구글 시트·슬랙·세일즈포스 같은 앱을 오가는 업무 657개로 구성된 AutomationBench에서는 59.9%를 받았습니다.
이미지 이해도 크게 좋아졌다고 합니다. 복잡한 문서·차트·사진을 읽고, 위성 사진에서 작은 물체를 찾거나 기계 도면의 부품을 확인하는 데 쓸 수 있다고 설명합니다. 사진 속 위치를 짚어 내는 Dense 200 평가에서는 42%를 기록했습니다.
안전 면에서는 다른 문서에 숨겨 둔 지시로 모델을 속이는 공격(간접 프롬프트 주입)을 평가하는 Lakera의 B3 벤치마크에서 공격의 93.3%를 막았다고 밝혔습니다.
유럽에서 학습하고 유럽에서 운영
ML4는 미스트랄의 유럽 자체 데이터센터에서 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU 3,800개로 처음부터 학습했고, 공개 프리뷰도 같은 인프라에서 제공됩니다. 학습 데이터에는 유럽연합(EU) 공식 언어 전부를 포함해 160개가 넘는 언어가 상당 부분 들어갔다고 합니다.
모델은 세계 여러 지역에 제공될 예정이며, 그중에는 미스트랄이 다른 디지털 서비스 업체에 기대지 않고 처음부터 끝까지 직접 운영하는 유럽 배포판도 있습니다. 이 배포판은 유럽 법을 따릅니다. 유럽에서 나온 다른 개방 가중치 모델 소식은 알레프 알파 콜리브리는 78B MoE 개방 가중치로 나왔습니다에서 볼 수 있습니다.
앞으로의 계획
미스트랄은 ML4가 30억 유로 규모 시리즈 D 투자로 세운 계획의 첫 결과물이라고 밝혔습니다. 프리뷰 뒤에서 돌아가는 강화학습은 아직 진행 중이며, 앞으로 몇 주, 몇 달 사이에 성능이 빠르게 오를 것으로 본다고 했습니다. ML4는 앞으로 나올 분야별 특화 미스트랄 모델의 바탕으로도 쓰일 예정입니다.
출처
- Mistral, “Introducing Mistral Large 4,” 2026-10-06. 확인 2026-10-09 KST.
https://mistral.ai/news/mistral-large-4/ - Mistral Docs, “Mistral Large 4” (모델 카드). 확인 2026-10-09 KST.
https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4 - Mistral Docs, “API pricing.” 확인 2026-10-09 KST.
https://docs.mistral.ai/inference/pricing - 박찬, AI타임스, “미스트랄, 1조 매개변수 ‘라지 4’ 공개…”사이버 보안·오픈 모델 최상위”,” 2026-10-07.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=216024 - 팽동현, 디지털타임스, “삼성 투자받은 佛 미스트랄, 1조 파라미터 ‘라지 4’ 공개… “美·中 외 최고성능”,” 2026-10-07.
https://www.dt.co.kr/article/12087808
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