미스트랄, 1조 파라미터 '라지 4' 가중치 공개

프랑스 AI 기업 미스트랄AI가 10월 29일(현지시간) 1조 파라미터 규모의 주력 모델 '미스트랄 라지 4(Mistral Large 4)'의 가중치를 허깅페이스에 공개했다. 이달 초 프리뷰를 내놓으며 10월 말까지 가중치를 풀겠다고 한 약속을 지킨 것이다. 미스트랄은 '르 숑크(Le Chonk)'라는 별명이 붙은 이 모델을 기업·정부가 자체 장비에서 돌리는 사이버 방어용 모델로 내세웠다.

핵심 정리

• 라이선스는 MIT를 고친 '미스트랄 에코시스템 오픈웨이트 라이선스'다. 상업적 이용이 자유롭지만 모델을 호스팅 서비스로 파는 기업은 별도 계약이 필요하다.
• 전체 파라미터는 약 1조 개지만 토큰당 약 490억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조다. 컨텍스트는 100만 토큰, 이미지 입력도 받는다.
• 악성 사이버 요청 거절률은 평균 96.6%다. 다만 미스트랄은 실제 공격에 도움이 될 "잠재적 가능성"이 남아 있다며 안전장치를 손보고 있다고 밝혔다.

미스트랄 라지 4 오픈웨이트, 무엇이 공개됐나

허깅페이스 모델 카드에 따르면 라지 4는 전문가 128개 가운데 토큰마다 4개를 고르고 공유 전문가 1개를 더하는 구조다. 활성 파라미터는 약 490억 개, 임베딩·출력층을 합치면 520억 개다.

텍스트와 이미지를 읽고 텍스트로 답하며 160개 이상 언어를 지원한다. 추론 강도는 낮음·중간·높음(기본값) 세 단계다. FP8 가중치와 엔비디아 블랙웰용 NVFP4 체크포인트, llama.cpp용 GGUF 파일이 함께 나왔다. 예시 구성은 GPU 8장짜리 서버 한 대에서 vLLM이나 SGLang으로 돌린다.

미스트랄 라지 4 성능과 가격

미스트랄은 공개 발표문에서 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수 48%를 기록해 중국 GLM-5.3과 사실상 동률을 이뤘고, 작업당 토큰은 평균 47% 적게 썼다고 밝혔다. 터미널 벤치 4.0 점수는 프리뷰 28%에서 41%로 올랐고 출력 토큰은 30% 줄었다.

모델 카드에는 아티피셜 애널리시스 지능 지수 v5에서 26점을 받아 서구 오픈웨이트 모델 중 가장 높다는 설명도 있다. API 가격은 100만 토큰당 입력 0.70달러, 캐시 입력 0.07달러, 출력 2.10달러다. 오픈라우터·엔비디아 NIM·마이크로소프트 파운드리에서도 제공된다.

왜 사이버 보안을 앞세웠나

보안 조직은 직접 통제할 수 있는 모델을 원한다는 계산이다. 피에르 스톡 미스트랄 과학 담당 부사장은 테크크런치에 오픈웨이트 모델은 "정의상 끊길 수 없는 접근"을 준다고 말했다. 아르튀르 망슈 최고경영자는 AI가 "지배가 아닌 역량 강화의 도구"여야 한다고 했다.

공개된 가중치는 되돌릴 수 없다는 점이 부담이다. 미스트랄은 프리뷰 이후 모델이 실제 대상에 대한 블랙박스 공격 요청을 거절하는 것을 확인했지만, 실제 공격자에게 도움이 될 가능성은 여전히 있다고 봤다. 보안 특화 변형 모델은 오렌지 사이버디펜스 같은 검증된 설계 파트너에게만 프리뷰로 제공한다. 스톡 부사장은 "겁을 주고 싶지는 않다. 해결할 수 있는 문제라고 본다"고 말했다.

전망

미스트랄은 9월 기업가치 210억 유로에 30억 유로를 유치했다. 모델은 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU 3,800장으로 학습했다. 가중치가 풀린 만큼 외부 연구진이 거절률과 벤치마크 수치를 직접 검증할 수 있게 됐고, 그 결과가 보안관제 현장 도입을 좌우할 전망이다.

자주 묻는 질문

상업적으로 무료로 쓸 수 있나?
대부분 그렇다. 사용·수정·미세조정·상업화가 허용되지만 모델을 서비스형(MaaS)으로 제공하는 기업은 미스트랄과 별도 상업 라이선스를 맺어야 한다.

어떤 장비가 필요한가?
미스트랄의 예시 구성은 GPU 8장을 단 서버 한 대다. NVFP4 체크포인트는 블랙웰 GPU용이고, llama.cpp용 GGUF 양자화 파일도 있다.

참고 자료

• Mistral Large 4 open weights — Mistral AI(2026년 10월 29일)
• mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B — 허깅페이스 모델 카드
• Mistral releases weights for its trillion-parameter AI model targeting cybersecurity — TechCrunch(2026년 10월 29일)