미스트랄 라지 4 공개 — 1조 파라미터 오픈웨이트, 가중치는 10월 말
French AI company Mistral released a preview of Mistral Large 4, nicknamed 'Le Chonk', on October 6, 2026: a mixture-of-experts model with about 1 trillion total parameters and roughly 49 billion active per token, taking text and images. Only the API is open for now; Mistral says the open weights arrive at the end of October, with October 27 reported. On Mistral's own preliminary benchmarks it narrowly beats China's GLM-5.3 and DeepSeek-V4-Pro at agentic coding, and it calls Large 4 the most powerful open-weight system outside China. The license has not been published.
미스트랄 라지 4는 프랑스 미스트랄이 2026년 10월 6일 미리보기로 공개한 약 1조 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) AI 모델로, 토큰 하나를 처리할 때는 약 490억 개만 쓰고 글과 이미지를 함께 읽는다. 지금은 API로만 쓸 수 있고, 누구나 내려받아 돌릴 수 있는 가중치는 10월 말(보도상 10월 27일) 공개된다. 미스트랄 자체 예비 평가에서 에이전트 코딩 점수는 62%로 중국 GLM-5.3(61%)·딥시크 V4 프로(57%)를 근소하게 앞섰고, 회사는 '중국 밖에서 가장 강한 오픈웨이트 모델'이라고 주장한다. 다만 라이선스 조건은 아직 공개되지 않았고 수치는 모두 회사 발표다
3줄 요약
- 규모 — 총 약 1조, 토큰당 약 490억 파라미터. 그레이스 블랙웰 GPU 약 4000장으로 두 달 학습
- 점수 — 에이전트 코딩 62%로 GLM-5.3 61%·딥시크 V4 프로 57%를 근소하게 앞섰다(자체 발표)
- 남은 것 — 가중치는 10월 말 공개 예정, 라이선스는 미공개. 9월 30억 유로 조달 뒤 첫 모델
핵심 질문
- 미스트랄 라지 4 성능
- **미스트랄이 낸 예비 수치로는 중국 상위 오픈 모델과 비슷하거나 근소하게 앞선다.** | 평가 | 라지 4 | 비교 | |---|---|---| | DeepSWE v1.1(에이전트 코딩) | 62% | GLM-5.3 61%, 딥시크 V4 프로 57% | | 금융 업무(Finch) | 67% | 딥시크 V4 프로 67% | | 법률 에이전트(Harvey) | 15% | 키미 K3 13%, GPT-6 아스트라 5% | | 시각 위치 찾기(DIOR-RSVG) | 73% | GPT-6 아스트라 68% | 모두 회사 자체 측정이고 강화학습이 끝나기 전 수치라 바뀔 수 있다.
- 미스트랄 라지 4 가중치 공개일
- **미스트랄 공식 표현은 '10월 말'이다.** | 항목 | 내용 | |---|---| | API 미리보기 | 2026년 10월 6일부터 | | 가중치 공개 | 10월 말(여러 매체는 10월 27일로 보도) | | 라이선스 | 미공개(전작 라지 3는 아파치 2.0) | | 보안 강화판 | 개발자·보안 기업·정부기관에 별도 제공 |
- 미스트랄 라지 4 한국어 지원
- **지원한다. 160개 이상 언어 가운데 한국어가 포함된다고 보도됐다.** | 항목 | 내용 | |---|---| | 언어 | 160개 이상, EU 공용어 전부와 한국어 포함 | | 입력 | 텍스트·이미지 | | 실행 방식 | 자체 서버 설치 또는 지역 선택형 API(EU 리전 포함) | 다만 한국어 성능 수치는 공개되지 않았다.
유럽에서도 1조 파라미터급 모델이 나왔다. 그리고 그 무게를 누구나 내려받을 수 있게 풀겠다고 했다. 프랑스 AI 기업 미스트랄은 2026년 10월 6일 '미스트랄 라지 4'를 미리보기로 공개했다. 내부 별명은 '르 청크(Le Chonk)', 덩치 큰 녀석이라는 뜻이다. 회사는 이 모델을 중국 밖에서 가장 강한 오픈웨이트 AI라고 부른다. 지난 몇 달 오픈웨이트 상위권을 딥시크·GLM·키미 같은 중국 모델이 차지해 왔다는 점에서, 이번 발표의 핵심은 성능 자체보다 '누가 이 판에 다시 들어왔느냐'다.
1. 무엇이 공개됐나 — 1조 파라미터, 쓰는 건 490억
라지 4는 전문가 혼합(MoE) 구조다. 전체 파라미터는 약 1조 개지만 단어 하나(토큰)를 처리할 때 실제로 계산에 참여하는 것은 약 490억 개다. 덩치에 비해 돌리는 비용이 낮은 이유다. MoE가 어떻게 계산량을 줄이는지는 「MoE(전문가 혼합)란」에 정리했다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 공개일 | 2026년 10월 6일(API 미리보기) |
| 총 파라미터 | 약 1조(일부 매체 1.05조) |
| 토큰당 활성 파라미터 | 약 490억 |
| 입력 | 텍스트·이미지(비전 인코더 약 16억 파라미터) |
| 맥락 길이 | 100만 토큰(일부 매체 보도) |
| 학습 | 유럽 데이터센터의 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU 약 4000장, 약 두 달, 처음부터 학습 |
| 언어 | 160개 이상, EU 공용어 전부와 한국어 포함 |
| 가중치 공개 | 10월 말 예정(보도상 10월 27일) |
한 가지 짚어 둘 점은 아직 가중치가 풀리지 않았다는 것이다. 지금 쓸 수 있는 건 미스트랄 API뿐이고, 강화학습도 진행 중이라고 회사가 밝혔다. 10월 말까지 학습 과정·안전성 시험·평가 결과를 추가로 공개하겠다고 했다. 또 개발자·사이버보안 기업·정부기관에는 제한을 덜 걸고 보안 기능을 더 넣은 별도 버전을 준다. 일반 공개판과 전문가용판을 나누는 방식은 같은 주 앤트로픽이 발표한 사이버 접근 등급제(「앤트로픽 사이버 검증 프로그램 3단계」)와도 닮았다.
2. 숫자로 본 위치 — 중국 상위 모델과 근소한 차이
미스트랄이 공개한 예비 점수는 아래와 같다. 비교 대상이 대부분 중국 오픈웨이트 모델이라는 점이 눈에 띈다.
| 평가(분야) | 미스트랄 라지 4 | 주요 비교 모델 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1(에이전트 코딩) | 62% | GLM-5.3 61% · 딥시크 V4 프로 57% · 큐원 3.8 맥스 51% · 리플렉션 빔 44% |
| Finch/FinWorkBench(금융 업무) | 67% | 딥시크 V4 프로 67% · GLM-5.3 65% · 딥시크 V4.1 플래시 57% |
| Harvey 법률 에이전트 | 15% | 키미 K3 13% · 딥시크 V4 프로 8% · GPT-6 아스트라 5% |
| DIOR-RSVG(이미지 속 위치 찾기) | 73% | GPT-6 아스트라 68% · 키미 K3 55% |
| Dense200(이미지 속 위치 찾기) | 42% | GPT-6 아스트라 42% · 키미 K3 29% |
코딩에서 1%포인트, 금융에서 동률이다. '압도했다'가 아니라 '따라잡았다'가 정확한 표현이다. 미스트랄도 코딩 같은 일부 영역에서는 최상위 폐쇄형 모델에 못 미친다고 인정했다. 반면 이미지 속 물체 위치를 짚어내는 시각 작업에서는 GPT-6 아스트라와 같거나 앞섰다. 회사가 내세우는 쓰임새도 여기에 맞춰져 있다 — 폭풍 피해 보험 사정, 송전선 점검, 작물 모니터링, 설계 도면을 CAD 모델로 바꾸는 일 등이다.
지난주 미국 리플렉션 AI가 5010억 파라미터 오픈웨이트 '빔'을 내놨고(「리플렉션 AI '빔' 공개」), 딥시크 V4.1 플래시가 미중 격차를 3%로 좁혔다는 평가가 나온 지 이틀 만이다(「딥시크 V4.1 플래시 라이브벤치 81.1점」). 오픈웨이트 경쟁이 미국·중국·유럽 3파전으로 넓어지고 있다.
3. 왜 '오픈웨이트'에 힘을 주나 — 유럽 기업이 원하는 것
미스트랄이 가중치 공개를 강조하는 이유는 고객이 원하는 것과 맞닿아 있다. 유럽의 은행·제조사·정부는 데이터를 미국 클라우드로 보내는 것을 꺼린다. 가중치를 받으면 자기 서버에 직접 설치해 돌릴 수 있다. 미스트랄은 자체 서버 설치 외에도 EU 리전을 고를 수 있는 API를 함께 제공한다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 자금 | 2026년 9월 마감한 30억 유로 투자의 첫 모델(「미스트랄 30억 유로 조달」) |
| 추가 연산 | 이 투자로 산 연산 자원은 2027년 상반기까지 차례로 가동 |
| 고객 | 대기업 125곳 이상 — 에어버스, ASML, HSBC 등 |
| 학습 참여 | 일부 고객이 미스트랄 '포지' 플랫폼으로 라지 4 학습에 참여 |
| 다음 계획 | 라지 4를 바탕으로 분야별 특화 모델군 개발 |
아르튀르 망슈 최고경영자는 아부다비의 한 행사에서 "유럽이 경쟁할 수 없다는 이야기는 사실이 아니다"라고 말했다. 공동창업자인 기욤 랑플 최고과학자는 "사이버 방어 능력이 기업과 정부가 스스로를 지키게 해 줄 것"이라고 했다.
다만 '누구나 쓸 수 있다'는 말에는 현실적인 단서가 붙는다. 미스트랄 발표가 아닌 외부 추정으로는 4비트로 압축해도 가중치가 약 0.5테라바이트에 이른다. 가정용 PC는 물론 GPU 한두 장짜리 서버로도 돌리기 어렵다. 실제로는 데이터센터를 가진 기업·기관용 오픈웨이트에 가깝다. 오픈웨이트가 오픈소스와 어떻게 다른지는 「오픈웨이트 모델이란」에 따로 정리했다.
4. 남은 것과 확인되지 않은 것
- 라이선스: 미스트랄 문서는 라지 4를 '오픈' 분류(버전 26.10)로 올려 두었지만 조건은 공개하지 않았다. 전작 라지 3는 상업 이용이 자유로운 아파치 2.0이었으나, 이번에도 같다는 보장은 없다. 자체 라이선스가 붙으면 '오픈'의 범위가 달라진다.
- 공개일: 공식 표현은 '10월 말'이다. 10월 27일은 일부 매체 보도다.
- 수치 검증: 위 점수는 강화학습 도중의 자체 측정치다. 가중치가 풀린 뒤 외부 평가가 나와야 실제 위치를 말할 수 있다.
- 세부 사양 차이: 총 파라미터(1조 대 1.05조), 학습 GPU 수(약 3800장 대 약 4000장)가 매체마다 다르다.
- 비전 작업에서 앤트로픽 페이블 5.1을, 사이버 작업에서 키미·딥시크·메타 오픈 모델을 앞섰다는 주장은 숫자 없이 나왔다.
출처
- The Next Web — Europe's Mistral launches Large 4 to challenge China's lead in open AI models
- MarkTechPost — Mistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE
- MarketScreener — Mistral unveils Large 4, its new open-weight AI model
- Technology.org — Mistral Large 4 Arrives With 1 Trillion Parameters
- 디지털투데이 — Mistral unveils 1-trillion-parameter open-weight model Mistral Large 4