Mistral Large 4 가중치 공개, Gemini API 컴퓨터 사용 정식 출시, AI 학습 거부 신호 하나로

Mistral Large 4는 이미지와 글을 함께 다루는 1조 파라미터 MoE(전문가 혼합, 토큰마다 일부 전문가만 쓰는 구조) 모델이에요. 저장소 이름으로 보면 토큰마다 52B가 활성화돼요. 10/6 프리뷰 뒤 강화학습을 3주 더 했고 이번에 그 개선판 가중치를 FP8로 공개했어요. 추론 강도는 Low·Medium·High(기본) 세 가지 중에 고를 수 있고 저장소에는 vLLM·SGLang·llama.cpp 태그가 붙어 있어요.

Mistral은 Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0에서 19.7%업체 주장, Terminal-Bench 4.0에서 41%업체 주장로 오픈 웨이트 1위라고 밝혔어요. Artificial Analysis Coding Agent Index에서는 48%로 GLM-5.3과 비슷한데 작업당 토큰을 47% 덜 쓴다고 해요업체 주장. 보안 취약점을 찾고 고치는 작업은 거절 없이 하면서 악성 사이버 요청은 평균 96.6% 거절한다고도 해요업체 주장. 데이터를 밖으로 못 보내는 조직이 자체 서버에 올릴 만한 코딩·보안 에이전트 후보가 하나 더 생긴 셈이에요.

Computer Use는 모델이 스크린샷을 보고 클릭·스크롤·키 입력 같은 다음 동작을 함수 호출 형태로 돌려주는 도구예요. 실제 동작은 내 코드(예: Playwright)가 실행하고 새 스크린샷을 다시 보내는 식으로 반복해요. 이번에 Interactions API와 GenerateContent API 양쪽에서 정식 출시됐어요. 지원 모델은 gemini-4-argon, gemini-3.8-flash(문서 권장), gemini-3.5-flash-lite 등이에요.

pip install google-genai playwright
playwright install chromium

프리뷰 딱지가 떨어져서 웹 앱 자동 테스트, 반복 입력, 사이트 조사 같은 브라우저 자동화를 실제 서비스에 넣기가 한결 수월해졌어요. 브라우저뿐 아니라 모바일·데스크톱 환경도 지원하고 동작마다 이유(intent)를 붙이고 위험한 동작에는 사용자 확인을 요구하는 safety_decision을 돌려줘요. 스크린샷 속 숨은 지시를 잡는 프롬프트 인젝션 탐지도 켤 수 있어요.

robots.txt의 User-Agent 자리에 크롤러 이름 대신 __usage_ai-training이라는 정책 토큰을 쓰면, 그 경로를 AI 학습에 쓰지 말라는 뜻이 돼요. 새 문법 없이 기존 robots.txt 규칙(경로·가장 긴 일치 우선)을 그대로 써요.

User-Agent: __usage_ai-training
Disallow: /
Allow: /press-kit/

지금까지는 GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot처럼 회사별 크롤러를 하나하나 막아야 했어요. 이 신호를 따르는 회사가 늘면 줄 하나로 정리돼요. Google은 이 토큰으로 학습을 거부하면 Google-Extended를 막은 것으로 보겠다고 했고 회사별 기존 설정도 계속 존중해요. 콘텐츠 사이트나 문서 사이트를 운영한다면 robots.txt 정책을 다시 볼 때예요.

gemini-api는 상태를 남기지 않고 의존성도 없는 명령줄 클라이언트예요. Claude Code·Codex·Cursor 같은 코딩 에이전트나 CI 안에서 이미지 생성, 파일 분석, Gemini 관리형 에이전트 실행을 셸 명령으로 할 수 있어요. 대화형 코딩 에이전트인 @google/gemini-cli와는 다른 도구예요.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/google-gemini/gemini-api-cli/main/scripts/install.sh | bash
export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
gemini-api analyze -i ./report.pdf "핵심 세 가지만 요약해 줘"

에이전트가 REST를 직접 부르면 base64 미디어가 컨텍스트를 채우거나 대화형 프롬프트에서 멈추곤 해요. 이 CLI는 결과 파일을 디스크에 쓰고 경로만 출력하고 --dry-run·-o json·--agent-mode로 기계가 읽기 좋은 출력과 오류를 줘요. 프로젝트에 SDK를 넣지 않고 에이전트에게 Gemini 이미지·리서치 기능을 붙이고 싶을 때 쓸 만해요.