Mistral Large 4 가중치 공개: 1조 파라미터 오픈 모델, 코딩·방어 보안 강화판
무엇인가요
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.
왜 중요한가요
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.
완성도
GA 정식가중치를 누구나 받을 수 있고 Mistral API로도 쓸 수 있어 GA로 봤어요. 다만 라이선스가 MIT 그대로가 아닌 Mistral 자체 조건(license: other)이라 상업 서비스 전에 LICENSE 파일을 확인해야 해요.
앞으로 이렇게 지켜보세요
- 독립 측정: Artificial Analysis가 정식판 점수를 따로 올리는지 보세요.
- 라이선스·가격: Hugging Face LICENSE 파일과 Mistral 문서의 모델 페이지에서 상업 이용 조건과 API 단가를 확인하세요.
- 보안 특화판: 블로그에서 말한 보안 특화 변형이 디자인 파트너 밖으로 열리는지 지켜보세요.