벤치마크 업체가 Mistral Large 4 Preview에 38점 인텔리전스 점수를 부여

Artificial Analysis Mistral Large 4 Preview에 대한 벤치마크 분석을 발표했습니다 2026년 10월 6일에 모델을 인텔리전스 인덱스에서 38점으로 평가했으며, 미국과 중국 외 지역에서 가장 지능적인 AI 모델이라고 설명했습니다.

인텔리전스 인덱스 결과

분석에 따르면 Mistral Large 4 Preview는 Artificial Analysis 인텔리전스 인덱스 버전 4.3.2에서 38점을 기록했으며, 벤치마크 업체는 이를 GPT-6 Luna (max) 38점 및 DeepSeek V4.1 Flash (max) 39점에 버금가는 결과라고 설명합니다. 이 분석에 따르면 프랑스는 미국과 중국 외 지역에서 가장 지능적인 모델을 보유하게 되었으며, 한국 및 아랍에미리트와 같은 국가보다 앞서 있습니다.

Artificial Analysis의 프리뷰 모델 페이지에서 해당 점수는 비교 클래스 내 225개 모델 중 64위에 해당하며, 클래스 중위값 26보다 높습니다. 페이지는 이 프리뷰를 2026년 10월 6일에 출시된 추론 모델로 표시하며, 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력, 그리고 두 개의 API 제공자를 통한 서비스를 지원합니다.

공개된 인텔리전스 인덱스 방법론에 따르면 버전 4.3.2는 AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode, Humanity’s Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA‑Omniscience, AA‑LCR v1.1 등 열 가지 평가를 네 가지 카테고리(에이전트 30%, 코딩 20%, 과학적 추론 20%, 일반 30%)에 가중 평균으로 결합합니다. Artificial Analysis는 인덱스에 대해 ±1% 미만의 95% 신뢰구간을 추정하며, 이 스위트를 주로 텍스트 기반이며 영어로 구성된 것으로 설명하고, 이미지, 음성 및 다국어 성능은 별도로 벤치마크됩니다.

사이버 인덱스 결과

Artificial Analysis 사이버 인덱스에서 이 프리뷰는 50점을 받아 GLM-5.3-Flash와 동등하고 MiMo-V2.6-Pro(56점)보다 낮으며, Kimi K3 및 DeepSeek V4.1 Flash (max) 등 모델보다 앞섭니다. Artificial Analysis는 모델 가중치가 공개되면 사이버 인덱스에서 상위 세 개 오픈 웨이트 모델 중 하나가 될 것이라고 밝혔습니다.

분석에 따르면 모델의 가장 강력한 개별 사이버 결과는 CyberGym‑E2E‑AA에서 82%를 기록했으며, 이는 MiMo‑V2.6‑Pro(79%)와 GPT‑6 Luna (max)(78%)보다 앞선 수치입니다.

비용, 속도 및 토큰 사용

분석에 따르면 Mistral Large 4 Preview에서 인텔리전스 인덱스를 실행하는 비용은 작업당 $1.13이며, 이는 1백만 입력 토큰당 $1.36, 1백만 출력 토큰당 $4.18의 표준 가격과 캐시된 입력 토큰당 $0.14를 기준으로 합니다. 출시 초기 2주간은 50% 할인 적용으로 토큰 가격이 $0.68 및 $2.09로 낮아져 작업당 비용이 $0.57이 됩니다 — 이는 여전히 GLM-5.3-Flash $0.25와 DeepSeek V4.1 Flash (max) $0.27보다 높습니다. Artificial Analysis는 이 프리뷰가 유사 지능 오픈 웨이트 모델에 비해 작업당 비용이 4배 이상 높다고 평가합니다.

모델 페이지에 따르면 인텔리전스 인덱스 실행 동안 프리뷰는 2억(output) 토큰을 생성했으며, 클래스 중위값은 8,100만 토큰입니다. Mistral API를 통해 측정된 결과, 초당 출력 속도는 116.1 토큰으로 중위값 86.1 토큰보다 높으며, 첫 토큰까지의 시간은 1.46초로 중위값 3.81초보다 짧습니다.

문서 추론 및 모델 상세 정보

전문 문서 추론 평가인 GDP.pdf에서 Mistral Large 4 Preview는 19%를 기록했으며, 이는 MiMo‑V2.6‑Pro 19%와 동등하고 Kimi K3 22%보다 낮습니다. Artificial Analysis는 이 결과를 Mistral Large 3 대비 18점 향상이라고 설명하며, 이는 이제 요청당 100장의 이미지를 허용하는 API 변경(이전 모델은 8장) 덕분이라고 밝혔습니다.

분석에 따르면 컨텍스트 윈도우는 512k 토큰이며, 모델은 1조 파라미터 중 490억 활성 파라미터를 가지고 있습니다. 이용 가능 여부는 Mistral API의 연구 공개 프리뷰에 한정되며, 오픈 웨이트는 2026년 10월 말에 제공될 예정입니다; 현재 모델 페이지는 가중치가 아직 공개되지 않아 프리뷰를 독점으로 분류하고 있습니다.

Mistral Large 4 출시

Mistral 공개 프리뷰를 출시했습니다 Mistral Large 4의, 별명 Le Chonk, 2026년 10월 6일에, 이 모델은 유럽에 있는 자체 데이터센터에서 3,800대의 NVIDIA Grace Blackwell GPU를 사용해 처음부터 훈련된 본래 멀티모달 모델이며, 160개 이상의 언어(유럽연합 모든 공식 언어 포함)를 학습 데이터에 포함합니다. Mistral은 이 모델이 미국이나 유럽에서 개발된 어떤 오픈 웨이트 모델보다 크게 우수하다고 주장하며, 2026년 10월 말까지 가중치를 공개할 예정이라고 밝혔습니다. 프리뷰 뒤에서 진행 중인 강화 학습도 아직 진행 중입니다.