Mistral의 1조 매개변수 Le Chonk 체크포인트, Hugging Face에 공개

Mistral AI는 2026년 10월 29일 자사의 주력 모델인 1조 매개변수 규모의 네이티브 멀티모달 모델 Mistral Large 4의 가중치를 공개했다. Le Chonk라는 이름으로 알려진 이 모델의 체크포인트는 수정된 MIT 오픈 웨이트 라이선스에 따라 Hugging Face에서 다운로드해 자체 호스팅할 수 있으며, API와 파트너 플랫폼을 통해서도 이용할 수 있다.

이번 공개는 2026년 10월 6일 모델을 미리 공개하며 Mistral이 1조 500억 매개변수의 전문가 혼합 시스템을 처음 선보인 데 이은 것이다. Mistral은 발표에서 프리뷰 기간에 받은 의견을 반영하는 한편 강화 학습 규모를 계속 키워 코딩, 방어적 사이버 보안, 추론 효율성에서 상당한 개선을 이뤘다고 밝혔다. 회사는 Mistral Large 4를 코딩 분야 최고의 오픈 웨이트 모델이라고 평가했으며, 포화 조짐 없이 성능 향상이 계속 가속화되고 있다고 말했다.

라이선스, 가격 및 이용 가능 여부

가중치는 수정된 MIT 라이선스인 Mistral Ecosystem Open-Weight License에 따라 Hugging Face에 공개됐다. 라이선스 조건에 따라 모델을 무료로 사용하고, 수정하고, 미세 조정하고, 상용화할 수 있다. 단, 모델을 서비스형 모델(Model-as-a-Service)로 제공하는 사업자는 모델을 상업적으로 이용하기 전에 Mistral로부터 별도의 상용 라이선스를 취득해야 한다.

Mistral의 모델 문서에 따르면 API 이용 요금은 입력 토큰 100만 개당 0.70달러, 캐시된 입력 토큰 100만 개당 0.07달러, 출력 토큰 100만 개당 2.10달러다. 모델은 Mistral API와 Mistral Studio에서 mistral-large-4라는 이름으로 제공되며, OpenRouter, Mistral의 코딩 보조 도구 Vibe Code, 최적화된 NVIDIA NIM 컨테이너를 사용하는 NVIDIA 호스팅 엔드포인트, Microsoft Foundry에서도 이용할 수 있다. Mistral은 Foundry를 통해 Azure 개발자에게 프라이빗 배포 옵션을 제공한다고 밝혔다. Foundry의 기업 부문 부사장인 Microsoft의 Tina Schuchman은 Microsoft가 고객에게 Mistral Large 4를 제공하는 첫 번째 클라우드 사업자라고 말했다.

코딩 벤치마크와 추론 모드

Mistral에 따르면 Mistral Large 4는 Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0 벤치마크에서 19.7%의 점수를 기록하며 선두에 올랐다. 이 벤치마크는 코드 품질을 종합적으로 평가하고 저장소 관리자가 에이전트의 변경 사항을 병합할지를 살핀다. GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash 등 공개된 오픈 웨이트 모델보다 높은 점수다.

Artificial Analysis Coding Agent Index에서 Mistral은 48%의 점수를 기록했다고 밝혔으며, 이는 선두 오픈 웨이트 모델인 GLM-5.3과 사실상 동률이라고 설명했다. 동시에 작업당 평균 토큰 사용량은 47% 적었다. Terminal-Bench 4.0에서는 공개 프리뷰보다 13퍼센트포인트 향상된 41%를 기록해 오픈 웨이트 모델 가운데 선두에 올랐으며, 출력 토큰도 30% 줄었다고 회사는 밝혔다. Mistral이 인용한 Surge Code의 블라인드 쌍대 인간 선호도 평가에서는 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash보다 높은 선호도를 얻었고, 평가 대상 모델 중 Claude Opus 5.5에 이어 2위를 차지했다.

모델은 낮음, 중간, 높음의 세 가지 추론 모드를 지원하며, 기본 설정은 높음이다. Mistral은 낮음 모드가 이전의 “None” 추론 모드를 대체하며 간단한 작업에 적합하고, 중간 모드는 일상적인 용도에, 높음 모드는 철저한 추론이 필요한 가장 어려운 작업에 알맞다고 밝혔다. 이에 따라 개발자는 성능과 비용 사이에서 선택할 수 있다.

사이버 보안 성과와 가드레일 변경

Mistral은 코드베이스의 취약점을 찾아내고, 재현·검증한 뒤 기존 기능을 손상하지 않고 패치하는 모델의 능력을 측정하는 Artificial Analysis Cyber Index에서 51%의 점수를 기록했다고 밝혔다. 회사에 따르면 모델은 불필요하게 거부하지 않으면서 정당한 방어적 보안 작업을 수행하고, 내장 가드레일은 방어 목적의 작업과 악의적인 공격 작업을 구분한다. Mistral은 JailbreakBench, StrongREJECT, AgentHarm의 사이버 보안 관련 프롬프트를 대상으로 악의적인 사이버 요청에 대한 평균 거부율이 96.6%였다고 밝혔다. 이는 자사가 측정한 오픈 모델 가운데 가장 높은 수치라고 설명했다.

발표에서는 프리뷰 이후 Mistral이 실제 운영 트래픽에서 사이버 보안 관련 사용 사례를 모니터링했다는 점도 공개됐다. 회사는 실제 표적에 대한 블랙박스 공격을 모델이 거부하는 것을 확인했지만, 실제 공격 수행 능력이 향상될 가능성도 있다고 보고 그에 맞춰 가드레일을 수정하고 있으며 앞으로 몇 달 안에 추가 업데이트를 제공하겠다고 밝혔다. Orange Cyberdefense와 같은 기업 설계 파트너는 침투 테스트, 취약점 평가, 레드팀 활동에 최적화된 Mistral Large 4 특화 버전을 미리 이용하고 있다. 단, 심사와 계약상 보호 조치를 거쳐야 하며, 통제된 환경에서 소유하거나 명시적으로 승인을 받은 시스템만 테스트할 수 있다.

발표에는 Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Elastic, ENISA, Fortinet, NVIDIA, Orange Cyberdefense, Rubrik, Zscaler의 임원들이 제공한 평가 내용도 담겼다. Booz Allen Hamilton의 국가 사이버 부문 사장 Brad Medairy는 테스트 결과, 소스 코드 보안 분석을 위한 자사 내부 벤치마크에서 이 모델이 다른 최첨단 사이버 보안 모델과 비슷한 취약점 탐지 재현율을 보였다고 말했다.

아키텍처와 학습

모델 카드에 따르면 Mistral Large 4는 총 매개변수가 약 1조 개이고 토큰당 활성 매개변수는 약 520억 개(임베딩 및 출력 계층을 제외하면 490억 개)인 세분화된 전문가 혼합 모델이다. 라우팅된 전문가 128개 중 토큰마다 4개를 활성화하며, 여기에 공유 전문가 1개가 추가된다. 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하며, 다양한 이미지 크기와 종횡비를 처리하도록 학습된 16억 매개변수 규모의 Pixtral 계열 비전 인코더를 통해 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력한다. Mistral은 이 모델이 유럽에 있는 자사 데이터센터에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800개를 사용해 처음부터 학습됐으며, 유럽연합의 모든 공식 언어를 포함해 160개가 넘는 언어를 기본적으로 유창하게 구사한다고 밝혔다.

이 체크포인트에는 DSpark 추측 디코딩용 드래프트 헤드가 내장되어 있다. 이 헤드는 토큰 3개로 구성된 블록을 제안하며, Mistral의 측정 결과 타깃 모델만 단독으로 서빙할 때보다 처리량이 최대 1.9배 높았다. Blackwell GPU를 대상으로 한 양자화 NVFP4 체크포인트도 제공된다. Artificial Analysis Intelligence Index v5에서 모델 카드는 점수 26점을 보고했으며, 이는 서구권 오픈 웨이트 모델 가운데 가장 높은 점수라고 설명했다. 다만 종합 지수에서는 선두권 중국 오픈 웨이트 모델들이 더 높은 점수를 기록한다고 덧붙였다. Mistral은 또한 Finch(FinWorkBench) 점수가 73.3%로 올라 오픈 모델 중 Kimi K3에 이어 2위를 기록했고, BrowseComp 점수는 지도 미세 조정 체크포인트의 75%에서 84.5%로 상승했으며, B3 Agent Security Benchmark의 공격 저항률은 프리뷰 버전의 93.3%에서 97.1%로 높아졌다고 밝혔다.

Mistral은 Mistral Large 4가 전문화 및 최적화된 새로운 세대의 Mistral 모델을 위한 기반이 될 것이라고 밝히며, Voxtral과 Timestral 같은 최근 출시 제품을 예로 들었다.