미스트랄 AI, 오픈 웨이트 모델 '미스트랄 라지 4' 공개

오픈 웨이트 공개

미스트랄 AI는 1조 개의 매개변수를 갖춘 네이티브 멀티모달 모델로, 회사가 '르 총크'라 부르는 미스트랄 라지 4의 오픈 웨이트를 공개했다. 회사는 지난 10월 초 이 모델을 퍼블릭 프리뷰로 먼저 공개했으며, 이후 개발자와 파트너의 피드백과 지속적인 강화학습을 활용해 모델의 코딩 및 방어적 사이버보안 성능을 개선했다고 밝혔다.

미스트랄은 이 모델이 유럽 인프라에서 처음부터 학습되었다고 밝혔으며, 이를 자사가 '주권적 AI'라 부르는 개념의 기반으로 소개했다. 이를 통해 기업들이 모델을 자체 서버에서 호스팅하고 맞춤화할 수 있다고 설명했다.

코딩 성능

미스트랄은 프리뷰 이후 3주간 추가로 진행한 강화학습을 통해 미스트랄 라지 4가 오픈 웨이트 코딩 모델 중 선두에 올랐다고 밝혔다. 회사는 코그니션의 비공개 벤치마크인 '프런티어코드 2.0'에서 19.7%의 점수를 기록했다고 밝혔는데, 이 벤치마크는 저장소 관리자가 코딩 에이전트의 변경 사항을 실제로 병합할지를 평가하는 것으로, 이 테스트에서 다른 오픈 웨이트 모델들을 앞섰다고 설명했다.

아티피셜 애널리시스의 '코딩 에이전트 인덱스'에서는 이 모델이 48%의 점수를 기록해 GLM-5.3과 사실상 동률을 이뤘으며, 작업당 평균 토큰 사용량은 47% 더 적었다고 미스트랄은 밝혔다. 터미널-벤치 4.0에서는 프리뷰 버전 대비 13%포인트 개선된 41%를 기록해 오픈 웨이트 모델 중 선두에 올랐으며, 출력 토큰 사용량도 30% 줄었다고 회사는 전했다.

미스트랄은 또한 서지 코드가 실시한 블라인드 쌍대 비교 평가에서 미스트랄 라지 4가 GLM-5.3, 키미 K3, 딥시크 V4.1 플래시보다 더 높은 선호도를 얻었으며, 테스트된 모델 중에서는 클로드 오퍼스 5.5에 이어 2위를 차지했다고 밝혔다.

추론 모드

회사는 미스트랄 라지 4가 이제 성능과 비용을 조절할 수 있는 세 가지 추론 모드를 지원한다고 밝혔다. 단순한 작업에는 '로우(low)', 일상적인 작업에는 '미디엄(medium)', 높은 정밀도와 철저한 추론이 필요한 작업에는 기본값인 '하이(high)' 모드가 적용된다.

사이버보안 역량

미스트랄은 사이버보안 업체들과 협력해 실제 환경에서의 취약점 재현 및 패치 작업에 대해 모델을 평가했다고 밝혔다. 회사는 아티피셜 애널리시스의 '사이버 인덱스'에서 51%의 점수를 기록했다고 전했는데, 이 지표는 모델이 기존 기능을 손상시키지 않으면서 취약점을 발견, 재현, 검증, 패치하는 능력을 측정한다고 설명했다.

미스트랄은 이 모델의 가드레일이 방어적 요청과 악의적인 사이버보안 요청을 구분할 수 있다고 밝혔으며, 재일브레이크벤치, 스트롱리젝트, 에이전트하름 등에서 악성 사이버 요청에 대해 평균 96.6%의 거부율을 기록해 자사가 측정한 오픈 모델 중 가장 높은 수치를 기록했다고 전했다.

회사는 프리뷰 모델의 사이버보안 관련 사용 현황을 실제 트래픽에서 모니터링한 결과, 모델이 실제 대상에 대한 블랙박스 공격을 거부하는 사례를 확인했지만, 동시에 모델이 실제 공격을 고도화하는 데 활용될 가능성도 발견했다고 밝혔다. 미스트랄은 이에 대응해 가드레일을 수정하고 있으며, 앞으로도 지속적으로 업데이트할 계획이라고 전했다.

회사는 오렌지 사이버디펜스를 포함한 기업 설계 파트너들에게 침투 테스트, 취약점 평가, 레드팀 작업에 최적화된 전용 변형 모델의 프리뷰 접근 권한을 제공하고 있다고 밝혔다. 다만 이러한 접근은 심사를 거쳐야 하며, 테스트 대상을 승인된 시스템으로 제한하는 계약상의 안전장치가 적용된다. 회사는 고객이 자사의 '미스트랄 포지'라는 도구를 통해 자체 보안 데이터를 활용해 모델을 맞춤화할 수 있으며, 이를 더 작고 특정 작업에 특화된 변형 모델로 추가 최적화할 수도 있다고 설명했다.

출처: 미스트랄 AI, "미스트랄 라지 4(르 총크), 오픈 웨이트로 공개", 2026년 10월 29일 게재.