Mistral Large 4는 Mistral AI가 2026년 10월 6일 공식 블로그로 공개한 공개 프리뷰 모델이다. 전체 파라미터 1조 개, 활성 파라미터 490억 개의 네이티브 멀티모달 모델로, 이 프랑스 회사가 만든 가장 큰 모델이다. 프리뷰 API는 같은 날 Mistral Studio에 올라갔고, 오픈 가중치는 10월 말 공개 예정이다. 그 전에 사이버보안 기관, 심사를 거친 파트너, 국가 기관이 레드팀 검증을 진행한다.
강점은 보안, 코딩, 이미지 이해
Mistral이 밝힌 성적에 따르면 Large 4는 Artificial Analysis 사이버보안 지수에서 전 세계 상위 5위에 들었고, 중국 밖에서 개발된 오픈 가중치 모델 중에서는 선두다. 실제 오픈소스 취약점을 재현하고 패치까지 만들게 하는 테스트에서는 전체 모델 중 가장 높은 82%를 기록했고, 보안 경진 문제 40개로 구성된 Cybench에서는 93%를 풀었다. 코딩에서는 DeepSWE v1.1 61.7%, 종합 Coding Agent Index 49.8%로 DeepSeek V4 Pro와 Qwen3.8 Max를 앞섰고, 업무 워크플로를 재는 AutomationBench에서는 59.9%를 받았다. 시각적 그라운딩 과제 Dense 200에서는 42%로 GPT-6 Astra의 41%를 근소하게 넘었다. 다만 이 수치 대부분은 공급사와 평가 파트너의 발표인 만큼, 지금은 '출시 측 주장'으로 받아들이고 독립 검증은 가중치 공개 이후를 기다리는 편이 맞다.
보안 업무를 대하는 태도도 눈에 띈다. Mistral은 주요 폐쇄형 모델 몇몇이 해당 취약점 테스트에서 실행을 거부해 0점에 가깝게 나온다고 짚었다. 방어자가 취약점이 실제로 존재함을 증명하려는 작업이 바로 그 거절에 막히는 경우가 많다. Large 4는 강력한 사이버 능력과 자체 호스팅이 가능한 오픈 가중치를 묶었다. 공개 전에는 검열 강도를 낮춘 버전으로 레드팀 검증을 하고, 공개 후에는 각 조직이 자체 정책에 따라 프라이빗 클라우드나 온프레미스에서 운영할 수 있다. GLM-5.3의 Amazon Bedrock 입점이 '클라우드 배포' 노선이라면, Large 4는 '가중치 자주권' 노선이며 두 노선의 간격은 벌어지고 있다.
유럽 자체 컴퓨팅이 또 하나의 이야기
Large 4는 Mistral이 유럽에 자체 구축한 데이터센터의 NVIDIA Grace Blackwell GPU 3,800장으로 처음부터 학습됐고, 프리뷰 서비스도 같은 인프라에서 제공된다. 학습 데이터는 EU 모든 공식 언어를 포함해 160개가 넘는 언어를 아우른다. Mistral은 이번 출시를 30억 유로 규모 시리즈 D 로드맵의 첫 이정표로 제시하며, 이 모델이 이후 전용 모델들의 기반이 될 것이고 강화학습은 아직 진행 중이라고 밝혔다.
사용자 입장의 의미는 두 가지다. API 사용자는 지금 바로 써볼 수 있지만 어디까지나 프리뷰이며, 아키텍처와 사후 학습 세부 사항은 가중치 공개 때 함께 나온다. 자체 호스팅을 계획하는 팀은 10월 말까지 기다려야 하고, 활성 파라미터가 490억 개라 해도 1조 파라미터 모델의 도입 부담은 결코 가볍지 않다. 진짜 관전 지점은 가중치 공개 뒤의 제3자 평가다. 독립 측정 결과가 공식 발표에 근접하면 오픈 가중치 최상위권의 명단이 바뀔 수 있다.
