2026년 10월 29일 Mistral AI는 Hugging Face를 통해 Mistral Large 4(Le Chonk)의 오픈 가중치를 공개했다. 회사 역사상 가장 크고 가장 강력한 모델로, 총 파라미터 약 1조 개, 토큰당 활성화 파라미터 49B, 컨텍스트 윈도우 100만 토큰, 텍스트와 이미지 입력을 지원한다.
10월 6일 공개 프리뷰와 다른 점은 가중치 자체를 다운로드해 셀프 호스팅할 수 있다는 것이다. 공식 FP8과 NVFP4 두 가지 변형이 제공되며 DSpark 추측 디코딩 드래프트 헤드가 내장돼 있다. Hugging Face 소개 글에 따르면 transformers, vLLM, llama.cpp 모두 공개 당일부터 지원했고, vLLM은 여러 평가에서 FP8과 NVFP4의 차이가 2.1점 이내였다고 밝혔다.
보안 능력이 이번 공개의 핵심
Mistral Large 4는 실제 취약점을 재현하고 패치하는 테스트에서 82%, 보안 경진대회 문제 40개로 구성된 Cybench에서 93%를 기록했다. Hugging Face 글은 폐쇄형 모델이 안전 필터 때문에 취약점 재현을 거부하는 경우가 많지만, 오픈 가중치는 방어팀이 배포와 사용 정책을 직접 정할 수 있게 한다고 지적한다. 그렇다고 무조건 받아주는 것은 아니다. 탈옥과 유해 요청 테스트에서 평균 거부율은 다른 오픈 가중치 모델보다 높았다.
다운로드할 수 있다고 누구나 실행할 수 있는 것은 아니다
로컬 실행 문턱은 여전히 높다. Unsloth의 1비트 GGUF 양자화 버전은 용량을 약 233GB로 줄였고 top-1 정확도 91%를 유지한다고 하지만, 그래도 256GB 이상의 메모리가 필요하며 Mac Studio급 장비를 겨냥한다. 일반적인 배포에는 여전히 Blackwell급 GPU 8장이 필요하다.
라이선스에도 경계가 있다. 가중치는 MIT 라이선스를 변형한 Mistral Ecosystem Open-Weight License로 제공된다. 사용, 수정, 파인튜닝, 상용화는 무료지만, 모델을 서비스 형태로 제공할 때는 Mistral의 상용 라이선스를 별도로 받아야 한다. Mistral 공식 API 가격은 입력 100만 토큰당 0.70달러, 출력 100만 토큰당 2.10달러다.
보안, 금융, 법률 팀에게 이번 공개의 가치는 파라미터 숫자 자체가 아니다. 보안 평가에서 두드러진 프런티어 모델을 이제 자사 인프라 안에 둘 수 있게 됐다는 점이다. 다만 설치하기 전에 하드웨어, 라이선스, 운영 세 가지 비용을 먼저 계산해야 한다.
