Mistral AI, Mistral Large 4(Le Chonk) 가중치를 공개
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Mistral AI, Mistral Large 4(Le Chonk) 가중치를 공개 — 1조 파라미터 멀티모달 모델로 공개 시험판 이후 3주간 강화학습을 더했고, 자사 제시로 Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0에서 19.7%로 선두, Terminal-Bench 4.0에서 시험판 28%에서 41%로 오르며 출력 토큰은 30% 줄었다. Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수는 48%로 공개 가중치 1위 GLM-5.3과 사실상 동률이면서 과제당 토큰을 평균 47% 적게 썼고, 사이버 지수는 51%다. 추론 모드를 낮음·보통·높음 셋으로 나눠 제공하고, 악의적 사이버 요청 거부율은 평균 96.6%로 측정한 공개 모델 중 가장 높다고 밝혔다. 유럽 설비에서 처음부터 학습했다고 밝혔다
왜 중요한가
공개 가중치 쪽에서 코딩과 방어 보안을 함께 내세운 1조 파라미터 모델이 나왔고, 자사 수치의 초점이 점수가 아니라 같은 점수를 얼마나 적은 토큰으로 내는지에 맞춰져 있다. 에이전트를 오래 돌릴 때 비용이 성능보다 먼저 한계가 되는 상황을 겨냥한 것이다. 방어는 하되 공격 요청은 거부한다는 선을 거부율로 수치화해 내놓은 것도 공개 모델에서는 드물다. 모든 수치가 자사 제시이며 Artificial Analysis 지수 외에는 독립 재현이 없고, FrontierCode 2.0은 비공개 평가라 외부 확인이 어렵다
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공식 발표mistral.aihttps://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/2026년 45주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기
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