Mistral AI는 모델이 공개 미리보기에 들어간 지 3주 만에 "Le Chonk"라는 별명을 가진 프랑스 연구소의 1조 매개변수 주력 제품인 Mistral Large 4의 무게를 공개했습니다. Mistral의 블로그에 "Le Chonk의 가중치를 공개합니다"라는 제목으로 발표된 이 발표는 개선된 모델이 이제 에이전트 코딩 및 방어 사이버 보안 분야에서 공개 가중치 벤치마크를 선도하고 이번 릴리스를 유럽의 "주권 AI"의 이정표로 자리매김한다고 밝혔습니다.
이 움직임은 10월에 가장 많이 화제가 되었던 미리보기를 완전히 다운로드 가능한 아티팩트로 변환합니다. 가중치는 Mistral-Large-4-1T-A52B라는 저장소 이름으로 Hugging Face에 게시됩니다. 개방형 AI 모델과 중국, 미국, 유럽 연구소 간의 균형 이동을 추적하는 개발자에게 이번 분기에 서방 연구소에서 발표한 가장 중요한 공개 중량 릴리스입니다.
3주 만에 미리보기부터 공개 가중치까지
Mistral은 이번 달 초 공개 미리보기에서 Large 4를 출시했으며, 이달 말까지 전체 중량이 뒤따를 것이라고 약속했습니다. 이는 회사가 현재 지키고 있는 약속입니다. 그 사이에 Mistral은 강화 학습을 계속 확장하면서 코딩 및 방어 사이버 보안의 대대적인 개선을 주도하는 동시에 커뮤니티 피드백을 작동시켰다고 말합니다. 블로그는 특히 "포화의 조짐 없이 이익이 계속해서 가속화되고 있다"고 덧붙였습니다. 이는 모델이 아직 여유 공간이 있는 상태로 출시되었다는 특이한 인정입니다.
그 결과 Mistral이 코딩을 위한 최고의 개방형 모델이자 전체적으로 세계에서 가장 유능한 개방형 모델 중 하나로 평가하는 기본 다중 모드, 1000조 매개변수 희소 모델이 탄생했습니다.
벤치마크 사례: FrontierCode 2.0 선도
헤드라인 번호는 엔드투엔드 코드 품질, 특히 저장소 관리자가 에이전트의 변경 사항을 병합할지 여부를 평가하는 Cognition의 비공개 FrontierCode 2.0 벤치마크에서 나온 것입니다. Mistral Large 4는 19.7%의 점수로 선두를 달리고 있으며 DeepSeek의 V4.1 Flash는 19.3%, GLM-5.3은 17.8%, Kimi K3는 17.3%, GLM-5.3 Flash는 14.2%, Mistral의 Beam 1.0은 2.9%를 기록했습니다.
DeepSeek에 비해 0.4포인트 앞서는 것은 단일 프라이빗 벤치마크의 노이즈 범위 내에 있지만, 상징적인 변화는 더 큽니다. 중국의 오픈 웨이트 모델은 가을 내내 에이전트 코딩 순위표의 상위권을 차지했습니다. 미국 회사가 소유한 벤치마크에서 선두 자리를 차지하고 있는 유럽 연구소는 경쟁을 양자가 아닌 삼면으로 재구성합니다.
토큰 효율성: 작업당 토큰 47% 감소
Mistral의 두 번째 주장은 실제 배포에 더 중요할 수 있습니다. 인공 분석 코딩 에이전트 지수에서 Mistral Large 4는 48%의 점수를 얻었으며 이는 선도적인 개방형 가중치 모델인 GLM-5.3과 사실상 동률을 이루었으며 작업당 평균 47% 더 적은 토큰을 사용했습니다. 에이전트 코딩은 계획, 도구 호출 및 재시도 시 토큰을 소모하기 때문에 토큰 효율성은 대규모 추론 비용으로 직접 변환되며, 이것이 회사가 "경제적"이라는 단어에 기대는 이유입니다.
또한 이 릴리스에는 세 가지 추론 모드가 함께 제공되어 운영자가 쿼리당 비용과 응답 품질을 교환할 수 있습니다. 이는 대부분의 기업 코딩 작업 부하가 모든 호출에 대해 최대 추론 깊이가 필요하지 않다는 인식입니다.
주권적인 AI 피치
벤치마크를 넘어 이번 발표는 포지셔닝 문서입니다. Mistral은 Le Chonk가 "처음부터 출시까지 명확한 계보를 통해 유럽 인프라에서 처음부터 훈련을 받았고" 회사가 Sovereign AI라고 부르는 모델에 대한 신뢰할 수 있는 기반을 조직에 제공했다고 강조합니다. 이 모델은 기관이 미국이나 중국 제공업체에 의존하지 않고 소유, 맞춤화 및 자체 호스팅할 수 있습니다. 블로그의 태그라인인 "코더를 위해 구축되고 방어자가 신뢰함"은 의도된 구매자, 즉 소프트웨어 팀과 사이버 보안 조직을 전보하며 후자는 모델의 방어 보안 교육을 통해 그려집니다.
프레임은 회의론자들이 남아있는 격차를 지적하는 것을 막지 못했습니다. Decoder는 이 릴리스를 전반적으로 여전히 중국 최고 수준에 뒤처지는 강력한 코딩 모델로 특징지었고, 벤치마크 테이블 자체에서는 DeepSeek가 0.5점 이내로 표시되었습니다. 그럼에도 불구하고 커뮤니티의 반응은 단호했습니다. Hacker News의 릴리스 스레드는 몇 시간 내에 대략 585포인트를 수집했으며 Hugging Face 저장소는 같은 날 활성화되었습니다.
제3자 판독값
무역 언론은 점수판을 고려하면서 Mistral의 코딩 주장을 대체로 받아들였습니다. Fortune은 회사가 Large 4를 에이전트 코딩 및 사이버 방어를 위한 최고의 개방형 모델로 특성화했다고 보고했습니다. VentureBeat는 이를 중국 외 최고의 개방형 모델이라고 부르며 경쟁 개방형 모델에 비해 작업당 비용이 63% 더 낮다는 점을 강조했습니다. Next Web에서는 1조 매개변수 모델의 가중치가 이제 공개되었다고 간단히 언급했으며, ZDNET에서는 Le Chonk가 현재 최고의 개방형 코딩 모델 중 Codex GPT-6.1 Terra와 함께 순위를 매기고 있음을 관찰했습니다.
Mistral의 경우 공개 가중치 베팅은 이제 1조 매개변수 규모로 명시적입니다. 회사는 최고의 모델을 공개적으로 출시하고 주변 플랫폼을 판매합니다. 그리고 Large 4를 통해 유럽 주권, 토큰 효율성 및 상위 2개 개방형 코딩 점수가 미국 프론티어 연구소와 중국의 개방형 강국 사이에 내구성 있는 위치를 확보하기에 충분하다고 확신하고 있습니다.
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