프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 플래그십 AI 모델 ‘미스트랄 라지 4(Mistral Large 4, 이하 ML4)’의 공개 프리뷰를 출시했다. 이번 모델은 1조개에 달하는 전체 파라미터와 490억개의 활성 파라미터를 결합한 네이티브 멀티모달(Multimodal) 구조로 설계됐다. 프리뷰 API 서비스는 전용 개발 플랫폼인 미스트랄 스튜디오(Mistral Studio)를 통해 우선 이용할 수 있다.
이번에 베일을 벗은 ML4는 그동안 선보였던 기체 중 규모와 연산 능력 측면에서 가장 크다. 대규모 언어 모델 특유의 인공지능 추론 능력을 바탕으로 코딩, 에이전트 워크플로, 시각 자산 이해를 주요 기능으로 갖췄다. 사이버보안을 포함해 금융, 법률 등 고도의 데이터 보안과 전문 지식이 필요한 기업용 업무 시장을 직접 겨냥했다. 실제 현장 검증을 위해 외부 사이버보안 전문 기업, 검증된 파트너 네트워크, 주요 국가기관이 참여하는 레드팀(Red Team) 평가도 병행 중이다.
기체 학습은 빅테크 클라우드에 의존하지 않고 유럽 내 위치한 독자 데이터센터 인프라에서 이뤄졌다. 엔비디아의 최신 그레이스 블랙웰(NVIDIA Grace Blackwell) GPU 3800대를 동원해 초기 설계 단계부터 자체 훈련을 거쳤다. 공개 프리뷰 역시 동일한 유럽 인프라를 통해 배포된다. 학습용 데이터셋에는 유럽연합(EU) 내 모든 공식 언어를 포함해 전 세계 160개 이상의 언어가 반영됐다.
특화 영역인 사이버보안 역량 평가에서 ML4는 사이버보안 벤치마크 사이벤치(Cybench)의 40개 평가 과제 중 93%를 해결했다. 실제 공개된 오픈소스 보안 취약점을 재현하고 이를 자체적으로 복구·패치하는 검증 항목에서는 82%의 해결률을 기록했다. 회사는 모델 가중치를 사설 클라우드나 온프레미스(On-Premise) 환경에 올려 각 조직 내부의 엄격한 보안 규정에 맞춰 안전하게 활용할 수 있다고 설명했다.
자율형 작업 처리를 파악하는 에이전트 및 코딩 부문 테스트 수치도 함께 공개됐다. 에이전트 코딩 벤치마크인 딥SWE(DeepSWE v1.1)에서 61.7%, SWE-아틀라스(SWE-Atlas-QnA)에서 59.4%, 터미널벤치(Terminal-Bench 4)에서 28.3%의 점수를 획득했다. 지메일, 구글 시트, 슬랙, 세일즈포스 등 현업 협업 도구를 연동한 657개 실제 비즈니스 프로세스 평가 체계 비즈니스 오토메이션벤치(AutomationBench)에서는 59.9%를 올렸다. 이미지 위치 파악 및 이미지 이해도를 측정하는 시각 그라운딩 평가(Dense 200) 수치는 42%를 기록했다.
보안 공격에 대응하는 안전성 지표도 다듬었다. 라케라(Lakera)의 B3 AI 보안 벤치마크 기반의 적대적 탈옥 공격에 대해 93.3%의 방어율을 나타냈다.
미스트랄 AI는 오는 10월 말 전체 모델 가중치(Weights)와 내부 아키텍처, 추가 벤치마크 지표, 후학습(Post-training) 방법론을 전 세계 개발자 커뮤니티에 순차 공개할 예정이다. 향후 산업별·특화 업무용으로 선보일 맞춤형 세부 모델의 베이스 인프라로도 ML4를 적극 활용할 방침이다.
