미스트랄 라지 4 — 1조 매개변수 공개 모델, 원화 가격과 해외 반응

11월 2일 기준으로 정리했어요

미스트랄 라지 4는 프랑스 미스트랄AI가 10월 29일 가중치를 공개한 1조 매개변수 AI 모델입니다. API는 100만 토큰당 입력 약 940원, 출력 약 2,820원이고 한국어도 지원 언어에 들어 있어요.

사람들 반응해커뉴스 맨 위 댓글 40개를 하나씩 읽고 나눔 · 11월 2일

좋다 11개 (28%)중립·질문 18개아쉽다 11개 (28%)

화제 온도해커뉴스 1,723점 · 댓글 440개

매우 뜨거움

미스트랄AI는 프랑스 파리의 AI 회사입니다. 10월 6일 API로 먼저 선보인 미스트랄 라지 4의 모델 파일(가중치)을 10월 29일 허깅페이스에 올렸어요. 별명은 '르 촌크(Le Chonk)', 뚱뚱한 고양이를 뜻하는 인터넷 말입니다.

1조 매개변수, 토큰마다 일하는 건 490억 개

전체 매개변수는 1조 개입니다. 전문가 혼합(MoE, 질문마다 일부만 꺼내 쓰는 방식) 구조라 실제로 계산에 쓰는 건 490억 개예요. 작년 12월에 나온 라지 3(6,750억 개)보다 1.5배쯤 커졌습니다.

한 번에 100만 토큰을 읽고, 글과 이미지를 함께 넣을 수 있습니다. 모델 카드의 지원 언어 목록에는 한국어(ko)가 들어 있어요. 생각하는 깊이는 low·medium·high 세 단계로 고릅니다.

라이선스는 바뀌었습니다. 라지 3은 아파치 2.0이었는데요, 라지 4는 수정 MIT라서 AI를 서비스로 파는 회사(MaaS)는 미스트랄과 따로 계약해야 합니다.

점수 — 코딩 48%, 중국 1위 모델과 1%p 차

외부 평가 기관 Artificial Analysis의 코딩 에이전트 지수에서 48%를 받았습니다. 중국 GLM-5.3(49%)과 1%p 차이예요. 회사는 작업 하나에 쓰는 토큰이 GLM-5.3보다 47% 적다고 밝혔습니다.

Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수 — 코딩 작업을 스스로 끝낸 비율 (미스트랄 모델 카드 기준, 높을수록 좋음)

GLM-5.349%
미스트랄 라지 448%
딥시크 V4.1 플래시46%
키미 K341%
Muse Spark Open26%
Beam 1.020%

출처: Mistral Large 4 허깅페이스 모델 카드

종합 지능 지수는 26점입니다. 중국 공개 모델 GLM-5.3·딥시크 V4.1 플래시(32점)보다 6점 낮습니다.

Artificial Analysis 지능 지수 v5 막대그래프 — 미스트랄 라지 4 26점, GLM-5.3·딥시크 V4.1 플래시 32점 — 공개 모델 7개의 종합 지능 지수. 주황 막대가 라지 4이고, 비교 대상은 회사가 골랐습니다. 이미지: Mistral AI 공식 모델 카드

내 컴퓨터로는 무리 — 파일만 1,060GB

허깅페이스 원본 파일은 1,060GB, 가볍게 줄인 NVFP4 버전도 610GB입니다. 공식 예시 명령은 데이터센터용 GPU 8장을 묶어 돌려요. 해커뉴스에는 H200 4장(메모리 540GB)으로도 4비트·3비트로 줄여야 한다는 글이 올라왔습니다.

써 보는 길과 원화 가격

웹 데모: 허깅페이스 'Le Chonk Gallery'의 공식 데모는 공개 첫 주 동안 방문자마다 소액 무료 예산이 붙습니다.
API: console.mistral.ai(Mistral Studio)에 가입해 키를 받고, 모델 이름은 mistral-large-4입니다.
코딩: 미스트랄 코딩 도구 Vibe에서 라지 4를 고를 수 있어요.

API는 100만 토큰당 입력 0.70달러, 출력 2.10달러입니다. 11월 2일 유럽중앙은행 기준환율(1달러 약 1,343원)로 입력 약 940원, 출력 약 2,820원이에요. 미리보기 때(입력 1.36달러)보다 절반쯤 내렸습니다.

50쪽 문서(약 5만 토큰)를 넣고 2,000토큰 요약을 받으면 한 번에 약 53원이 듭니다.

해커뉴스 1,723점 — 칭찬은 가격, 불만은 라이선스

가중치 공개 글에는 댓글 440개가 달렸습니다. 맨 위 댓글 40개를 읽어 보니 좋다 11개, 아쉽다 11개, 질문·잡담 18개였어요.

칭찬, 가격: "They slashed pricing, it's now nearly half vs the preview"라며 다시 평가해 보겠다는 글이 있었습니다.
칭찬, 출신: 회사 규정상 중국 모델을 못 쓰는 곳에 대안이 생겼다는 반응이 여러 번 나왔어요.
불만, 라이선스: "Calling this 'open weight' is misleading"처럼 사업 제한 조항을 꼬집는 글에 답글 28개가 붙었습니다.
불만, 성능: 개인 벤치마크에서 "fine, but certainly not up to the best Chinese or US open weight models"였다는 평이 있었어요.

이미 GLM·딥시크를 쓰는 개발자라면 점수상 바꿀 이유가 적습니다. 중국 모델을 쓸 수 없는 회사, 싼 API로 긴 문서를 다뤄야 하는 사람에게 맞는 선택지예요.

자주 묻는 질문

미스트랄 라지 4는 무료인가요?

모델 파일은 무료로 받을 수 있지만 1,060GB라 개인 PC로는 못 돌립니다. 허깅페이스 공식 데모는 공개 첫 주 소액 무료 예산이 있고, API는 100만 토큰당 입력 약 940원이에요.

미스트랄 라지 3과 뭐가 다른가요?

매개변수가 6,750억 개에서 1조 개로 늘었고 문맥이 100만 토큰입니다. 라이선스가 아파치 2.0에서 수정 MIT로 바뀌어 AI 서비스 판매 회사는 따로 계약해야 해요.

미스트랄 AI 성능은 어느 정도인가요?

Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수 48%로 GLM-5.3(49%)과 비슷합니다. 종합 지능 지수는 26점으로 중국 상위 공개 모델(32점)보다 낮아요.

한국어도 되나요?

모델 카드의 지원 언어 목록에 한국어(ko)가 들어 있습니다. 회사는 160개 이상 언어를 쓴다고 밝혔어요.

르챗(Le Chat) 앱에서 쓸 수 있나요?

가중치 공개 발표에는 르챗이 나오지 않습니다. 발표에 적힌 곳은 Mistral Studio, API, Vibe, 허깅페이스, 오픈라우터예요.

출처

AI에게 내 상황 물어보기

이 글의 요약과 공식 출처를 담은 질문이에요. 복사해서 [ ] 칸만 채워 ChatGPT·Claude·Gemini에 붙여 넣으세요.

질문 내용 보기

아래 글을 바탕으로 내 경우에 해당하는지 판단해 줘.

[글] 미스트랄 라지 4 — 1조 매개변수 공개 모델, 원화 가격과 해외 반응 (https://kkulzip.com/ai-mistral-large-4/)
미스트랄 라지 4는 프랑스 미스트랄AI가 10월 29일 가중치를 공개한 1조 매개변수 AI 모델입니다. API는 100만 토큰당 입력 약 940원, 출력 약 2,820원이고 한국어도 지원 언어에 들어 있어요.

[공식 출처]
- Mistral AI 공식 발표 — Mistral Large 4 가중치 공개: https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/
- 허깅페이스 모델 카드 — mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B
- Mistral 문서 — Mistral Large 4 (가격·100만 토큰 문맥): https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4-0
- Hacker News 토론 — We're releasing the weights of Mistral Large 4: https://news.ycombinator.com/item?id=50289418
- 허깅페이스 모델 카드 — Mistral Large 3 (라이선스·매개변수 비교): https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
- 유럽중앙은행 기준환율 (2026-11-02): https://www.ecb.europa.eu/stats/policy_and_exchange_rates/euro_reference_exchange_rates/html/index.en.html

[내 상황]
- 나이·대상: [ ]
- 지역: [ ]
- 궁금한 점: [ ]

부탁할 것
1. 내가 대상인지, 언제·어디서·무엇을 준비하면 되는지 알려 줘.
2. 위 공식 출처에서 바뀐 내용이 있는지 확인해 줘.

이 글은 공개된 공식 자료를 바탕으로 정리한 참고 정보입니다. 신청·지급 조건은 바뀔 수 있으니 반드시 출처의 공식 안내를 확인하세요.