'실제 공격 도울 가능성' 확인하고도…Mistral Large 4 가중치 1TB 공개

AI 요약

• Mistral Large 4 가중치가 FP8 기준 약 1,061GB로 공개됐습니다.
• Mistral은 프리뷰 트래픽에서 실제 공격을 도울 가능성을 봤다고 썼습니다.
• 남에게 추론 API로 파는 사업이면 Mistral과 따로 계약해야 합니다.

실제 공격을 도울 수 있다고 개발사가 스스로 밝힌 1조 파라미터 모델 Mistral Large 4의 가중치가 누구나 내려받을 수 있게 풀렸습니다. 2026년 10월 29일 Hugging Face에 올라온 FP8 체크포인트는 약 1,061GB입니다. Mistral의 발표 글은 같은 날 Hacker News에서 971점을 받아 그날 AI 소식 가운데 가장 높이 올랐습니다.

경고는 발표문 안에 있습니다. 프리뷰 기간에 실서비스 트래픽에서 사이버 보안 용도를 지켜봤더니 "실제 공격을 수행하는 능력을 끌어올려 줄 가능성이 보인다"고 Mistral은 적었습니다. 그래서 가드레일을 고치는 중이고 앞으로도 계속 고치겠다고 했습니다. 공격 기능을 더 키운 사이버 특화 변형은 Orange Cyberdefense 같은 설계 파트너에게만 심사와 계약을 거쳐 제공합니다. 일반 버전에는 그런 심사가 없습니다.

프리뷰보다 무엇이 나아졌나

Large 4는 10월 6일 API 프리뷰로 먼저 나왔고, 그때 Mistral은 가중치를 10월 27일에 내겠다고 했습니다. 실제 공개는 이틀 늦었습니다. 그 사이 3주 동안 강화학습을 더 돌렸고, Mistral이 낸 수치는 대부분 올랐습니다.

가장 크게 오른 것은 코딩입니다. Terminal-Bench 4.0에서 28%에서 41%로 13%포인트 올랐고, 같은 과제에 쓰는 출력 토큰은 30% 줄었다고 Mistral은 밝혔습니다. 프리뷰 때 토큰을 지나치게 많이 쓴다는 지적을 받았던 부분입니다. 추론 강도는 low, medium, high 세 단계로 나뉘었고 기본값은 high입니다.

"코딩 최고 오픈웨이트"라는 Mistral의 주장은 자기 차트와 맞지 않습니다. Hugging Face 모델 카드에 실린 Artificial Analysis 코딩 에이전트 지수에서 Large 4는 48%이고 GLM-5.3이 49%로 1점 높습니다. Mistral은 이를 "사실상 동률"이라고 표현하고, 과제당 토큰은 47% 적게 쓴다고 덧붙였습니다.

가격은 프리뷰 정가보다 약 49% 내려갔습니다. 다만 프리뷰 기간에 이미 반값 할인가(입력 0.68달러, 출력 2.09달러)가 적용되고 있었으므로, 실제로 내던 돈은 거의 그대로입니다. 달라진 건 할인이 언제 끝날지 걱정하지 않아도 된다는 것 하나입니다.

가드레일은 내려받은 쪽이 지울 수 있습니다

Mistral이 고치겠다는 가드레일은 API 쪽에서는 효과가 있습니다. 요청이 Mistral 서버를 거치기 때문입니다. 가중치를 내려받은 사람에게는 사정이 다릅니다. 내 서버에서 모델을 돌리면 Mistral이 응답을 검사할 수 없고, 추가 학습으로 거부 성향을 덜어낼 수도 있습니다.

HN 토론에서 가장 많이 나온 지적도 이것입니다. 한 이용자(kouteiheika)는 "오픈웨이트 모델의 가드레일은 보안 연극"이라고 썼고, 프리필이나 파인튜닝으로 우회할 수 있다는 댓글이 이어졌습니다. 96.6% 거부율에 대해서는 정상 요청을 잘못 거부하는 비율도 함께 내야 한다는 반론이 나왔습니다. 무작위로 거부하는 모델도 높은 거부율을 낼 수 있기 때문입니다. Mistral 발표문에는 오거부율이 없습니다.

Mistral도 위험이 더 큰 쪽은 풀지 않았습니다. 공격 능력을 더 키운 사이버 특화 변형은 공개하지 않고, 소유했거나 명시적으로 허가받은 시스템에서만 시험하도록 계약으로 묶었습니다. Mistral이 밝힌 실서비스 관찰은 일반 버전에 대한 것입니다. 블랙박스 방식으로 실제 대상을 공격하라는 요청은 거부했지만, 공격 능력을 끌어올릴 여지는 봤다는 내용입니다. 일반 버전의 가중치는 그 관찰 이후에 그대로 공개됐습니다.

사내에서 쓰면 무료, 남에게 API로 팔면 계약

라이선스는 프리뷰 때 "Open"이라고만 적혀 있었습니다. 이번에 전문이 나왔고 이름은 Mistral Ecosystem Open-Weight License입니다. MIT 라이선스를 고친 것으로, 사용·수정·재배포·판매·추가 학습을 모두 허용합니다. 예외는 한 조항입니다.

쓰는 방식	상업 라이선스 필요
사내에서만 돌림(제3자에게 제공 안 함)	필요 없음
자사 앱의 특정 기능 안에 모델을 넣어 최종 사용자에게 제공	필요 없음
다른 회사가 호스팅한 모델로 요청을 전달만 함	필요 없음
모델이나 파인튜닝 결과를 제3자에게 추론·사후 학습용으로 제공하고, 상대가 입력·파라미터·학습 데이터를 통제	필요

마지막 줄이 "Model-as-a-Service" 조항입니다. 매출이나 사용자 수 기준은 없습니다. 규모와 상관없이 추론 API를 파는 사업이면 Mistral에 연락해 계약해야 합니다. 전작 Mistral Large 3는 Apache 2.0이었고, 경쟁 오픈웨이트인 GLM-5.3과 DeepSeek V4.1 Flash는 MIT입니다(Mistral 문서 기준). 둘 다 이런 조항이 없습니다.

HN에서는 이 조항 때문에 "오픈웨이트가 아니라 가중치 열람 가능(weights available)"이라고 불러야 한다는 비판이 나왔습니다. "입력을 의미 있게 통제"한다는 문구가 모호해서, 자체 서비스에 모델을 넣은 스타트업이 어느 쪽에 해당하는지 해석이 갈렸습니다. 사내 도구나 자사 앱 기능으로만 쓰는 팀은 걱정할 일이 없습니다. 고객에게 모델 엔드포인트를 열어주는 플랫폼은 법무 검토가 필요합니다.

지금 쓸 수 있나

API는 오늘 바로 쓸 수 있고, 한국에서 호출하는 데 확인된 제한은 없습니다. 자체 호스팅은 하드웨어 문턱이 높습니다.

항목	내용
대상	API: Mistral Studio 계정과 키가 있는 개발자. 가중치: GPU 서버를 운영하는 팀
가격	100만 토큰당 입력 0.70달러, 캐시 입력 0.07달러, 출력 2.10달러. EU 지역 처리는 10% 더 붙어 0.77달러/2.31달러
한국 사용	API 가능. 지역 엔드포인트는 EU·US뿐이라 한국에서는 글로벌 엔드포인트로 호출. 가중치 다운로드에 지역 제한 표기 없음
자체 호스팅	FP8 약 1,061GB, NVFP4 양자화본 약 610GB(Blackwell GPU 대상). 모델 카드 예시는 8 GPU 한 노드
배포처	Mistral API, OpenRouter, Hugging Face, NVIDIA NIM, Microsoft Foundry(첫 클라우드 제공사)

모델은 토큰마다 1조 개 중 약 490억 개 파라미터만 계산에 씁니다. 그래도 가중치 전체를 메모리에 올려야 하므로 저장 용량이 문턱입니다. HN에서는 H200 4장(총 540GB)으로도 4비트 양자화본이 들어가지 않는다는 이용자 경험이 나왔습니다. 컨텍스트 창은 모델 카드 기준 100만 토큰이고, 텍스트와 이미지를 입력으로 받습니다.

이미 GLM-5.3이나 DeepSeek V4.1 Flash를 쓰는 팀이라면, 지금 돌리는 실제 과제 20개를 Large 4 API에 같은 조건으로 넣어 결과와 출력 토큰 수를 나란히 기록해 보는 것이 가장 싼 확인 방법입니다. 코딩 에이전트 지수에서 GLM-5.3과 1점 차이라 순위표로는 판가름이 안 나고, 토큰을 30% 줄였다는 Mistral의 주장도 자기 과제에서 확인해야 청구서에 반영됩니다. 고객에게 모델을 API로 제공하는 사업이라면 그 전에 라이선스 2조가 자기 서비스 구조에 걸리는지부터 확인해야 자체 호스팅 계획이 엎어지지 않습니다.