프랑스 AI 회사 Mistral이 가장 큰 모델 Mistral Large 4를 공개했습니다. 미리보기 API는 오늘부터 열려 있고 모델 파일(가중치)은 이달 말에 풀 예정이에요. 개발자 쪽 소식도 두 가지 있습니다. OpenAI는 "이 사진에 흠집이 있나" 같은 질문에 답만 빠르게 돌려주는 Decisions API를 베타로 열었습니다. 구글은 휴대폰에서도 돌아가는 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2를 내놓았고요.

오늘 하나만 본다면

Mistral Large 4 공개 이미지

Mistral Large 4(줄여서 ML4)는 글과 이미지를 함께 읽는 모델입니다. 전체 파라미터는 약 1조 개인데 답을 만들 때는 그중 약 500억 개만 씁니다. 다만 이 숫자는 출처마다 조금씩 달라요. 발표 글에는 1조 개 중 490억 개로, 모델 문서에는 1.05조 개 중 520억 개에 이미지 인코더 16억 개를 따로 붙여 적혀 있습니다.

지금 할 수 있는 건 Mistral Studio(console.mistral.ai)에서 미리보기 API를 부르는 것입니다. 발표 글에 적힌 가격은 100만 토큰당 입력 1.36달러, 출력 4.18달러입니다. 컨텍스트는 100만 토큰까지 받습니다. 모델 문서에는 이 값의 절반인 가격 표기도 함께 보이니 실제 단가는 콘솔에서 한 번 확인해 보세요.

가중치가 나올 때까지는 보안 업계와 검증된 파트너, 정부 기관이 실제 환경에서 모델을 시험해요. 가중치가 공개되면 회사 서버나 자체 클라우드에 직접 올려 쓸 수 있습니다.

Mistral이 가장 힘줘 말한 건 보안 작업입니다. 실제 오픈소스 취약점을 재현하고 고치는 시험에서 82%를 받았다고 했습니다. 같은 시험에서 Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra는 요청을 거절하는 바람에 0점 가까이 나왔다는 설명입니다. 코딩은 DeepSWE v1.1 61.7%, Terminal-Bench 4 28.3%였습니다. 이름을 가린 사람 평가에서는 다섯 모델 중 2위로, Claude Opus 5 다음이었다고 밝혔습니다. 모두 회사가 낸 수치예요. 160개 넘는 언어로 학습했다지만 한국어 성능은 따로 밝히지 않았습니다.

개발자라면

OpenAI Decisions API, 분류와 판정만 빠르게

OpenAI Decisions API 문서

글을 분류하거나 문의를 담당 부서로 나누는 일은 지금도 Responses API로 할 수 있습니다. Decisions API는 그런 판정만 떼어 낸 전용 API입니다. 글이나 이미지에 질문을 붙여 보내면 정해진 형태의 답이 돌아옵니다. 속도는 Responses API보다 약 10배 빠르다고 OpenAI는 밝혔어요.

질문은 세 종류입니다. predicate는 "흠집이 보이나"처럼 참일 확률을 0~1로 줍니다. choice는 미리 준 보기 중 하나를 고르고 score는 심각도 같은 단계에 점수를 매기죠. 엔드포인트는 POST /v1/decisions이며 지금은 gpt-6-luna 모델 하나만 지원합니다. 원하는 JSON 구조를 뽑아내거나 설명을 써야 하는 일은 기존처럼 Structured Outputs를 쓰라고 문서에 적혀 있습니다.

지금은 공개 베타이고 몇 주 안에 정식으로 내놓을 계획입니다. 코드 없이 먼저 해 보려면 Playground에서 질문을 넣어 볼 수 있습니다. 같은 날 OpenAI는 API 사용 등급도 다섯 단계에서 Build, Launch, Grow 세 단계로 줄였습니다.

EmbeddingGemma 2, 휴대폰에서 도는 멀티모달 검색 모델

EmbeddingGemma 2

임베딩 모델은 글이나 사진을 숫자 묶음(벡터)으로 바꿔 비슷한 것끼리 찾게 해 주는 모델입니다. 내 문서를 검색해 AI 답변에 붙이는 RAG에 주로 쓰여요. 작년에 나온 EmbeddingGemma는 글만 다뤘습니다. 2편은 코드와 이미지, 소리, 영상까지 한 공간에 담기 때문에 음성 메모로 영상 속 장면을 찾는 식의 검색도 됩니다.

크기는 7억 4천만 파라미터, 라이선스는 Apache 2.0입니다. 글만 쓸 거라면 2억 7천만 파라미터로 충분하고 이미지·소리 인코더는 필요할 때 붙이면 돼요. 구글 기준으로 양자화하면 Pixel 11 Pro에서 글 전용은 약 191MB, 전체는 약 567MB 메모리로 돌아갑니다. 한 번에 받는 입력은 8K 토큰으로 1편보다 4배 깁니다. 코드 검색 점수(MTEB Code)는 68.76에서 78.68로 올랐습니다. 구글은 내 컴퓨터 안의 코드베이스 검색이나 코딩 에이전트용 검색에 알맞다고 했습니다.

Hugging Face와 Kaggle에서 받을 수 있고 Ollama와 llama.cpp, LM Studio, sentence-transformers에서도 바로 돌릴 수 있습니다.

그 밖의 소식

Anthropic Cyber Verification Program

Anthropic은 보안 전문가에게 차단을 덜 건 Claude를 열어 주는 Cyber Verification Program을 세 단계로 넓혔습니다. 일반 Claude는 보안 작업 요청을 대부분 막지만 심사를 통과하면 그 차단을 줄여 줍니다. 첫 단계인 Defense Access는 침해 대응이나 악성코드 분석, 취약점 검증처럼 막는 쪽 작업용입니다. 오픈소스 메인테이너나 취약점 신고 이력이 있는 개인 연구자도 신청할 수 있어요. 답은 며칠 안에 주겠다고 했고, 프로그램에 들어가면 데이터 보존은 필수입니다. 신청은 신청 페이지에서 합니다.

출처