[기획: AI 트렌드] Mistral이 예정보다 이틀 늦게 공개한 Large 4 가중치, 남에게 서비스로 제공하려면 별도 라이선스가 필요하다

이달 초에 미뤄 둔 물음

Mistral은 10월 6일 아부다비 행사에서 Large 4를 발표했습니다. 이때는 자사 플랫폼과 API에서만 미리 써 보게 한 공개 프리뷰였습니다. API는 회사 서버에 질문을 보내고 답만 받아 쓰는 통로입니다.

모델 안에서 학습으로 정해진 숫자 하나하나를 파라미터라 하고, 이 숫자들을 통틀어 가중치라 부릅니다. 가중치 파일을 누구나 내려받게 공개한 모델을 오픈웨이트 모델이라 부릅니다.

발표 때 Large 4에는 내려받을 가중치가 없었습니다. 그래서 우리는 그 글 본문에, 가중치가 나와야 확인되는 것을 적었습니다. 내려받아 직접 돌릴 수 있는지, 라이선스로 무엇을 해도 되는지, 공개된 가중치가 프리뷰로 잰 모델과 같은지입니다오픈웨이트를 발표한 날, 내려받을 가중치는 없었다.

첫 답은 10월 29일에 나왔습니다. Mistral은 이날 모델 공유 사이트 Hugging Face에 Large 4 가중치를 올렸습니다. 29일 기준으로 승인 절차 없이 누구나 받을 수 있습니다. 발표 때 보도된 공개 예정일은 10월 27일이었으니, 이틀 늦었습니다.

돌릴 코드도 같은 날 나왔다

가중치 파일만으로는 모델을 돌릴 수 없습니다. 파일을 불러와 답을 계산하는 프로그램이 따로 있어야 하고, 이를 추론 엔진이라 합니다. 동영상 파일을 받아도 그 형식을 여는 재생 앱이 없으면 볼 수 없는 것과 같습니다.

Large 4는 가중치와 엔진 코드가 같은 날 나왔습니다. Hugging Face는 모델 실행 라이브러리 transformers v5.22.0에 Large 4를 추가했습니다. 개인 컴퓨터에서도 돌아가는 오픈소스 엔진 llama.cpp에도 같은 날 Large 4 지원 코드가 합쳐졌습니다.

서버에서 여러 사용자의 요청을 한꺼번에 처리하는 엔진 vLLM은 가중치 공개 전인 10월 18일에 나온 최신 정식 버전 안내에서, 우리가 열어 본 범위에는 Large 4 언급이 없었습니다. 지원은 한 변형 모델 안내에 적힌 vLLM 전용 컨테이너 이미지(실행 환경까지 통째로 묶은 꾸러미)로 나간 것으로 보입니다(미확인).

토큰은 모델이 글을 읽고 쓸 때 잘라 세는 조각입니다. Large 4는 전문가 혼합(MoE) 구조입니다. 각 층에 있는 「전문가」라 부르는 계산 단위 128개 가운데 토큰마다 4개만 계산에 쓰입니다(늘 쓰이는 공용 전문가 1개 별도).

그래서 전체 파라미터는 약 1조 개인데, 토큰 하나에 실제로 쓰는 활성 파라미터는 약 490억 개로 전체의 약 20분의 1입니다. 임베딩·출력층까지 넣으면 약 520억 개입니다. 계산은 일부만 하지만, 어느 전문가가 불릴지 미리 알 수 없어 제 속도로 돌리려면 가중치 전체를 메모리에 올려 둬야 합니다.

「내려받을 수 있다」가 「돌릴 수 있다」가 되려면 엔진 코드가 함께 나와야 합니다. Large 4는 약 1조 개의 숫자를 모두 올릴 만큼 메모리가 넉넉하다면 transformers와 llama.cpp로 공개 첫날부터 돌릴 수 있었습니다(우리 판단). 개인 컴퓨터에서도 돌아가는 엔진이라는 말이 이 모델까지 개인 컴퓨터에서 돈다는 뜻은 아닙니다.

Mistral이 라이선스에 그은 선

라이선스는 가중치를 받은 사람이 무엇을 해도 되는지 정한 이용 조건 문서입니다. Mistral은 직전 모델 Large 3을 2025년 12월 널리 쓰이는 오픈소스 라이선스인 Apache 2.0으로 냈습니다.

Large 4에는 역시 널리 쓰이는 MIT 라이선스를 고친 자사 문서 「Mistral Ecosystem Open-Weight License」를 붙였습니다. 여기서 상업 이용과 비상업 이용은 모두 허용됩니다. 다만 릴리스 노트에 따르면, 모델을 서비스로 남에게 제공하려면 별도 상용 라이선스를 받아야 합니다.

서비스로 제공한다는 것은 보통 모델을 돌려 두고 남이 API로 불러 쓰게 하는 일을 말하며, 줄여서 MaaS(Model-as-a-Service)라 합니다. 모델을 넣은 자사 앱을 고객에게 파는 경우까지 여기에 드는지는 라이선스 전문을 열지 못해 확인하지 못했습니다.

이름만 보면 MIT 계열이라 제약이 거의 없는 라이선스로 보입니다. 상업 이용이 열린 것도 맞습니다. 그러나 Mistral은 이 문서를 「Open-Weight License」라 이름 붙였고, 릴리스 노트가 밝힌 조건 가운데 따로 허락이 필요한 것은 서비스 제공입니다. 이 밖의 조건이 더 있는지는 라이선스 전문을 열지 못해 확인하지 못했습니다.

Mistral은 10월 6일 Large 4를 자사 API로 먼저 내놓았습니다. 별도 라이선스가 필요한 영역은 Mistral이 직접 하는 바로 그 API 사업입니다. 다른 회사가 같은 모델로 같은 API를 차리려면 Mistral과 따로 계약해야 한다는 뜻입니다. 이 선이 자사 API 사업을 지키려는 것인지는 우리 판단이며, 확신도는 중간입니다.

같은 이름, 두 시점의 점수

셋째 물음은 공개된 가중치가 프리뷰로 잰 모델과 같은지였습니다. 단서는 Terminal-Bench 4.0 점수입니다. 명령어를 글로 입력해 컴퓨터를 다루는 화면인 터미널에서, 모델이 여러 단계의 작업을 해내는지 재는 시험으로, 점수는 과제를 해낸 비율입니다.

프리뷰 때 Mistral이 밝힌 이 시험의 점수는 28.3%였습니다. 독립 평가기관 Artificial Analysis는 26.8%, Vals AI는 23.2%로 쟀습니다(세 수치 모두 설정 미확인). 가중치 공개 뒤 독일 기술 매체 heise는 공개판 점수를 41%로 전했습니다(단일 보도). 우리가 본 요약에는 측정 주체와 설정이 없었고, 회사 수치로 보입니다.

개발사는 학습과 후속 조정을 거치며 가중치를 여러 번 저장해 두고, 그 저장본 하나하나를 체크포인트라 합니다. 프리뷰 API로 제공되던 체크포인트와 공개된 체크포인트가 같은지는 확인되지 않았습니다.

두 수치를 이어 붙이면 큰 상승처럼 보입니다. 우리는 둘을 시점이 다른 두 측정으로만 나란히 둡니다. 잰 대상이 프리뷰 API와 공개 가중치로 갈리고, 공개판 수치는 측정 조건을 알 수 없는 단일 보도이기 때문입니다.

Mistral은 Large 4가 오픈 모델 가운데 에이전틱 코딩에서 가장 앞선다고 주장합니다. 에이전틱 코딩은 AI가 여러 단계를 스스로 밟으며 코드를 짜고 고치는 일입니다. 보안 매체 CSO는 이 결과를 뒷받침할 기술 보고서가 아직 공개되지 않았다고 짚었습니다(단일 보도).

이달 초의 세 물음 가운데 둘은 답이 나왔지만, 라이선스는 릴리스 노트가 전한 조건까지만 확인했습니다. 공개판이 프리뷰로 잰 모델과 같은지는, 같은 기관이 공개 가중치를 같은 설정으로 다시 재거나 Mistral이 두 체크포인트의 관계를 밝혀야 확인됩니다(우리 판단). 코딩 성적을 뒷받침할 기술 보고서도 아직 없습니다.

우리는 이 가운데 라이선스를 보고 오픈웨이트 확인 목록에 한 줄을 더합니다. 릴리스 노트가 전한 조건 기준으로, Mistral은 「누가 내려받을 수 있나」가 아니라 「누가 서비스로 돌릴 수 있나」에서 선을 그었습니다(우리 판단 · 확신도 중간). 「오픈웨이트 공개」라는 소식을 보면, 파일과 엔진에 더해 남에게 서비스로 제공해도 되는지까지 확인해야 합니다. 한 회사의 한 문서에서 얻은 판단입니다.