"오픈모델"
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미스트랄, 1조 파라미터 오픈모델 배포 — 자체 서버 AI 구현 가능
프랑스 AI 스타트업 미스트랄 AI가 1조 파라미터 규모의 오픈 가중치 모델 '미스트랄 라지 4'를 공개했다. 전체 파라미터 중 520억 개만 활성화해 연산 효율을 높였으며, 사전 공개 후 3주간 강화학습을 거쳤다. 터미널벤치 4.0 평가에서 중국 오픈 모델 GLM-5.3과 동일한 정답률을 기록하면서 작업당 토큰 소비량을 47% 줄였고, 인공지능 분석의 에이전트 코딩 지수 오픈 모델 부문에서 1위를 차지했다. 학습은 프랑스 자체 클러스터의 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU 3800대로 진행됐으며, 가중치는 허깅페이스와 전용 API로 배포됐다.
미스트랄 라지4, 엔비디아 GPU 학습 모델 중국 오픈모델에 밀려
미스트랄이 매개변수 1조 개 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델 '라지4'를 연구용 프리뷰로 공개했다. 엔비디아 그레이스 블랙웰 GPU로 학습된 이 모델은 독립 벤치마크 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스에서 38점을 받아 미국·중국 외 지역 모델 중 최고 점수를 기록했다. 다만 DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3, Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro 등 여러 중국 오픈모델에는 전체 점수에서 뒤처졌다. 보안 평가인 사이버 인덱스의 세부 항목 CyberGym-E2E-AA에서는 비교 대상 모델 중 가장 높은 점수를 받았다고 아티피셜 애널리시스는 밝혔다. 라지4의 가중치는 10월 말 공개될 예정이다.
글로벌 오픈모델 다운로드, 한국 비중 0.4%
비드래프트가 허깅페이스 상위 300개 오픈소스 AI 모델 저장소를 분석한 결과 중국이 58.8%, 미국이 26.7%를 차지한 반면 한국은 0.4%에 그쳤다. 한국 모델 4종의 다운로드는 총 157만291건으로, 이 중 비드래프트의 온디바이스 모델 '포켓' 2종이 56.5%를 차지했다. 파라미터 150억 미만 경량 모델이 전체 다운로드의 61.3%를 차지해 개인 기기용 수요가 두드러졌다. 중국 '큐원' 계열은 115개 저장소로 48.9%를 차지했으나 원 게시자인 알리바바 몫은 37.1%에 그쳐 파생·양자화 배포가 확산을 견인한 것으로 나타났다. 김민식 비드래프트 대표는 배포 형식과 실행 환경까지 설계하는 국가 단위 전략이 필요하다고 말했다.