프랑스의 AI 연구소 미스트랄(Mistral)이 추론 AI 모델 시장에 본격적으로 진출하고 있습니다.
미스트랄은 지난 화요일 아침, 자체 첫 추론 모델 제품군인 마지스트랄(Magistral)을 발표했습니다. 마지스트랄은 OpenAI나 Google의 Gemini 2.5 Pro와 유사하게, 수학, 물리학과 같은 주제에 걸쳐 일관성과 신뢰성을 높이기 위해 문제 해결 과정을 단계별로 거치도록 설계되었습니다.
마지스트랄은 두 가지 버전으로 제공됩니다: 마지스트랄 스몰(Magistral Small)과 마지스트랄 미디엄(Magistral Medium)입니다. 마지스트랄 스몰은 240억 개의 파라미터(Parameters)를 갖춘 크기이며, AI 개발 플랫폼 허깅 페이스(Hugging Face)에서 자유로운 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스로 다운로드할 수 있습니다. (파라미터란 모델의 동작을 결정하는 내부 구성 요소를 의미합니다.) 성능이 더욱 뛰어난 마지스트랄 미디엄은 미스트랄의 Le Chat 챗봇 플랫폼, 회사 API, 그리고 제3자 파트너 클라우드에서 현재 미리 보기(preview)로 이용 가능합니다.
미스트랄은 공식 블로그 게시물에서 "마지스트랄은 구조적 계산 및 프로그램 로직부터 의사 결정 트리와 규칙 기반 시스템에 이르기까지 광범위한 기업 사용 사례에 적합하다"고 설명했습니다. 이어 "이 모델들은 다단계 논리를 위해 세밀하게 조정되어 해석 가능성을 높이고, 사용자 언어로 추적 가능한 사고 과정을 제공한다"고 덧붙였습니다.
2023년에 설립된 미스트랄은 앞서 언급된 Le Chat 및 다양한 모바일 앱을 포함하여 여러 AI 기반 서비스를 구축하는 최첨단 모델 연구소입니다. 이 회사는 General Catalyst 같은 벤처 투자자들로부터 투자를 유치했으며, 현재까지 총 11억 유로(약 12억 4,000만 달러) 이상을 모금했습니다.
하지만 미스트랄은 막대한 자원에도 불구하고, 추론 모델 개발과 같은 일부 영역에서는 다른 선도 AI 연구소들에 비해 뒤처져 온 모습을 보이기도 했습니다. 실제로 미스트랄이 공개한 자체 벤치마크만 봐도, 마지스트랄이 기대만큼 경쟁력 있는 제품인지는 의문입니다.
모델의 물리학, 수학, 과학 능력을 평가하는 GPQA 다이아몬드(Diamond) 및 AIME 테스트에서, 마지스트랄 미디엄은 Gemini 2.5 Pro와 Anthropic의 Claude Opus 4보다 낮은 점수를 받았습니다. 또한 인기 프로그래밍 벤치마크인 LiveCodeBench에서도 Gemini 2.5 Pro를 능가하는 데 실패했습니다.
이러한 점 때문에 미스트랄은 블로그에서 마지스트랄의 다른 강점들을 부각하고 있습니다. 미스트랄은 마지스트랄이 Le Chat에서 경쟁사 대비 "10배" 빠른 속도로 답변을 제공하며, 이탈리아어, 아랍어, 러시아어, 간체 중국어를 포함한 광범위한 언어를 지원한다고 주장했습니다.
회사는 "주력 모델을 기반으로 구축된 마지스트랄은 연구, 전략 기획, 운영 최적화, 데이터 기반 의사 결정에 최적화되어 있다"고 언급했습니다. 나아가 "위험 평가 및 다중 요인 모델링 수행부터 제약 조건을 고려한 최적 배송 시간 계산에 이르기까지 활용할 수 있다"고 덧붙였습니다.
마지스트랄의 이번 발표는 미스트랄이 '바이브 코딩(vibe coding)' 클라이언트인 Mistral Code를 선보인 이후 이루어졌습니다. 더욱이 그보다 몇 주 전에는 코딩에 특화된 여러 모델을 출시하고, AI 에이전트 빌더 등의 도구를 제공하며 미스트랄 모델을 Gmail 및 SharePoint와 같은 외부 서비스와 연동하는 기업용 챗봇 서비스 Le Chat Enterprise를 출시하며 연이은 행보를 보였습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/06/10/mistral-releases-a-pair-of-ai-reasoning-models