LG AI Insight 2026 현장 리포트: AI의 현재와 미래를 그리다
LG AI연구원이 지난 3월 19일 AI 연구 성과와 산업 적용 사례를 공유하는 'LG AI Insight 2026'을 개최했다. LG 계열사 임직원 약 1,300여 명이 사전 신청했으며, 포스터 세션에서는 총 46개의 연구 포스터가 공개됐다. 병리학 분야에 특화된 기초 모델 EXAONE Path 2.5와 ChatEXAONE 기반 특허 검색 시스템 등이 소개됐다.
AI 뉴스 전체
전체 뉴스
오늘 21건LG AI연구원 뉴스AI 점수2929
Mistral AI NewsAI 점수3939 Mistral AI, 기업 고유 지식으로 학습하는 AI 모델 구축 시스템 “Forge” 발표
Mistral AI는 기업이 사내 고유 데이터를 기반으로 프론티어급 AI 모델을 구축할 수 있는 시스템 “Forge”를 발표했다. 사내 문서, 코드베이스, 구조화된 데이터를 활용해 사전 학습, 사후 학습, 강화 학습을 수행할 수 있으며, dense형과 MoE 아키텍처를 모두 지원한다. Mistral Vibe와 같은 에이전트가 파인튜닝, 하이퍼파라미터 탐색, 평가용 합성 데이터 생성을 자율적으로 수행하고, 벤치마크 성능 저하도 모니터링한다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수6060 Mistral AI, 통합형 오픈 모델 「Mistral Small 4」 발표
Mistral AI가 Mistral Small 4를 발표했다. Magistral의 추론, Pixtral의 멀티모달, Devstral의 에이전트형 코딩을 하나의 모델로 통합했으며, Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 총 파라미터 119B의 MoE 구조로 256k 컨텍스트 윈도우를 지원하고, Mistral Small 3와 비교해 지연 시간 중시 설정에서 엔드 투 엔드 완료 시간을 40% 줄였으며, 처리량 중시 설정에서는 초당 요청 수를 3배로 늘렸다.
선정 이유: 추론, 멀티모달, 에이전트형 코딩을 하나의 모델로 통합한 구성과 출력 길이를 줄인 비교 결과가 제시되어 있어, 모델 선택 기준을 정리하기 좋다.
Mistral AI NewsAI 점수4242 Mistral, NVIDIA와 제휴해 오픈 프런티어 모델 개발 가속화
Mistral AI는 NVIDIA Nemotron Coalition의 창설 멤버로 참여해 NVIDIA와 함께 오픈소스 프런티어 모델을 개발한다고 밝혔다. 코얼리션의 첫 번째 과제는 NVIDIA DGX Cloud에서 학습하는 기반 모델로, 향후 NVIDIA Nemotron 4 패밀리의 토대가 되며 오픈소스로 공개될 예정이다. Mistral은 같은 날 Mistral Small 4도 공개했다.
Mistral AI NewsAI 점수5252 Mistral AI, Lean 4용 오픈소스 코드 에이전트 Leanstral 공개
Mistral AI가 Lean 4용 오픈소스 코드 에이전트 Leanstral(120B-A6B, 활성 파라미터 6B)을 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. Mistral Vibe의 에이전트 모드와 무료 API 엔드포인트에서도 이용할 수 있다. FLTEval에서 pass@2 기준 26.3을 기록했으며, 비용 36달러로 Sonnet의 23.7(549달러)을 웃돌았다고 밝혔다.
Microsoft AI (MAI) NewsAI 점수4848 Microsoft, 건강 관리용 'Copilot Health' 발표
Microsoft는 Copilot 내 독립적이고 안전한 공간으로 건강 관리 기능 'Copilot Health'를 발표했다. 건강 기록, 웨어러블 데이터, 건강 이력을 하나로 모아 개인 맞춤형 건강 인사이트를 제공한다. 단계적으로 출시하며, 현재 대기자 명단 등록을 받고 있다. Apple Health, Oura, Fitbit 등 50개가 넘는 웨어러블 기기 및 미국의 5만 곳 이상 병원·의료기관의 기록과 연동된다. 건강 데이터는 일반 Copilot과 분리되며, 모델 학습에는 사용되지 않는다.
Mistral AI NewsAI 점수4343 Rails 테스트를 자동화하는 에이전트, RSpec 작성과 검증을 CI/CD에서 실행
Mistral AI는 Rails 소스 파일을 읽어 RSpec 테스트를 생성·개선하고, 스타일 규칙과 커버리지 목표로 검증하는 에이전트를 구축했다고 발표했다. CI/CD 파이프라인 안에서 사람의 개입 없이 동작하며, 여러 인스턴스가 서로 다른 파일을 병렬로 처리한다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2828 LG AI연구원, '2025 AI 윤리 책무성 보고서' 공개
LG AI연구원이 세 번째 'AI 윤리 책무성 보고서'를 공개했다. AI 위험을 4개 영역과 226개 세부 항목으로 정리한 자체 위험분류체계 K-AUT를 소개했으며, 과제 60여 개에서 219건의 잠재 위험을 식별했다고 밝혔다. K-EXAONE은 아티피셜 어낼리시스 인텔리전스 지수에서 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위(국내 1위)를 기록했다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2929 LG AI연구원, 인도 AI 정상회의서 한국판 AI 위험분류체계 K-AUT 공개
LG AI연구원이 인도 뉴델리에서 열린 ‘인도 AI 정상회의(India AI Summit)’에서 자체 개발한 범용 AI 위험분류체계 한국판 ‘K-AUT(Korea-Augmented Universal Taxonomy)’를 공개했다. K-AUT는 인류 보편적 가치.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수6262 Mistral AI, 음성 인식 모델 Voxtral Transcribe 2 공개… Realtime은 Apache 2.0 오픈 웨이트
Mistral AI가 음성 인식 모델 패밀리 Voxtral Transcribe 2를 공개했다. 배치용 Voxtral Mini Transcribe V2와 지연 시간을 200ms 미만까지 설정할 수 있는 실시간용 Voxtral Realtime으로 구성된다. Realtime은 4B 파라미터 규모로 Apache 2.0 오픈 웨이트 형태이며 Hugging Face Hub에서 배포된다. Mini Transcribe V2의 API 요금은 1분당 $0.003이다.
선정 이유: 배치용과 실시간용 두 모델에 대해 지연 시간 설정, 요금, 지원 언어가 나란히 제시되어 용도별 선택을 판단하기 쉽다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2222 AX 시대를 이끌, LG AI대학원이 그리는 미래
LG AI대학원이 2025년 박사 과정 교육을 마치고 지난 2월 3일 학위수여식을 열어 졸업생들에게 박사 학위장을 전달했다. 2022년 3월 개원한 박사 과정은 SCI(E)급 논문 게재 또는 세계 정상급 학술대회 발표를 필수 졸업 요건으로 설정했다. 최근 석사 과정에 이어 박사 과정까지 국내 1호로 교육부 공식 인가를 받았다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수6060 Mistral、터미널형 코딩 에이전트 Mistral Vibe 2.0 공개
Mistral AI는 터미널용 코딩 에이전트 Mistral Vibe 2.0을 공개했다. Devstral 2 모델군을 기반으로 하며, 커스텀 서브에이전트와 슬래시 명령을 통한 스킬 로딩을 지원한다. Le Chat Pro와 Team 플랜에서 이용할 수 있으며, 추가 이용은 종량제 또는 BYOK로 가능하다.
선정 이유: 커스텀 서브에이전트와 슬래시 명령 스킬 등 새 기능에 더해 Devstral 2의 요금과 플랜 구성도 제시되어 있어, 도입 시 비교 자료로 활용할 수 있다.
Mistral AI NewsAI 점수3636 힙은 거짓말을 한다: vLLM 메모리 누수 디버깅
Mistral AI의 엔지니어링 팀이 vLLM에서 발생한 메모리 누수의 원인을 추적한 과정을 해설한다. Mistral Medium 3.1을 사용하고 그래프 컴파일을 활성화한 조건에서 시스템 메모리가 분당 400MB씩 선형으로 증가했다. Prefill/Decode 분리 구성의 decode 측에서만 재현됐으며, Heaptrack에서는 힙 메모리가 안정적이었지만 힙 외부의 피크 RSS에서 차이가 나타났다.
Mistral AI NewsAI 점수4141 Mistral AI, OCR 모델 「Mistral OCR 3」 발표
Mistral AI가 신규 OCR 모델 「Mistral OCR 3」을 발표했다. 사내 벤치마크에서 양식, 스캔 문서, 복잡한 표, 손글씨 영역 전반에 걸쳐 Mistral OCR 2 대비 전체 74%의 승률을 기록했다고 밝혔다. 요금은 1,000페이지당 $2이며, Batch API의 50% 할인을 적용하면 $1이 된다. API의 mistral-ocr-2512와 Mistral AI Studio의 Document AI Playground에서 이용할 수 있다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2222 LG AI연구원 이홍락 CSAI·이세돌 9단, AI 시대 인재상과 미래 대담
LG AI연구원 이홍락 CSAI와 이세돌 9단이 AI 시대의 인재상과 미래를 논했다. 이홍락 CSAI는 AI 툴 활용이 일반화될수록 스스로 사고하는 힘과 비판적 사고력의 중요성이 커졌다고 강조했다. LG AI연구원은 전문가의 생산성을 높이는 전문가 AI를 목표로 하며, EXAONE 모델이 해외에서도 10위권 정도로 인정받는다고 밝혔다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수7070 Mistral AI, 코딩 모델 Devstral 2와 Mistral Vibe CLI 공개
Mistral AI가 코딩 모델 Devstral 2(123B)와 Devstral Small 2(24B), 그리고 터미널용 CLI Mistral Vibe를 공개했다. Devstral 2는 SWE-bench Verified에서 72.2%, Devstral Small 2는 68.0%를 기록했다. Devstral 2는 API를 당분간 무료로 제공하며, 무료 기간이 끝나면 입력/출력 기준 100만 토큰당 $0.40/$2.00이 된다.
선정 이유: SWE-bench Verified 점수와 함께 인간 평가에서도 Claude Sonnet 4.5와의 격차가 남아 있다고 명시하고 있어, 오픈 모델의 현재 위치를 비교하기 쉽다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2626 AI 연구자 & AI 승리자, 두 천재가 말하는 '인공지능의 미래' 1편
LG AI연구원 이홍락 CSAI와 이세돌 9단이 인공지능의 현재와 미래를 주제로 대담했다. 이홍락 CSAI는 미국을 10으로 봤을 때 한국의 AI 기술 수준을 7 정도로 평가했으며, 그동안 가장 큰 병목으로 GPU를 꼽았다. 이번 국가대표 파운데이션 모델 과제를 통한 정부 지원이 부족한 부분을 채우는 계기가 될 것이라고 말했다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수7171 Mistral AI, Mistral 3 발표… Mistral Large 3·Ministral 3를 Apache 2.0으로 공개
Mistral AI가 차세대 모델 Mistral 3를 발표했다. 14B·8B·3B의 소형 dense 모델과, 활성 파라미터 41B·총 675B 규모의 MoE인 Mistral Large 3로 구성되며, 전 모델을 Apache 2.0 라이선스로 공개한다. Mistral Large 3는 LMArena에서 OSS 비추론 모델 부문 2위를 기록했고, Ministral 3 14B의 추론 버전은 AIME '25에서 85%를 달성했다.
선정 이유: 3B·8B·14B 소형 모델과 675B 규모 MoE를 동일한 Apache 2.0으로 공개해, 용도별 선택지와 배포처를 비교하기 쉽다.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2626 LG AI연구원 이진식 랩장, 소프트웨어 산업발전 대통령표창 수상
LG AI연구원 EXAONE Lab의 이진식 랩장이 소프트웨어 산업 발전에 기여한 공로로 소프트웨어 산업발전 유공자 대통령표창을 받았다. 수상 배경으로는 EXAONE 3.0의 오픈 웨이트 모델 전환, EXAONE 3.5의 2.4B·7.8B·32B 3가지 규모 공개.
LG AI연구원 뉴스AI 점수2222 AI 혁신 여정: LG AI Expert Course 성과 공유회
LG AI연구원이 LG AI Expert Course 수료생 11명의 12주 과정 성과를 공유하는 성과공유회를 11월 27일 열고 우수 과제 3건을 선정했다. 1위는 LG디스플레이 김지영 님의 OLED 공동(Cavity) 예측 연구, 2위는 LG전자 임정선 님의 나이 추론 모델 성능 향상 연구, 3위는 LG전자 심규동 님의 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 데이터 추출 Agent 연구다. 선정은 멘토 심사 점수와 전 그룹사 임직원 선호도 투표를 합산해 이뤄졌다.
Mistral AI NewsAI 점수4242 Mistral AI, SAP·Helsing과의 제휴로 독일 내 AI 사업 확대
Mistral AI는 독일에서 SAP 및 Helsing과 장기적인 전략적 제휴를 맺었다고 발표했다. SAP와는 다년간의 파트너십에 따라 독일과 유럽을 위한 완전한 주권형 AI 스택을 제공하기 위해 자사 모델을 SAP의 AI Foundation에 통합하고, 유럽의 복잡한 산업 및 행정 분야를 위한 솔루션을 공동 개발한다. Helsing과는 실제 방위·안보 용도를 겨냥한 vision-language-action 모델 개발을 가속한다. 또한 독일 내 인력을 대폭 늘리고, 앞으로 몇 달 안에 독일에 사무소를 개설할 예정이다.
Mistral AI NewsAI 점수5757 Mistral, 시리즈C에서 17억 유로 조달…ASML 주도
Mistral은 시리즈C에서 17억 유로를 조달했으며, 포스트머니 기업가치는 117억 유로가 됐다. 이번 라운드는 반도체 제조장비 대기업 ASML Holding NV(ASML)가 주도했으며, Mistral은 ASML과 전략적 파트너십을 맺는다.
Mistral AI NewsAI 점수4545 Mistral, Le Chat의 메모리 기능 '메모리즈(Memories)' 베타 버전 소개
Mistral는 대화형 AI '르 샤(Le Chat)'의 기억 기능 'Memories'(베타 버전)를 제공하고 있다. 정보는 자동으로 저장되며, 기억을 불러올 때는 어떤 기억이 사용됐는지 출처 링크와 함께 표시한다. 개별 기억의 편집과 삭제, 기억을 사용하지 않는 incognito 채팅, 기억 기능의 끄기 전환을 지원한다. 기억은 내보내기와 가져오기도 가능하다.
Mistral AI NewsAI 점수5656 Mistral AI, Le Chat에 20개 이상의 MCP 커넥터·사용자 지정 MCP 연결·Memories 추가
Mistral AI는 Le Chat에 20개 이상의 MCP 지원 커넥터 디렉터리(베타)와 임의의 원격 MCP 서버 연결 기능을 추가했다. 아울러 대화를 넘나들며 문맥을 유지하는 Memories(베타)도 도입했으며, ChatGPT에서 기억을 가져오는 기능도 지원한다. Connectors와 Memories는 Free 요금제를 포함한 모든 사용자가 이용할 수 있으며, chat.mistral.ai와 모바일 앱에서 써 볼 수 있다.
Mistral AI NewsAI 점수2727 Pixtral-12B 파인튜닝으로 위성 이미지 분류 성능을 높이는 방법
Mistral은 Pixtral-12B를 위성 이미지로 파인튜닝하면 기본 모델보다 큰 폭의 성능 향상을 얻을 수 있다고 밝혔다. 평가에는 Aerial Image Dataset(AID)을 사용했으며, 이를 학습 데이터 8,000건과 테스트 데이터 2,000건으로 나누었다. 프롬프트만으로는 모호한 클래스를 구분하기 어렵고, 존재하지 않는 클래스 이름을 출력하는 문제가 있었다.
Mistral AI NewsAI 점수4949 Mistral AI, Codestral 25.08 및 엔터프라이즈용 코딩 스택 발표
Mistral AI는 Codestral 25.08을 핵심으로 하는 엔터프라이즈용 코딩 스택을 발표했다. Codestral 25.08은 수락된 자동 완성이 30% 늘고, 제안 후 남는 코드가 10% 늘어난 것으로 알려졌다. Devstral Medium은 SWE-Bench Verified에서 61.6%를 기록했으며, 오픈 웨이트 모델인 Devstral Small(24B, Apache-2.0)은 RTX 4090 1장 또는 메모리 32GB의 Mac에서 구동된다.
Mistral AI NewsAI 점수5757 Mistral AI, Mistral Large 2의 수명주기 분석 결과 공개… AI용 환경 기준 제안
Mistral AI는 Carbone 4 및 ADEME과 공동으로 대규모 언어 모델(LLM)의 환경 영향을 측정하는 수명주기 분석(LCA)을 실시했다. Mistral Large 2의 학습과 18개월간의 이용으로 20,4 ktCO₂e의 온실가스 배출, 281 000 m3의 물 소비, 660 kg Sb eq의 영향이 발생했다. Le Chat의 400토큰 응답 1회당은 1.14 gCO₂e, 45 mL, 0.16 mg Sb eq였다.
Mistral AI NewsAI 점수5050 Le Chat, Deep Research 등 신기능 발표
Mistral AI가 AI 어시스턴트 「Le Chat」에 조사, 음성, 이미지 편집 등의 신기능을 추가했다. Deep Research(프리뷰)는 복잡한 주제에 대해 구조화된 참고문헌 포함 보고서를 작성하며, 음성 모드는 새로운 음성 입력 모델 Voxtral을 통해 대화를 가능하게 한다. Projects에서는 관련 대화를 맥락 정보와 함께 폴더로 묶을 수 있으며, Black Forest Labs와 제휴한 이미지 편집 기능도 추가됐다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수6464 Mistral AI, 음성 이해 모델 Voxtral 공개… 24B·3B를 Apache 2.0으로 제공
Mistral AI는 음성 이해 모델 Voxtral을 공개했다. 프로덕션용 24B와 로컬·엣지용 3B, 두 가지 크기로 제공되며 모두 Apache 2.0 라이선스다. API는 $0.001 per minute부터 이용할 수 있으며, Voxtral Mini Transcribe는 OpenAI Whisper를 웃도는 성능을 절반 미만의 가격으로 제공한다고 밝혔다.
선정 이유: 음성 인식과 음성 이해를 하나의 모델로 처리하도록 설계되어 있으며, Whisper 등 타사 API와의 비교와 가격이 제시되어 있어 도입 판단의 근거로 활용하기 좋다.
Mistral AI NewsAI 점수5353 Mistral AI, Devstral Medium 발표 및 Devstral Small 1.1 공개
Mistral AI는 All Hands AI와 협업해 코드 특화 모델 Devstral Medium을 발표했으며, Devstral Small은 Devstral Small 1.1로 업데이트했다. Small 1.1은 240억 파라미터 규모로 Apache 2.0 라이선스에 따라 공개됐으며, SWE-Bench Verified에서 Small 1.1은 53.6%, Medium은 61.6%를 기록했다.
Mistral AI NewsAI 점수3030 Mistral AI, 정부·공공기관용 'AI for Citizens' 발표
Mistral AI는 정부와 공공기관이 AI를 전략적으로 활용하도록 돕는 협업 이니셔티브 'AI for Citizens'를 발표했다. 공공 서비스 혁신, 혁신 촉진, 경쟁력 확보를 지원한다. 이 회사는 프랑스, 룩셈부르크, 싱가포르, 네덜란드, 잉글랜드, 스위스 등의 정부 및 공공기관과 이미 협력하고 있다고 밝혔다. 자체 호스팅, Mistral AI 또는 현지 파트너의 AI 데이터센터, SaaS 및 serverless API 중에서 도입 방식을 선택할 수 있으며, 데이터를 해당 국가의 관할 내에 보관할 수 있는 것이 특징이다.
Mistral AI NewsAI 점수3939 Mistral AI, AI 인프라 서비스 'Mistral Compute' 발표
Mistral AI가 AI 인프라 서비스 'Mistral Compute'를 발표했다. GPU, 오케스트레이션, API, 제품, 서비스를 포함한 비공개형 통합 스택을 베어메탈 서버부터 완전 관리형 PaaS까지의 형태로 제공한다. NVIDIA의 프리미어 파트너로서 최신 레퍼런스 아키텍처를 채택했으며, 수만 기 규모의 GPU를 이용할 수 있게 한다고 밝혔다. 유럽의 규제 요건에 부합하도록 설계되었으며, 탈탄소 에너지 사용도 내세웠다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수7575 Mistral AI, 첫 추론 모델 Magistral 발표… 오픈소스 Small과 기업용 Medium 2종
Mistral AI가 자사 첫 추론 모델 Magistral을 발표했다. 24B 파라미터의 오픈소스 모델 Magistral Small과 기업용 Magistral Medium 2종으로 제공한다. AIME2024에서 Medium은 73.6%(majority voting @64 시 90%), Small은 70.7%(동일 조건 83.3%)를 기록했다. Small은 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에서 내려받을 수 있으며, Medium은 Le Chat과 La Plateforme API를 통해 프리뷰로 제공된다.
선정 이유: 24B 버전의 오픈 모델과 기업용 Medium 버전이라는 두 갈래로 나온 첫 추론 모델이다. AIME2024 수치와 제공처도 함께 공개돼 위치를 파악하기 쉽다.
Mistral AI NewsAI 점수4242 Mistral Code, 기업용 AI 코딩 어시스턴트 발표
Mistral AI는 기업 개발팀을 위한 AI 코딩 어시스턴트 'Mistral Code'를 발표했다. 현재 JetBrains IDE와 VSCode용 프라이빗 베타를 공개하고 있으며, 일반 제공은 조만간 시작할 예정이다. 코드 완성에는 Codestral, 코드 검색에는 Codestral Embed, 에이전트형 코딩에는 Devstral, 채팅에는 Mistral Medium의 4개 모델을 채택했으며, 클라우드, 전용 캐퍼시티, 에어갭 환경의 온프레미스 GPU 배포를 지원한다.
Mistral AI NewsAI 점수4141 Mistral AI、코드 특화 임베딩 모델 「Codestral Embed」 발표
Mistral AI는 코드 전용 첫 임베딩 모델 「Codestral Embed」를 공개했다. 실제 코드 데이터를 사용한 검색 과제에서 Voyage Code 3, Cohere Embed v4.0, OpenAI의 대규모 임베딩 모델을 크게 앞선다고 밝혔다. API에서는 「codestral-embed-2505」라는 이름으로 제공되며, 가격은 100만 토큰당 0.15달러이고, 배치 API에서는 50% 할인된다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수6060 Mistral, 내장 커넥터와 MCP 지원 Agents API 발표
Mistral이 새로운 Agents API를 발표했다. 코드 실행, 웹 검색, 이미지 생성, MCP 도구를 위한 내장 커넥터와 대화를 넘나드는 영구 메모리, 에이전트 오케스트레이션 기능을 갖췄으며, Chat Completion API를 보완하는 프레임워크로 제공된다. SimpleQA에서 웹 검색을 병용했을 때 Mistral Large는 75%, Mistral Medium은 82.32%를 기록했다.
선정 이유: 내장 커넥터, 영구적인 대화, 다중 에이전트 핸드오프가 API 단위로 정리되어 있어 에이전트 구현의 설계 요소를 파악하기 쉽다.
Mistral AI News주요 뉴스AI 점수7272 Mistral AI, 에이전트형 코딩 LLM ‘Devstral’을 Apache 2.0으로 공개
Mistral AI는 All Hands AI와 공동으로 소프트웨어 엔지니어링용 에이전트형 LLM ‘Devstral’을 발표했다. SWE-Bench Verified에서 46.8%를 기록해 기존 오픈소스 SoTA를 6포인트 넘게 웃돌았다. Apache 2.0 라이선스로 공개하며, API에서는 devstral-small-2505라는 이름으로 제공한다.
선정 이유: SWE-Bench Verified의 비교 조건과 단일 RTX 4090 또는 Mac 32GB에서 구동할 수 있다는 점이 함께 명시되어 있어, 로컬 도입 여부를 판단하는 데 참고가 된다.
Mistral AI NewsAI 점수5050 Mistral AI, 기업용 AI 어시스턴트 「Le Chat Enterprise」 발표
Mistral AI는 Mistral Medium 3를 탑재한 기업용 AI 어시스턴트 「Le Chat Enterprise」를 발표했다. 엔터프라이즈 검색, 에이전트 구축, 맞춤형 데이터·도구 커넥터, 하이브리드 배포 등을 갖췄으며, 기능은 향후 2주에 걸쳐 순차적으로 공개된다. Google Drive, SharePoint, Gmail 등에 연결할 수 있으며, Google Cloud Marketplace에서 이용 가능하다.
Mistral AI NewsAI 점수5454 Mistral AI, 엔터프라이즈용 모델 Mistral Medium 3 발표
Mistral AI가 Mistral Medium 3를 발표했다. Claude Sonnet 3.7의 90% 이상 성능을 입력 $0.4, 출력 $2(100만 토큰당)의 저렴한 비용으로 구현했다고 밝혔다. API는 Mistral La Plateforme과 Amazon Sagemaker에서 제공 중이며, 하이브리드, 온프레미스, in-VPC 배포도 지원한다.
Mistral AI NewsAI 점수3535 Mistral AI, LLM as a Judge 방식의 RAG 시스템 평가 해설
Mistral AI는 LLM as a Judge 방식으로 RAG 시스템을 평가하는 방법을 해설하고, 평가 프레임워크로 RAG Triad(Context Relevance, Groundedness, Answer Relevance)를 제시했다고 밝혔다. RAG Triad는 검색된 문서와 답변을 모두 평가할 수 있어, 검색과 생성을 종단간(end-to-end)으로 평가하는 데 도움이 된다고 설명된다. 같은 회사 API의 커스텀 structured outputs를 사용하면 평가 기준과 스키마를 정의해 기계가 읽을 수 있는 형식으로 점수를 출력할 수 있다.