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 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.
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.
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.
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.
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 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 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 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 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 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 AI가 텍스트 성능과 멀티모달 이해력을 개선하고 컨텍스트 윈도우를 최대 128k 토큰으로 확장한 Mistral Small 3.1을 발표했다. Apache 2.0 라이선스로 공개되었으며, Gemma 3과 GPT-4o Mini를 능가하고 추론 속도는 150 토큰/초라고 밝혔다. Hugging Face에서 베이스 모델과 인스트럭트 모델을 내려받을 수 있다.