미스트랄, 오픈 가중치 AI로 중국과 경쟁하며 사이버 보안 능력을 주요 강점으로 내세워

Mistral은 중국 외부에서 구축된 그 중 가장 강력한 모델로 평가받는 1조 파라미터 오픈 가중치 모델 Mistral Large 4(ML4)의 공개 프리뷰를 시작했으며, 이를 '가장 강력한' 모델이라고 칭하고 있습니다.

이 모델의 주요 강점은 사이버 보안 능력이며, 코드명은 'Le Chonk'입니다. 이 모델은 Mistral API를 통해 이용 가능합니다. 발표문에서 회사는 개발자, 보안 기업 및 정부 기관과 함께 3주간의 테스트를 거친 후 약 10월 27일에 다운로드 가능한 가중치를 게시할 것이라고 밝혔습니다.

그 일주일 전인 9월 29, Anthropic는 자사의 연구결과를 공유하며, 중국 외부에서 Z.ai로 알려진 Zhipu AI의 오픈 가중치 GLM-5.3이 자율적으로 작동하는 사이버 취약점 공격 코드를 생성할 수 있다고 경고했습니다. 또한 이 모델에는 대부분의 경우 우회할 수 있을 정도로 취약한 안전 장치가 탑재될 수 있다고 덧붙였습니다.

오픈 가중치 모델의 최전선과 벤치마크 결과

공동 창립자이자 수석 과학자인 Guillame Lample은 "ML4는 오픈 가중치 모델의 최전선에 있습니다."라고 말했습니다.

화요일인 10월 6일 출시된 이 모델은 에이전트 코딩 테스트인 DeepSWE v1.1에서 사전 테스트를 거쳤으며, Large 4는 62%의 점수를 기록해 GLM-5.3보다 단 1%p 높았습니다.

왜 앤트로픽의 GLM-5.3 경고가 중요한가요?

앤트로픽의 연구는 미스트랄의 제품 포지셔닝에 도움을 줍니다.

앤트로픽이 인용한 9월 17일 평가에 따르면, 미국 정부의 AI 표준 및 혁신 센터는 GLM-5.3을 "현재까지 공개된 가장 사이버 능력이 뛰어난 오픈 가중치 모델"로 규정했으며, 이는 미국 프론티어 모델보다 약 4개월 뒤처진 수준입니다.

앤트로픽의 자체 프론티어 레드 팀은 경미한 감독 하의 작업으로 하루도 채 걸리지 않아 이전에 알려지지 않은 브라우저 결함을 연결해 작동 가능한 익스플로잇을 생성할 수 있음을 발견했습니다.

문제는 안전 장치입니다. 앤트로픽은 공격자가 시뮬레이션 테스트에서 간단한 기법을 사용해 GLM-5.3의 내장 보호 장치를 "64%에서 100%의 경우" 우회했다고 밝혔습니다. 앤트로픽은 동일한 공격이 안전 장치가 적용된 Claude 모델에서는 실패했다고 언급했습니다.

미국 기업들의 잠금형 모델에 대비한 오픈 가중치

미국의 주요 AI 연구소들은 가장 성능이 뛰어난 모델들을 일반 공개에서 대부분 제외해 왔습니다. 그 예로 앤트로픽의 Claude Mythos Preview가 있는데, 이는 동사의 가장 강력한 사이버 모델이며 일반 공개되지 않습니다. 

앤트로픽은 대신 해당 모델을 약 40개 선별된 조직에 Project Glasswing를 통해 제공하며, 이 모델이 배포하기에는 너무 위험하다고 판단했습니다.

오픈AI도 4월 유사한 조치를 취했으며, GPT-5.4-Cyber 변형을 Trusted Access for Cyber 프로그램 내에서 단계별 신원 확인을 통해 제한했습니다. 9월 오픈AI는 자사의 Astra 모델이 준비성 프레임워크에서 'Critical' 사이버 임계값을 초과했다고 밝혔습니다.

Mistral은 미국 경쟁사와 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. Mistral은 보안 팀이 자체 시스템을 매일 스캔해야 한다고 주장하며 모델을 개방하지 않고 있습니다. 이러한 팀들은 폐쇄형 모델이 대량 사용 시 비용이 지나치게 비싸며, 경우에 따라 이중 용도 요청을 전면 거부하기도 한다는 점을 인지하고 있습니다.

“사이버 방어 능력은 폐쇄형 모델을 우회하여 사이버 공격을 수행하는 위협 행위자로부터 기업과 정부를 방어할 수 있게 해줄 것입니다.”라고 Lample은 말했습니다. 미리보기 단계의 개발자, 사이버 보안 기업 및 정부 기관들은 공개 API보다 제한이 적은 버전을 받게 됩니다.

€3억 조달로 뒷받침되는 주권성 공략

9월, Mistral은 평가액 €210억 이상으로 €30억(약 $35억)을 조달했다고 발표했습니다. Large 4는 그 발표 이후 출시된 첫 번째 모델입니다.

이 모델은 Mistral의 유럽 데이터 센터에서 약 4,000개의 Nvidia Grace Blackwell GPU를 사용하여 두 달에 걸쳐 처음부터 학습되었습니다.

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