Mistral Medium 3.5: 128B 오픈 웨이트 모델과 클라우드 코딩 에이전트 Vibe 공개
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핵심 요약
Mistral AI가 2026년 4월 29일 128B 파라미터 dense 모델 Mistral Medium 3.5를 오픈 웨이트(수정 MIT 라이선스)로 공개했습니다(퍼블릭 프리뷰). 지시 수행, 추론, 코딩을 한 모델에 합쳐 Le Chat의 Medium 3.1·Magistral과 Vibe의 Devstral 2를 대체하는 이 모델은 SWE-Bench Verified 77.6%(자체 보고)를 기록했습니다. Devstral 2와 Qwen3.5 397B는 앞섰지만, Mistral이 낸 비교표에서도 오픈 웨이트 GLM-5.1(80.2%)이 더 높아 오픈 웨이트 1위는 아닙니다. 동시에 공개된 Vibe 리모트 에이전트는 코딩 세션을 클라우드에서 비동기로 실행하고, 작업이 끝나면 GitHub PR을 열고 알림을 보낼 수 있습니다.
세 모델을 하나로: Medium 3.5의 구조
Medium 3.5 이전까지 Mistral의 라인업은 복잡했습니다. 범용 대화는 Medium 3.1, 추론은 Magistral, 코딩은 Devstral 2. 개발자 입장에서 용도마다 모델을 갈아끼워야 했습니다.
Medium 3.5는 지시 수행, 추론, 코딩을 하나의 dense 128B 모델 가중치에 담아 이 셋의 자리를 대신합니다. 컨텍스트 윈도우는 256K 토큰. 비교 대상인 Kimi K2.5(1T, 활성 32B), GLM-5.1(744B, 활성 40B), Qwen3.5(397B, 활성 17B)가 모두 MoE인 것과 달리 dense 구조를 택한 점이 눈에 띕니다. Mistral은 dense를 택한 이유를 따로 밝히지 않았지만, 전체 크기가 작아 최소 GPU 4장으로 자체 호스팅할 수 있다는 점을 강조했습니다.
멀티모달도 지원합니다. 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있고, 추론 강도(reasoning effort)를 요청별로 조절할 수 있어 간단한 채팅에는 빠르게, 복잡한 에이전틱 작업에는 깊게 사고하도록 설정할 수 있습니다.
벤치마크: 오픈 웨이트 최상위권이지만 1위는 아니다
가장 주목할 수치는 SWE-Bench Verified 77.6%입니다.
| 모델 | SWE-Bench Verified |
|---|---|
| GLM-5.1 (744B, 오픈 웨이트) | 80.2% |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% |
| Mistral Medium 3.5 | 77.6% |
| Claude Sonnet 4.5 | 77.2% |
| Kimi K2.5 (1T, 오픈 웨이트) | 76.8% |
| Qwen3.5 397B-A17B | 76.4% |
| Devstral 2 | 72.2% |
Mistral 발표 자료 기준. SWE-Bench Verified 수치는 각 사 자체 보고.
Devstral 2(72.2%)보다 5.4%p 올랐고 Kimi K2.5, Qwen3.5를 근소하게 앞서지만, 같은 표에서 GLM-5.1(80.2%)이 더 높습니다. Claude Sonnet 4.6(79.6%)과는 2%p 차이입니다. τ³-Telecom 에이전틱 벤치마크에서는 91.4%로 Claude Sonnet 4.5(84.9%)를 앞섰지만 GLM-5.1(98.7%), Qwen3.5(97.8%)에는 못 미쳤습니다.
범용 벤치마크로는 수학(AIME25 86.3, Beyond AIME 66.9)과 지시 수행(IFBench 69.0, Collie 95.8) 비교를 함께 공개했습니다. 다만 MMLU, GPQA, HumanEval 같은 지식·코드 생성 벤치마크는 발표 자료에 없고, 웹 검색 에이전트 벤치마크 BrowseComp(48.6)와 τ³-Banking(13.4)에서는 비교 모델 대부분보다 낮았습니다. 모두 Mistral이 발표한 수치로, 출시 시점에는 독립 평가가 아직 나오지 않았습니다.
Vibe: 코딩 에이전트가 클라우드로 간다
Medium 3.5와 함께 공개된 Vibe 리모트 에이전트가 어쩌면 모델보다 더 큰 변화입니다.
Mistral은 그동안 코딩 에이전트가 주로 개발자의 노트북에서 돌아갔다고 설명합니다. 로컬 세션은 개발자가 터미널 앞에서 에이전트의 단계마다 확인해야 하는 구조입니다. Vibe 리모트 에이전트는 이 작업을 클라우드로 옮겨, 여러 세션을 병렬로 돌리고 끝나면 알림을 받는 방식입니다.
동작 방식은 이렇습니다.
- CLI 또는 Le Chat에서 코딩 작업을 지시
- 세션이 클라우드의 격리된 샌드박스에서 비동기 실행
- 여러 세션을 동시에 병렬 실행 가능
- 진행 중 파일 diff, 도구 호출, 진행 상태, 에이전트의 질문을 실시간 확인
- 완료되면 GitHub에 PR을 열고 알림 (Le Chat에서 시작한 작업은 브랜치나 draft PR로 돌아옴)
특히 "세션 텔레포트" 기능이 실용적입니다. 로컬 CLI에서 진행 중인 세션을 클라우드로 올릴 수 있고, 세션 히스토리와 작업 상태, 승인 내역이 그대로 넘어갑니다. 퇴근 전 작업을 클라우드로 넘기고, 다음 날 결과만 확인하는 워크플로우가 가능해집니다.
Le Chat Work 모드: 에이전틱 AI 어시스턴트
Le Chat에도 Work 모드(Preview)가 추가되었습니다. 새 하네스와 Medium 3.5로 동작하며, 멀티스텝 작업을 도구를 병렬로 호출하면서 끝날 때까지 처리합니다.
Mistral이 든 예시는 이메일·메시지·캘린더를 한 번에 훑어 회의 준비 자료 만들기, 웹과 내부 문서를 조사해 보고서 작성하기, 받은편지함 분류와 답장 초안, 대화 내용으로 Jira 이슈 만들기, Slack으로 요약 보내기 등입니다. 커넥터는 기본으로 켜져 있고, 메시지 전송이나 데이터 수정 같은 민감한 작업 전에는 사용자의 명시적 승인을 받습니다. OpenAI, Anthropic 등도 에이전트 기능을 강화하고 있어, 프론티어 AI 기업들이 에이전틱 방향으로 움직이는 흐름과 맞닿아 있습니다.
가격: Claude Sonnet 4.5의 절반, 전작 대비 3.75배
La Plateforme API 기준 Medium 3.5의 가격은 다음과 같습니다.
| 항목 | Medium 3.5 | Claude Sonnet 4.5 | GPT-4o |
|---|---|---|---|
| Input (1M 토큰) | $1.50 | $3.00 | ~$2.50 |
| Output (1M 토큰) | $7.50 | $15.00 | ~$10.00 |
Claude Sonnet 4.5 대비로는 입력·출력 모두 정확히 절반이고, GPT-4o 대비로는 입력 40%, 출력 25% 저렴합니다. 하지만 전작 Medium 3(Input $0.40, Output $2.00) 대비로는 입력·출력 모두 3.75배입니다. 가격이 오른 이유는 발표문에 나오지 않습니다. 출시 직후 X에서는 경쟁 모델보다 몇 배 비싸다는 개발자 비판도 나왔다고 Decrypt가 전했습니다.
오픈 웨이트이기 때문에 자체 호스팅이라는 대안이 있습니다. Mistral에 따르면 최소 GPU 4장으로 구동할 수 있습니다. API 비용이 부담되는 팀이라면 온프레미스 배포를 고려할 수 있습니다. 다만 수정 MIT 라이선스는 직전 달 월매출이 2,000만 달러를 넘는 기업의 사용을 막고 있어, 이런 기업은 Mistral에 별도 상용 라이선스를 받아야 합니다.
유럽발 AI의 의미
Mistral AI는 파리에 본사를 둔 EU 기업입니다. 미국의 OpenAI, Anthropic, Google이 지배하는 프론티어 AI 시장에서 유럽 기업이 SWE-Bench 상위권에 오픈 웨이트 모델을 올린 것은 의미가 있습니다.
수정 MIT 라이선스로 공개했다는 점도 중요합니다. 월매출 2,000만 달러 이하 기업이라면 자체 인프라에 별도 계약 없이 배포할 수 있습니다. AI 주권, 데이터 주권이 화두인 시점에 내 서버에서 내 모델을 돌리는 선택지를 제공하는 것은 클라우드 API 종속에 대한 대안입니다.
전망
Medium 3.5는 코딩·에이전트 작업에 최적화한 오픈 웨이트 플래그십이라는 포지션을 잡았습니다. SWE-Bench에서도 오픈 웨이트 1위는 아니고 BrowseComp 같은 일부 에이전트 벤치마크는 약하지만, 비교 대상 MoE 모델들보다 전체 크기가 훨씬 작은 128B dense 모델로 근접한 코딩 점수를 냈다는 점은 주목할 만합니다.
개인적으로는 Vibe 리모트 에이전트의 방향성이 더 눈에 들어옵니다. AI가 코드를 대신 짜주는 단계에서 AI가 알아서 작업하고 PR을 올리는 단계로 넘어가는 흐름을 잘 보여줍니다. Mistral 설명대로 개발자는 모든 키 입력 대신 결과를 리뷰하게 되고, 개발자의 역할이 코드 작성자에서 코드 리뷰어 쪽으로 옮겨가는 모습이 점점 구체화되고 있습니다.
참고
- Mistral AI: Remote agents in Vibe, powered by Mistral Medium 3.5
- Hugging Face: Mistral-Medium-3.5-128B 모델 카드
- Hugging Face: Mistral-Medium-3.5-128B 라이선스(Modified MIT)
- Mistral AI: Medium 3 (2025)
- MarkTechPost: Mistral AI Launches Remote Agents in Vibe and Mistral Medium 3.5
- The New Stack: Mistral pushes its coding agents to the cloud
- Decrypt: Mistral AI Drops New Open-Source Model. The Internet Is Not Impressed
