Mistral Small 3.2, 더 정교해진 오픈소스 AI 모델의 등장

프랑스의 AI 스타트업 Mistral이 2025년 6월, 자사의 오픈소스 대형 언어모델(LLM) ‘Mistral Small’의 최신 버전인 3.2를 발표했다. 불과 3개월 전 공개된 3.1 버전의 후속 업데이트로, 이번 버전은 혁신적인 기능 추가보다는 사용성과 정확도를 높이는 데 집중한 ‘정비형 릴리즈’이다.

이번 글에서는 Mistral Small 3.2의 주요 개선사항과 기술적 특성을 살펴보고, 해당 모델이 기업 환경에서 어떤 활용성과 의미를 가지는지 정리한다.

모델의 핵심 변경사항에 집중한 안정화 업데이트

Mistral Small 3.2는 전작과 동일하게 240억 파라미터(24B)를 탑재한 오픈소스 변형 모델이다. 3.1 버전에서 멀티모달 입력 처리, 다국어 이해, 최대 12만8000 토큰의 롱컨텍스트 대응 등 다양한 기능을 선보였던 반면, 3.2는 ‘정확한 지시 이행’, ‘반복 출력 감소’, ‘기능 호출의 견고성’ 등 핵심 동작의 안정성과 일관성 강화를 목표로 개발되었다.

내부 테스트 기준, 3.1 버전 대비 정확도는 82.75%에서 84.78%로 상승했고, 무한 반복 출력 확률은 2.11%에서 1.29%로 절반 가까이 줄었다. 이는 AI 모델이 불명확하거나 장문의 프롬프트를 받을 때 흔히 발생하던 문제를 완화시키는 개선으로 평가된다.

또한 함수 호출(Function Calling) 템플릿이 개선되어, vLLM 등 도구 사용 기반 프레임워크 상에서 안정적인 확장성이 확보되었다. 이를 통해 챗봇, 자동화 도구, 코딩 헬퍼 등 다양한 산업용 응용에서의 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

벤치마크 기준 성능 향상도 확인

Mistral Small 3.2는 다양한 벤치마크에서 소폭의 성능 개선을 보였다. 특히 코드 생성과 질의응답 과제에서 의미 있는 결과를 기록했다.

HumanEval Plus: 88.99% → 92.90%
MBPP Pass@5: 74.63% → 78.33%
SimpleQA: 전반적 정확도 향상

단, 모든 성능 지표가 3.1보다 우위에 있는 것은 아니다. 대표적인 예로, 범용 언어 이해 측정인 MMLU 프로에서는 오히려 약간 하락(80.62% → 80.50%)했다. 이는 성능보다 안정성을 중시한 개선 방향의 일환으로 해석된다.

한편, 시각 기반 평가 항목에서는 큰 변화가 없었다. ChartQA와 DocVQA에서는 소폭 상승했지만, AI2D와 Mathvista에서는 약간의 감소가 있었으며, 평균적인 시각 처리 정확도는 81.39%에서 81.00%로 소폭 하락했다.

가벼운 하드웨어 요구 조건과 오픈소스 라이선스

3.2 버전은 약 55GB GPU 메모리로 실행 가능하도록 최적화되었으며, 단일 NVIDIA A100 또는 H100 80GB 환경에서 구동이 가능하다. 일반적으로 수백억 파라미터 모델은 대규모 클러스터가 필요하지만, Mistral Small 3.2는 중소기업이나 연구기관도 접근 가능한 자원 수준으로 설계된 점이 특징이다.

또한, Apache 2.0 라이선스를 적용한 오픈소스 형태로 제공되어 독자적인 커스터마이징이 가능하다. 개발자는 Hugging Face 리포지토리에서 모델과 샘플 프롬프트, 추론 예시를 자유롭게 다운로드하고 실험할 수 있다.

이러한 특성은 특정 도메인의 세부 튜닝이 필요한 기업이나 스타트업, 연구기관에게 유리한 선택지를 제공한다.

EU 규제 준수로 유럽 시장에서 주목받는 경쟁력

Mistral은 프랑스 기반 스타트업으로, 유럽연합의 개인정보 보호법(GDPR)과 AI 법안(EU AI Act)을 준수하여 모델을 개발하고 있다. 이는 유럽 내 고객 및 기관이 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 기술을 도입하고자 할 때 중요한 경쟁 요소로 작용한다.

또한 Mistral 모델은 이미 Google Cloud Vertex AI, Microsoft Azure, NVIDIA NIM 등 다양한 플랫폼에 통합되고 있어, 클라우드 인프라 상에서의 호환성 및 배포 유연성도 의심할 여지가 없다.

기업에서 고려할 기술적 포지셔닝

Mistral Small 3.2는 기존의 3.1 모델 대비 대폭적인 기능 업그레이드를 제공하지는 않는다. 그러나 도메인별 전문 응용 서비스나 안정성이 중요한 엔터프라이즈 환경에서는 더 일관된 동작과 예측 가능한 성능이 핵심이다.

지침에 대한 민감도, 함수 기반 제어, 반복 방지와 같은 특성은 세밀한 응용이 필요한 법률, 의료, 금융 등의 특화 서비스에서 활용 가능성을 높인다.

특히, 현재까지 미리 빌드된 API 서비스보다는 직접 배포(self-hosted model)를 중심으로 운영되고 있어, 사내 보안 규정이나 특수한 연산 환경을 요구하는 기업에게 더욱 매력적이다.

안정성과 개방성을 동시에 구현한 경량 LLM의 진화

Mistral Small 3.2는 대규모 LLM의 성능을 유지하면서도, 경량화와 오픈소스 기반으로 확장성과 접근성을 확보한 모델이다. 대대적인 기능 확장보다는 세밀한 안정성 향상에 무게를 둔 이번 리비전은, 다양한 산업 분야에서 실용적인 대안을 찾던 기업에게 실질적인 선택지를 제공한다.

모델 성능의 정점이 아닌, 신뢰성과 일관성이라는 실용성의 균형을 고려할 때, Mistral Small 3.2는 오픈소스 LLM 시장에서 의미 있는 존재감을 이어갈 것으로 보인다.