Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol: 하나는 다운로드할 수 있고, 하나는 임대만 가능하다

공개 웹에서 이루어지는 Mistral Large 4와 GPT-6.1 Sol에 관한 거의 모든 비교는 10월 27일 이후 더 이상 존재하지 않게 된 수치를 인용하고 있습니다. 해당 페이지들에는 38과 52라고 적혀 있습니다. Artificial Analysis는 그날 자사의 Intelligence Index를 v5 시리즈로 재구축하고 모델들을 다시 실행했으며, 이제 Mistral Large 4에는 26, GPT-6.1 Sol에는 55를 발표합니다. 그것은 두 모델 중 어느 것의 변화가 아닙니다. 그것은 기존 세트 대신 아홉 가지 평가와 훨씬 더 어려운 구성을 갖춘, 다른 측정 도구입니다. 하지만 그것은 여러분이 읽었을지 모르는 격차, 즉 14점이 이제 서면상 29점이며 재구축 이전의 그 무엇과도 비교할 수 없다는 것을 의미합니다. 인덱스 실행 간의 비교는 이 분야에서 가장 흔한 오류로, 다른 무엇을 두고 논쟁하기 전에 현재의 수치 쌍을 정확히 파악하는 것이 좋습니다.

이 대결이 단순한 점수 차이보다 더 흥미로운 이유는, 이 두 제품이 오늘 아침부터 같은 종류의 것이 아니게 되었다는 점입니다. GPT-6.1 Sol은 OpenAI가 2026년 9월 29일에 100만 토큰당 $2.00 및 $10.00에 출시한 이후로 줄곧 대여형 모델이었습니다. 호출할 수는 있지만 소유할 수는 없습니다. 2026년 10월 6일에 미리 공개된 Mistral Large 4는 2026년 10월 29일 14:51 UTC에 가중치를 공개했습니다. FP8 기준 1,060.6 GB, NVFP4 기준 610.1 GB이며, 수정 MIT 라이선스 아래 다운로드할 수 있습니다. 이 모델 중 하나에는 절대 멈추지 않는 계량기가 붙어 있습니다. 나머지 하나의 계량기는 하드웨어를 구매하는 날 끝납니다. 이것이 바로 그 결정이며, 벤치마크 표는 그 결정의 하위 결과일 뿐입니다.

제품 두 개, 날짜 두 개, 그중 하나는 완료됨

이 비대칭은 성숙도에 관한 사소한 논쟁이 아니다 — 어떤 질문이 물을 가치가 있는지를 바꾼다. GPT-6.1 Sol은 출시되어 문서화되었고 독립적으로 측정된 모델이며, 여기에 열 개의 API 제공업체가 등록되어 있다. 요금표는 확정되었고, 1M 컨텍스트는 문서화되어 있으며, OpenAI 라인업에서 그 위치는 맨 위가 아니라 Astra 플래그십 아래이다. Mistral Large 4는 23일 동안 API 미리보기로 있었고, 오늘 파일이 되었다. 호스팅 요금표는 백만 토큰당 입력 $0.70, 출력 $2.10으로 확정되었으며, 이제 그 미래는 Mistral의 로드맵보다는 이를 운영하는 주체의 손에 일부 달려 있다.

중요한 여섯 줄

양측 모두 동일한 기준, 현행 측정 도구, 2026년 10월 29일 두 Artificial Analysis 모델 페이지와 각 공급업체의 자체 문서에서 확인한 내용:

• 인텔리전스 지수 — GPT-6.1 Sol 55(v5 시리즈, 해당 비교 클래스에서 54개 중 7위); Mistral Large 4 26(다른 클래스에서 19개 중 8위 — 두 순위는 같은 척도가 아님).

• Index 태스크당 비용 — GPT-6.1 Sol $1.27; Mistral Large 4 $2.06.

• 토큰 가격 — GPT-6.1 Sol은 백만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $10.00이며, 입력 토큰이 272,000개를 초과하는 구간에는 $4.00 / $15.00 요금이 적용됩니다. Mistral Large 4는 입력 $0.70 / 캐시 $0.07 / 출력 $2.10입니다.

• 출력 속도 — GPT-6.1 Sol 초당 79.1토큰, Mistral Large 4 161.3.

• 컨텍스트 — 양쪽 모두 1M 토큰, 양쪽 모두 문서화됨.

• 배포 — GPT-6.1 Sol: 호스팅 전용, 어떤 가격에도 가중치 미제공. Mistral Large 4: 호스팅 또는 자체 호스팅, NVFP4 기준 610.1 GB, 공개된 vLLM 레시피에서 Blackwell급 GPU 8개 사용.

Index는 평균이며, 평균은 격차의 형태를 감춘다. Artificial Analysis의 개별 행에서 격차는 균일하게 나쁜 것이 아니라 불균등하다: HLE-Diamond는 17% 대 59%, Terminal-Bench-Science 0.1은 4% 대 58%, FrontierCode 2.0은 15% 대 41%, Terminal-Bench 4.0은 25% 대 56%, GDPpdf는 18% 대 31%다. Mistral Large 4는 모든 작업에서 29점 뒤처진 것이 아니라, 지속적인 다단계 추론을 요구하는 평가에서 크게 뒤처지고 더 짧은 단일 패스 작업에서는 대략 동등하다. 워크로드가 두 번째 유형에 가깝다면, 평균은 구매 결정에 써서는 안 되는 숫자다. 첫 번째 유형에 가깝다면, 어떤 할인으로도 그 격차를 메울 수 없다.

숫자가 왜 바뀌었는지, 그리고 그것이 왜 스캔들이 아닌지

v5 재구축은 새로운 평가 세트에서 전체 필드를 다시 돌렸고, 그중 대략 60%가 비공개다. 즉 재구축 전에는 공개되지 않았던 질문들이다. 모델들이 모두 같은 방향으로 움직이지는 않았다. 일부는 크게 떨어졌고 일부는 올랐다. Mistral Large 4가 38에서 26으로 떨어진 것과 GPT-6.1 Sol이 52에서 55로 오른 것은 같은 사건에 대한 두 가지 해석이며, 어느 쪽도 벤더가 나쁜 분기를 보낸 사례가 아니다. 여기서 따르는 규칙은 단순하지만 우연히 깨뜨리기 쉽다. 한 인덱스 실행의 점수에서 다른 실행의 점수를 절대 빼지 말고, 두 절반이 일주일 간격으로 측정된 격차를 절대 인용하지 말라. 오늘 존재하는 격차는 하나의 측정 도구에서 29점이다.

29점은 큰 차이이며, 그것이 전부는 아니다. Index 26은 일반 업무에는 유능하지만 어려운 영역에서는 그다지 돋보이지 않는 모델을 뜻하고, Index 55는 이용 가능한 가장 강력한 모델 중 하나를 뜻한다. 워크로드가 대규모 저장소를 대상으로 하는 에이전트형 코딩이라면 답은 이미 정해졌으며 어떤 가격 논쟁도 이를 바꾸지 못한다. 이 글의 나머지 부분은 아직 답이 정해지지 않은 워크로드에 관한 것이다.

되돌린 작업은 리베이스 후에도 그대로 유지되었다.

10월 프리뷰 기간에 나온 발견 중 새 도구에서도 유지된 것은 작업당 가격 역전 현상이었고, 이는 새로운 수치에서도 그대로 유지되었습니다. Mistral Large 4는 GPT-6.1 Sol의 입력 요금의 약 3분의 1, 출력 요금의 5분의 1을 받는데도 동일한 평가 작업을 완료하는 데 여전히 62% 더 많은 비용이 듭니다 — $2.06 대 $1.27입니다. 이것은 가격 책정의 속임수가 아닙니다. 추론 모델의 청구서는 모델이 출력하기로 선택한 토큰 수에 의해 좌우되며, Mistral Large 4는 매우 많은 토큰을 출력합니다. Artificial Analysis는 장황성 표본 전반에서 1억 1,000만 개의 출력 토큰을 기록했고 중앙값은 1억 개였으며, GPT-6.1 Sol은 6,400만 개로 중앙값 아래에 머뭅니다. 더 싼 토큰에 더 많은 토큰을 곱한다고 해서 절약이 되지는 않으며, 청구서가 그 사실을 말해 줄 것입니다.

실질적인 귀결은 "저렴한 모델이 몰래 비싸다"보다 더 좁다. 짧은 출력 작업—분류, 추출, 라우팅, 200토큰 후에 끝나고 추론 루프에 결코 들어가지 않는 모든 작업—에서는 토큰 가격이 곧 청구서이며, $0.70 대 $2.00이라는 사실이 논거의 전부다. 역전은 장기 추론에서 문제가 되는데, 바로 그곳에 29포인트 격차도 존재한다. 서로 다른 두 측정값이 같은 방향을 가리키는 것은 그 방향을 신뢰할 이유이지, 모든 워크로드에 일반화할 이유는 아니다.

속도는 다른 방향으로 달리고, 인내심도 마찬가지다

Mistral Large 4는 출력 속도가 두 배 이상 빠릅니다. 초당 161.3토큰 대 79.1토큰입니다. 또한 첫 토큰을 1.42초에 반환하는데, 이는 비교 집합의 중앙값인 1.68초보다 약간 더 우수합니다. GPT-6.1 Sol의 첫 답변 토큰까지 걸리는 시간으로 공개된 수치는 249.48초이며, 중앙값 3.53초와 대비되는데, 이는 인용하기보다는 설명이 필요한 유형의 숫자입니다.

그 249초는 거의 확실히 네트워크 의미의 지연이 아닙니다. 그것은 모델이 첫 번째 답변 토큰을 내보내기 전에 추론에 들이는 시간으로, 최대 추론 노력에서 측정된 것이며, 긴 추론 예산이 기다리는 사용자에게 얼마의 비용을 치르게 하는지를 정직하게 보여주는 방식입니다. 우리 자체 라우팅 데이터가 그 구분을 구체적으로 보여줍니다. 10월 29일까지 7일 동안 OrcaRouter를 통해 처리된 5억 8470만 개의 GPT-6.1 Sol 토큰 전체에서 첫 스트리밍 토큰까지의 p50 시간은 1.36초였고 p95는 10초였습니다. 첫 토큰은 빠르게 도착합니다. 몇 분이 걸리는 것은 첫 번째 답변이며, API의 플래그가 사용자가 어느 쪽을 경험할지를 결정합니다. 애플리케이션이 추론 토큰을 스트리밍한다면 기다림은 채워지고 견딜 만합니다. 그렇지 않다면 — 사용자가 첫 번째 답변이 도착할 때까지 스피너를 바라보고 있다면 — 4분짜리 첫 토큰은 어떤 벤치마크 점수로도 보상되지 않는 제품 제약이며, 1.4초에 답하는 모델이 Index 점수 29점 더 강한 모델보다 더 좋게 느껴질 것입니다. 이것이 더 저렴하고 점수가 낮은 모델이 실제 배포에서 가장 자주 이기는 축이며, 어떤 비교 표에도 나타나지 않습니다.

오늘 아침 달라진 점: 미터가 끝난다

지금까지 Mistral Large 4에 대한 자체 호스팅 근거는 약속에 불과했고, 약속은 조달 검토를 견디지 못합니다. 이제 그것은 저장소입니다. 두 개의 체크포인트, 하나의 라이선스 파일, 그리고 공급업체가 공개한 서빙 레시피: 텐서 병렬 처리 8과 FP8 MLA KV 캐시를 사용하는 vLLM, tp-size 4의 SGLang이며, 둘 다 두 번째 모델 대신 추측 디코딩을 위한 내장 DSpark 드래프트 헤드를 갖춥니다.

그것으로 얻는 것은 더 저렴한 토큰이 아니라, 비용의 단위로서 토큰이 끝나는 것이다. 자체 하드웨어에서는 청구서가 감가상각, 전력, 랙 공간, 그리고 클러스터를 담당하는 엔지니어가 되며, 높고 꾸준한 볼륨으로 실행되는 워크로드는 변동비에서 고정비로 전환된다. 그것은 데이터 레지던시 규칙이 있는 유럽 은행, 조달이 해외 추론을 금지하는 방위산업체, 또는 5년 동안 제품 라인에 모델을 내장하는 제조업체에 대한 논거다. 트래픽이 들쭉날쭉하고 운영팀이 없는 스타트업에 대한 논거는 아니다: 610GB의 가중치, 8개의 Blackwell GPU, 1M 토큰 KV 캐시는 자본 프로젝트이며, 호스팅 $0.70 요금은 매우 오랜 기간 자본 비용보다 저렴하다.

라이선스는 사람들이 건너뛰는 부분입니다. 이는 수정된 MIT 라이선스이며, 중요한 조항이 하나 있습니다. 가중치를 모델 서비스형(model-as-a-service) 제공으로 실행하려면 Mistral로부터 별도의 상용 라이선스를 받아야 한다는 것입니다. 다만 정의를 주의 깊게 읽어 보세요. 정의는 내장형 최종 사용자 제품과 "타인이 호스팅하는 모델로 요청을 단순 중계하는 행위"를 제외하므로, Mistral이 호스팅하는 추론으로 트래픽을 전달하는 게이트웨이는 예외로 빠지지만, 자체 추론 팜을 구축해 접근 권한을 재판매하는 회사는 여기에 해당하지 않습니다. "다운로드해서 제공자가 되겠다"는 계획이라면, 하드웨어 견적을 받기 전에 해당 조항을 읽으세요.

각각이 실제로 정답인 경우

• 에이전틱 코딩, 장기 과제에서의 도구 활용, 대규모 저장소 작업 — GPT-6.1 Sol. Index 격차는 바로 이 지점에서 가장 크며, 가격 프리미엄은 정확성을 얻기 위한 비용입니다.

• 대량 입력·짧은 출력의 추출 및 분류 — Mistral Large 4, 입력 $0.70. 추론 상한이 발동되지 않으므로 Index 격차는 적용되지 않습니다.

• 규제되고 관할권에 묶인 배포 — Mistral Large 4, 더 나아서가 아니다. GPT-6.1 Sol은 어떤 가격으로도 자체 호스팅할 수 없으며, 이것으로 비교는 끝난다.

• 첫 토큰이 곧 제품인 대화형 어시스턴트 — 속도가 중요하다면 Mistral Large 4를 선택하되, 추론을 스트리밍하고 기다림을 감수할 수 있다면 그럴 필요는 없습니다.

• 방어적 보안 도구 — Mistral Large 4, 벤더가 보고한 악성 사이버 요청에 대한 96.6% 거부율과 Mistral이 자사 출시를 중심으로 구성한 사이버 벤치마크 세트에 힘입어. 해당 수치는 독립 연구소가 아닌 Mistral의 것이며, 누군가 이를 재현할 때까지는 주장으로 취급해야 합니다.

• 정답이 반드시 맞아야 하고 지연 예산이 넉넉한 경우 — GPT-6.1 Sol. 29점은 반올림 오차가 아니다.

둘 다 실행할 거라면

이런 비교에서 혼합 구성은 일반적인 결과이며, 운영상의 질문은 아주 다른 두 모델이 어떻게 하나의 청구서 뒤에 놓이느냐입니다. GPT-6.1 Sol은 OrcaRouter에서 OpenAI 정가와 정확히 동일하게 — 백만 토큰당 $2.00 및 $10.00, 272K 초과 구간은 $4.00 및 $15.00 — 0% 마크업으로 라우팅되므로, 보이는 요율이 OpenAI가 청구하는 요율입니다. Mistral Large 4는 우리 카탈로그에 없습니다: 214개 모델, Mistral 엔드포인트도 없으며, 이를 호출하려면 Mistral 자체 API나 자체 vLLM 배포로 가야 합니다. 플랫폼이 호스팅 측 절반을 위해 실제로 갖춘 것은 라우팅 DSL — 워크로드를 한 모델로 지정하고 코드 변경 없이 옮길 수 있게 하는 — 과 자동 페일오버이며, 이것이 프로덕션 경로에서 새 모델을 시험하는 일을 지속 가능하게 만듭니다. 자체 호스팅 엔드포인트를 같은 패턴 뒤에 연결하면 이 비교의 두 절반은 한 번만 내려야 하는 결정이 아니게 됩니다.

질문은 두 개지, 하나가 아니다

비교 페이지에서는 GPT-6.1 Sol이 이긴다고 말할 것이며, 두 모델이 공통으로 공유하는 유일한 독립 측정 도구에서도 실제로 그렇습니다 — 55 대 26, 완료된 작업당 비용은 62% 더 낮고 출력 속도는 절반을 조금 웃도는 수준입니다. 그것이 "어느 모델이 더 나은가"에 대한 정답이며, 만약 그것이 유일한 질문이었다면 시장은 9월에 이 문제를 이미 결론지었을 것입니다.

오늘 아침에 제기된 질문은 다릅니다. 3년 뒤에도 당신이 통제하는 하드웨어에서, 당신이 읽어본 라이선스 아래에서 계속 운영할 수 있는 모델은 무엇인가. 아주 많은 팀에게 답은 여전히 “둘 다 아니다, 우리는 빌려 쓴다”일 것이고, 그렇다면 GPT-6.1 Sol이 더 나은 임대입니다. 제약이 역량보다 소유권에 있는 팀들에게는 26점을 기록한 모델이 오늘부로 타협안이라는 지위를 벗어나 테이블 위의 유일한 선택지가 되었습니다. 두 답은 모두 옳을 수 있습니다. 그래서 흥미로운 작업은 승자를 고르는 것이 아니라, 당신의 조직이 실제로 어느 질문을 하고 있는지 판단하는 것입니다.