Mistral Large 4가 DeepSeek V4 Pro보다 좋은가요?

Mistral 차트에서는 DeepSWE, Terminal-Bench 4.0, AutomationBench, Cybench, 법률·금융 테스트에서 DeepSeek V4 Pro 0813을 앞섭니다. 독립 지수는 Artificial Analysis 38 대 36, Vals 48.05% 대 47.63%로 비슷합니다.

Mistral Large 4와 DeepSeek V4 Pro 중 어느 쪽이 더 싼가요?

Mistral의 50% 할인 기간에는 Large 4(100만 토큰당 $0.68 / $2.09)가 DeepSeek 비혼잡 시간($0.66 / $1.98)과 몇 센트 차이이고, DeepSeek 혼잡 시간($1.32 / $3.96)의 약 절반입니다. 캐시 입력은 DeepSeek이 더 쌉니다.

DeepSeek V4 Pro도 Mistral Large 4처럼 이미지를 읽을 수 있나요?

아니요. DeepSeek V4 Pro는 텍스트만 받습니다. Large 4는 16억 파라미터(1.6B) 비전 인코더로 텍스트와 이미지를 받아 텍스트로 답합니다.

컨텍스트 윈도우는 어느 쪽이 더 긴가요?

DeepSeek V4 Pro가 1M 토큰으로 더 깁니다. Mistral 문서에는 1M로 나오지만 Mistral API는 Large 4를 524,288 토큰으로 제공합니다. 최대 출력은 DeepSeek 384K, Mistral 262,144 토큰입니다.

두 모델 모두 오픈 웨이트인가요?

DeepSeek V4 Pro 0813은 MIT 라이선스로 Hugging Face에 공개되어 있습니다. Large 4 웨이트는 2026년 10월 말 공개 예정이며, Mistral은 아직 라이선스를 발표하지 않았습니다.

직접 호스팅하려면 하드웨어가 얼마나 필요한가요?

FP8 기준 웨이트만 Large 4는 약 1,050GB(1.05T × 1바이트), DeepSeek V4 Pro는 약 1,600GB(1.6T × 1바이트)입니다. GPU 구성은 로컬 실행 가이드에서 확인하세요.

두 모델 모두 추론 모드를 지원하나요?

네. Large 4는 reasoning_effort를 high 또는 none으로 설정합니다. DeepSeek V4 Pro는 reasoning_effort에 low, high, max 단계가 있습니다.

DeepSeek V4 비교

Mistral Large 4 vs DeepSeek V4 Pro

Mistral Large 4와 DeepSeek V4 Pro(0813)는 독립 지수 점수가 거의 같습니다(Artificial Analysis 38 대 36, Vals 48.05% 대 47.63%). 하지만 Mistral Large 4는 이미지를 읽을 수 있고 Mistral 차트에서 에이전트·법률·금융 테스트를 앞서는 반면, DeepSeek V4 Pro는 더 긴 컨텍스트, 지금 바로 받을 수 있는 MIT 라이선스 웨이트, 더 싼 캐시 입력을 제공합니다.

2026년 10월 7일 업데이트 · 작성자 suifeng

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Mistral Large 4 한눈에 보기

개발사: Mistral AI (프랑스 파리)
출시: 2026년 10월 6일 (퍼블릭 프리뷰)
파라미터: 총 1.05조 개, 토큰당 활성 490억 개(49B) (전문가 혼합, MoE)
컨텍스트 윈도우: API 기준 524,288 토큰
최대 출력: 262,144 토큰
입력 / 출력: 텍스트·이미지 입력, 텍스트 출력
API 가격 (할인가): 100만 토큰당 입력 $0.68 / 출력 $2.09 (정가 $1.36 / $4.18)
API 모델명: mistral-large-4
추론: reasoning_effort: "high" 또는 "none"
오픈 웨이트: 2026년 10월 말 공개 예정

출처: Mistral AI 발표문 및 가격 페이지, OpenRouter 모델 목록, Hugging Face 모델 페이지. 2026년 10월 6일 확인.

빠른 결론: 내 작업에 맞는 모델은?

프롬프트에 스크린샷, 차트, 이미지 형태의 문서가 들어가거나, 에이전트 워크플로·법률·금융 작업처럼 점수가 더 높은 분야라면 Mistral Large 4를 고르세요. 524,288 토큰을 넘는 아주 긴 텍스트 전용 입력이 필요하거나 이번 달 안에 직접 호스팅해야 한다면 DeepSeek V4 Pro가 맞습니다.

이미지: Large 4는 텍스트와 이미지를 받고, DeepSeek V4 Pro는 텍스트만 받습니다.
컨텍스트: Mistral API가 제공하는 524,288 토큰 대 DeepSeek V4 Pro의 1M 토큰.
가격: Mistral의 현재 50% 할인 기간에는 Large 4($0.68 / $2.09)가 DeepSeek 비혼잡 시간($0.66 / $1.98)과 비슷하고, DeepSeek 혼잡 시간($1.32 / $3.96)보다 훨씬 쌉니다.
웨이트: DeepSeek V4 Pro는 MIT 라이선스로 지금 내려받을 수 있고, Large 4 웨이트는 2026년 10월 말 공개 예정입니다.

사양 비교

둘 다 토큰당 활성 파라미터가 490억 개(49B)로 같은 전문가 혼합(MoE) 모델이라 토큰당 연산량은 비슷합니다. 총 파라미터는 DeepSeek V4 Pro가 약 1.5배 많습니다(1.6조 대 1.05조).

사양	Mistral Large 4	DeepSeek V4 Pro (0813)
총 / 활성 파라미터	1.05T / 49B (임베딩 포함 52B)	1.6T / 49B
컨텍스트 윈도우	524,288 토큰 제공 (문서에는 1M)	1M 토큰
최대 출력	262,144 토큰	384K 토큰
입력	텍스트 + 이미지	텍스트만
추론 제어	reasoning_effort: high 또는 none	reasoning_effort: low, high 또는 max
오픈 웨이트	2026년 10월 말 공개 예정	공개됨, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
라이선스	아직 발표 전	MIT

출처: Mistral Docs, Hugging Face 모델 카드, OpenRouter 모델 목록. 2026년 10월 6일 확인.

API 가격: 할인가 대 혼잡·비혼잡 시간

현재 가격으로는 DeepSeek 비혼잡 시간대일 때 두 모델의 100만 토큰당 비용이 거의 같고, DeepSeek 혼잡 시간대에는 Large 4가 약 절반 가격입니다. DeepSeek은 월요일부터 금요일까지 UTC 01:00-04:00, 06:00-10:00(한국 시간 10:00-13:00, 15:00-19:00)에 혼잡 시간 요금을 받습니다. Mistral은 50% 할인 종료일을 발표하지 않았습니다.

캐시 입력은 DeepSeek이 유리합니다. 비혼잡 시간 $0.022로 Mistral 할인가 $0.07보다 싸서, 긴 캐시 프리픽스를 반복해 쓰는 프롬프트라면 DeepSeek 쪽이 낫습니다.

1M 토큰당 (USD)	입력	캐시 입력	출력	입력 1M + 출력 1M
Large 4, 할인가	$0.68	$0.07	$2.09	$2.77
Large 4, 정가	$1.36	$0.14	$4.18	$5.54
DeepSeek V4 Pro, 비혼잡 시간	$0.66	$0.022	$1.98	$2.64
DeepSeek V4 Pro, 혼잡 시간	$1.32	$0.044	$3.96	$5.28

출처: Mistral Docs 가격 페이지, DeepSeek API 가격 페이지. 마지막 열은 직접 합산. 2026년 10월 6일 확인.

계산 예시: 캐시를 많이 쓰는 하루 작업량

하루에 캐시 입력 1,000만 토큰, 새 입력 100만 토큰, 출력 100만 토큰을 보내는 검색(RAG)이나 코딩 에이전트라면, 하루 비용은 Large 4 할인가 $3.47, DeepSeek 비혼잡 시간 $2.86, DeepSeek 혼잡 시간 $5.72입니다.

계산식은 다음과 같습니다. Mistral 할인가 = 10 × $0.07 + $0.68 + $2.09 = $3.47, Mistral 정가 = 10 × $0.14 + $1.36 + $4.18 = $6.94, DeepSeek 비혼잡 = 10 × $0.022 + $0.66 + $1.98 = $2.86, DeepSeek 혼잡 = 10 × $0.044 + $1.32 + $3.96 = $5.72. DeepSeek 혼잡 시간은 아시아 업무 시간과 유럽 오전에 걸쳐 있어, 한국 낮 시간대 트래픽이 많다면 혼잡 시간 열을 기준으로 계획하는 것이 맞습니다.

가격만큼 출력 길이도 중요합니다. Artificial Analysis는 Large 4로 지수를 실행하는 데 출력 토큰 2억 개가 필요했고(중앙값 8,100만 개), 매우 장황한 모델로 평가했습니다. 간단한 요청에서 reasoning_effort를 none으로 두면 이를 억제할 수 있습니다.

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Mistral이 발표한 벤치마크

Mistral 출시 차트에서 Large 4는 에이전트, 터미널 코딩, 보안, 법률 테스트 대부분에서 DeepSeek V4 Pro 0813을 이깁니다. DeepSeek V4 Pro는 SWE-Atlas-QnA에서 이기고 Finch에서는 동률입니다. 모두 업체가 발표한 수치입니다.

벤치마크	Mistral Large 4	DeepSeek V4 Pro 0813	우위
DeepSWE v1.1	61.7%	57%	Mistral
Terminal-Bench 4.0	28.3%	10%	Mistral
SWE-Atlas-QnA	59.4%	66%	DeepSeek
AutomationBench	59.9%	56.7%	Mistral
Cybench (CTF 과제 40개)	93%	88%	Mistral
SciCode-Verified pass@1	91.8	91	Mistral (근소)
Finance Agent v2	54.7	50.4	Mistral
Finch (FinWorkBench)	67.4	67.4	동률
Harvey 법률 에이전트 벤치마크	15.8	7.5	Mistral
B3 에이전트 보안 (Lakera)	93.3%	85.2%	Mistral
해로운 사이버 요청 거부	95.3	77.7	Mistral

출처: Mistral Large 4 출시 글(mistral.ai/news/mistral-large-4). 2026년 10월 6일 확인.

독립 평가 점수는 거의 같다

제3자 지수에서 두 모델의 차이는 약 2점 이내입니다. Vals AI도 Large 4로 Terminal-Bench 4.0을 돌려 22.73%를 얻었는데, 테스트 환경이 달라 Mistral 차트의 28.3%보다 낮게 나왔습니다.

평가 기관	Mistral Large 4	DeepSeek V4 Pro 0813
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2	38	36.0
Vals Index v2.1	48.05% (44개 중 32위)	47.63% (44개 중 34위)
Artificial Analysis 오픈 웨이트 순위	오픈 웨이트 모델 중 8위	Large 4보다 아래

출처: artificialanalysis.ai, vals.ai, Trending Topics의 Artificial Analysis 데이터 요약. 2026년 10월 6일 확인.

이미지와 차트: DeepSeek V4 Pro가 따라올 수 없는 강점

DeepSeek V4 Pro는 텍스트만 받으므로, 스크린샷이나 스캔 문서, 차트에서 시작하는 작업은 Large 4의 몫입니다. Mistral의 비전 차트는 V4 Pro가 아니라 DeepSeek-V4.1-Flash와 비교했는데, Dense200 시각적 위치 찾기에서 Large 4가 42.0 대 3.3, ChartQA Pro에서 63.1 대 59.9로 앞섰습니다.

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