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Mistral Large 3
modelupdated 2026-07-21created 2026-07-12
Spec
| Attribute | Value |
|---|---|
| Developer | Mistral AI |
| Released | not yet (2026-07-06 부터 얼리 액세스, 광범위 GA 는 2026년 7월 중후반 예상) |
| Announced | 2026-07-04 (TechCrunch 프로필에서 CEO 확인) |
| Context window | unknown |
| Pricing | unknown |
| License | Apache 2.0 |
| Availability | 얼리 액세스 (2026-07-06), 광범위 릴리스는 2026년 7월 중후반 예상 |
| Status (2026-07-12 기준) | 얼리 액세스 (2026-07-06), 광범위 GA 는 7월 중후반 예상 |
| Architecture | Mixture of Experts (MoE) — "fat but sparse" |
| Total parameters | 약 6,750억 |
| Active parameters per token | 약 410억 |
| Benchmarks | 미공개 (GA 대기) |
Release Date
얼리 액세스는 2026년 7월 6일 열렸다. CEO Arthur Mensch 가 2026년 7월 4일 TechCrunch 프로필에서 모델을 확인했다. 광범위 릴리스는 2026년 7월 중후반 예상이며 7월 12일 기준 확정 일자는 없다.
(source) (TechCrunch)
Timeline
- 2026년 7월 4일: CEO Arthur Mensch 가 "fat but sparse" MoE 로 모델 확인. ARR $4억 이상
- 2026년 7월 6일: 얼리 액세스 개방 (개발자 신청)
- 2026년 7월 중후반: 광범위 GA 예상
Architecture
Mensch 는 설계를 "fat but sparse" 로 표현했다 — 총 파라미터가 큰 MoE 에 토큰당 활성화는 희소한 구조다. 이 접근이 주는 것:
- 높은 용량: 총 675B 파라미터 → 큰 지식 기반과 추론 깊이
- 낮은 추론 비용: 순전파당 약 41B 만 활성 → 비용 효율적 서빙
- 비교 대상: DeepSeek-V3 (671B/37B 활성), GPT-MoE 계열 모델
(source)
License
Apache 2.0 — Mistral 이 낸 프런티어급 공개 가중치 모델 중 가장 관대한 라이선스다. 사용 제한 없이 상업적 배포가 가능하다.
Benchmarks
미공개. GA 시점에 나올 것으로 예상된다. Mistral CEO 가 이 모델을 폐쇄형 프런티어 계층(GPT-5.6, Fable 5)의 직접 경쟁자로 위치시켰기 때문에 벤치마크가 특히 중요해진다.
Positioning
- DeepSeek-V3(671B/37B 활성), Llama 4 Ultra 와의 직접적인 공개 가중치 경쟁
- Apache 2.0 라이선스가 유럽 기업의 주권 활용 사례를 겨냥한다
- Leanstral 1.5(7월 1~2일, 정리 증명)와 Robostral Navigate(7월 8일, 로보틱스)에 이어지는 이례적으로 조밀한 2026년 7월 출시 흐름의 일부다
Compared To
| Model | Params (total/active) | License | Status |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 | 675B / 41B | Apache 2.0 | 얼리 액세스 (7월 6일) |
| DeepSeek-V3 | 671B / 37B | MIT | GA |
| Leanstral 1.5 | 119B / 6.5B | Apache 2.0 | GA |
| Devstral 2 | 123B / ? | Mistral Research | GA |
Related
- Mistral AI — 개발사
- Leanstral 1.5 — 형제 공개 가중치 모델 (2026년 7월, 형식 검증)
- Devstral 2 — 코딩 중심 공개 가중치 모델
- Reasoning Models — Deep Think 식 추론이 확인되면 관련됨