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Shieldstral 1.0

model갱신 2026-08-06생성 2026-08-06

스펙

속성	값
Developer	Mistral AI
Released	2026-08-04
Announced	2026-08-04
Context window	unknown
Pricing	unknown
License	Apache 2.0
Availability	Hugging Face (`mistralai/Shieldstral-1.0-3B`); vLLM, llama.cpp, Transformers
`unknown` 인 두 행은 모두 읽지 못한 값이 아니라 실제로 공개되지 않은 값이다.

Context window — 이번 실행에서 읽은 발표 페이지, 모델 카드, 논문 초록 어디에도 컨텍스트 길이가 명시되지 않았다 (source). 항목 하나를 정책 하나에 비추어 채점하는 분류기는 컨텍스트 길이로 팔리는 물건이 아니며, 이는 누락의 그럴듯한 이유이지 값이 있다는 증거는 아니다.
Pricing — 호스팅 API 요금이 발표되지 않았다. 읽은 보도는 자체 호스팅하는 쪽이 GPU 용량과 운영 비용을 부담한다고 서술하는데, 이는 가격이 아니라 가격이 없다는 진술이다 (source). Mistral 의 다른 모델은 la Plateforme 요금을 갖고 있지만, 이 모델은 읽은 어느 페이지에서도 그 목록에 없었다.

2026-08-04 공개 (source). 동반 논문 arXiv:2607.25857 은 가중치보다 엿새 앞선 2026-07-28 에 제출됐다 (source).

보고된 수치, 평균 F1 (source):

항목	값
파라미터	3B
언어	12개
최소 하드웨어	NVIDIA GPU 16GB 한 장
학습 샘플	약 54.1M
이는 벤더와 논문이 낸 수치이며 뒷받침하는 독립 측정이 없다. 이 저장소는 안전성 분류
컬럼을 담은 리더보드 스냅샷을 갖고 있지 않으므로, 84.9% 와 83.8% 를 대조할 로컬 자료가
없다. 7배 크기 주장은 위의 OmniGuard-7B·LlavaGuard-7B 비교에 대한 Mistral 자신의 표현이다.

드롭인 가드레일 — 생성 모델 앞이나 뒤에서 텍스트, 이미지, 또는 둘의 조합을 다룬다 (source)
재훈련 없는 정책 변경 — 정책이 추론 시점의 자연어 입력이므로, 허용 사용 규칙이 움직이는 제품은 그와 함께 움직일 수 있다 (source)
임계값 조정 — 출력이 단일 forward pass 에서 나오는 보정된 확률이므로, 운영자가 벤더의 이산 레이블을 받아들이는 대신 동작점을 직접 고른다 (source)
온프레미스 모더레이션 — 16GB GPU 한 장은 작은 운영자가 이미 보유한 하드웨어 범위 안이다 (source)

Leanstral 1.5 — 이번 분기 Mistral 의 또 다른 Apache 2.0 전문 모델. 좁은 과제, 오픈 웨이트, 그 과제에서 더 큰 범용 모델을 앞선다는 주장이라는 같은 형태를 취한다
Robostral Navigate — 8B 로보틱스 내비게이션 모델, 같은 작고 전문화된 패턴
LFM2.5-2.6B — 비슷한 파라미터 급이고 단일 디바이스라는 구도도 같지만, 분류기가 아니라 범용 에이전트 모델이고, Shieldstral 이 Apache 2.0 인 데 반해 그쪽 라이선스는 기록되지 않았다

경쟁 상대로 명시된 것은 OmniGuard-7B 와 LlavaGuard-7B 인데, 둘 다 여기 페이지가 없다 — 이 위키는 생성 모델을 추적해 왔고 그 앞에 놓이는 가드레일 계층은 추적하지 않았다.