Llama vs Mistral

Meta의 Llama와 Mistral AI

Llama는 Meta의 오픈 가중치 AI 모델 시리즈예요. Mistral은 프랑스 기업인 Mistral AI의 모델 라인업이죠. 두 곳 모두 직접 다운로드할 수 있는 모델을 공개하며, 다양한 클라우드 서비스를 통해서도 제공되고 있어요. Mistral은 Apache 2.0 라이선스 기반의 완전한 오픈소스 모델과 자체 플랫폼을 통해 제공하는 상용 모델을 함께 운영하는 반면, Meta의 Llama 모델은 모두 Meta 고유의 커뮤니티 라이선스를 따릅니다.

이 비교는 2026년 10월 기준으로 제공되는 모델들을 다뤄요. 저희 사이트에서는 Llama 모델만 제공되며, Mistral 모델은 채팅에서 이용하실 수 없어요.

한눈에 보는 Llama vs Mistral

가격은 2026년 10월 기준 OpenRouter 정가예요.

Mistral의 최신 라인업

Llama 4와 가장 직접적으로 비교할 만한 오픈 모델은 2026년 3월에 출시된 Mistral Small 4예요. 모델 카드에 따르면 총 1,190억 개의 파라미터를 갖춘 혼합 전문가(MoE) 모델로, 128개의 전문가 중 4개가 활성화되어 토큰당 65억 개의 파라미터가 작동해요. 텍스트와 이미지를 모두 입력받을 수 있고 256K의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 수십 개 언어에 대응합니다. 또한 지시 수행, 추론, 코딩 능력을 하나의 모델에 담았고 필요에 따라 요청별로 켤 수 있는 추론 모드도 제공해요. 라이선스는 Apache 2.0으로 배포되었어요.

이보다 더 큰 모델도 있어요. 2025년 12월에 나온 Mistral Large 3는 총 6,750억 파라미터 중 410억 파라미터가 활성화되는 혼합 전문가 모델로, 역시 Apache 2.0 라이선스예요. 2026년 4월에 출시된 Mistral Medium 3.5는 1,280억 파라미터의 밀집(Dense) 모델이며, 2026년 10월에 나온 Mistral Large 4는 텍스트 및 이미지 입력과 약 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하는 최신 플래그십 모델이에요. Medium 3.5와 Large 4는 다운로드 가능한 가중치를 공개하지 않고 API로만 제공되고 있어요.

Llama 4와의 비교

Llama 4 Scout는 총 1,090억 개 중 170억 개의 활성 파라미터를 사용하며, Maverick은 총 4,000억 개 중 170억 개가 활성화돼요. 두 모델 모두 이미지를 인식하고 공식적으로 12개 언어를 지원하며, 학습 데이터는 2024년 8월까지 반영되어 있죠. Mistral Small 4는 전체 크기 면에서 Scout와 비슷하지만 토큰당 활성 파라미터 수가 적어 응답 속도가 빠른 편이고 추론 모드도 갖추고 있어요. 또한 출시 시점이 약 1년 정도 늦은 만큼 최신 학습 데이터를 담고 있습니다.

Small 4 대비 Llama의 강점은 Maverick의 더 큰 전체 용량, Meta 모델 카드 기준 매우 긴 컨텍스트(Scout의 경우 1,000만 토큰), 그리고 방대한 툴 생태계와 다양한 파인튜닝 버전들이에요. 다만 실제 API 제공업체나 저희 채팅 서비스에서는 모델 카드 수치보다 훨씬 짧은 제한을 적용하니 자세한 내용은 Llama 4 Scout 안내 페이지를 참고해 주세요.

라이선스 차이

Mistral Small 4와 Mistral Large 3는 까다로운 조건 없이 상업적 및 비상업적 이용을 허용하는 표준 오픈소스 라이선스인 Apache 2.0을 채택했어요. Llama 4의 커뮤니티 라이선스도 상업적 이용을 허용하지만, 허용 가능한 사용 정책(AUP), "Built with Llama" 표기 의무, 파인튜닝 모델의 명명 규칙, 월간 활성 사용자 7억 명 기준, 멀티모달 모델에 대한 EU 지역 제한 등의 조건이 붙어요. 특히 EU 지역 제한은 주목할 만한 차이점으로, Mistral의 Apache 2.0 모델에는 이러한 지역적 제약이 전혀 없습니다. 자세한 규정은 저희 라이선스 가이드에서 확인해 보세요.

직접 로컬에서 실행하기

Mistral 모델 카드에는 Small 4를 구동할 수 있는 도구로 vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang, Transformers 등이 안내되어 있어요. Llama 4 역시 비슷한 도구들로 구동할 수 있으며, Ollama를 사용할 경우 Scout는 약 67GB, Maverick은 약 245GB의 다운로드 용량이 필요해요. Scout와 Small 4는 일반 노트북보다는 워크스테이션이나 서버급 장비에 적합한 모델이에요. 가벼운 로컬 모델을 원하신다면 Llama 3.1 8B가 훨씬 다루기 쉬우니 Llama 로컬 실행 가이드를 살펴보세요.

비용 비교

API 기준 Llama 4 Scout는 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.30으로 Mistral Small 4($0.15 / $0.60)보다 약간 저렴해요. Maverick($0.1875 / $0.6525)은 Small 4와 비슷한 수준이고요. Mistral의 상위 모델들은 비용이 더 높은 편이에요. Large 3는 $0.50 / $1.50, Medium 3.5는 $1.50 / $7.50, Large 4는 $1.36 / $4.18 수준입니다(2026년 10월 OpenRouter 정가 기준).

실제 선택 기준

보고서 요약, 고객 문의 응대, 영수증 사진 판독 등 실제로 필요한 3~4가지 작업을 정리해 보세요. 그런 다음 Llama 4와 Mistral Small 4에서 각각 테스트해 보고, Mistral은 추론 모드를 켜고 끈 상태를 모두 비교해 보는 것이 좋아요. 응답 품질, 속도, 답변당 비용을 꼼꼼히 비교해 보세요. 그 후 회사의 위치와 규모에 라이선스 조건이 맞는지 확인하시면 돼요. Llama를 빠르게 체험해 보고 싶으시다면 로그인 없이 바로 쓸 수 있는 저희 무료 채팅을 이용해 보세요.

이럴 때는 Llama를 추천해요

• Mistral Small 4보다 전체 용량이 크고 이미지 인식을 기본 지원하는 대형 오픈 모델인 Maverick이 필요할 때
• Llama를 중심으로 구축된 풍부한 도구, 튜토리얼, 파인튜닝 생태계를 활용하고 싶을 때
• 추론 모드 설정 없이 빠르고 명확한 답변을 바로 얻고 싶을 때
• 지금 웹에서 무료로 바로 테스트해 보고 싶을 때

Llama 4 Scout로 채팅하기

이럴 때는 Mistral을 추천해요

• EU 지역 제한이 없는 Apache 2.0 라이선스가 필요할 때
• 선택적으로 켜고 끌 수 있는 추론 모드를 갖춘 최신 오픈 모델을 찾을 때
• 유럽 기반의 AI 기업 서비스를 선호할 때
• Mistral의 최신 호스팅 플래그십인 Large 4를 API로 활용하고 싶을 때

Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek, Llama 역사 페이지도 함께 확인해 보세요.

자주 묻는 질문

Mistral은 오픈소스인가요?

일부 모델만 오픈소스예요. Mistral Small 4와 Mistral Large 3는 Apache 2.0 라이선스를 따르지만, Medium 3.5나 Large 4 같은 모델은 API 형태로만 제공됩니다.

Mistral이 Llama보다 더 뛰어난가요?

Mistral Small 4는 출시 시점이 더 최신이며 추론 모드를 지원해요. 전체 크기 면에서는 Llama 4 Maverick이 Small 4보다 크고, Mistral Large 3는 그보다 훨씬 큽니다. 실제 필요한 작업에 맞춰 직접 비교해 보시는 걸 권장해요.

Llama.Online 채팅에서 Mistral을 써볼 수 있나요?

아니요. 저희 채팅 서비스는 Llama 모델 전용으로 운영되며 Mistral 모델은 지원하지 않아요.

유럽 기업에는 어느 쪽이 더 유리한가요?

Mistral의 Apache 2.0 모델은 지역 제한이 없는 반면, Llama 4의 멀티모달 모델은 EU 기반 기업에 라이선스 권리를 부여하지 않아요. 이 내용은 일반적인 안내이며 법률 자문이 아닙니다.