미스트랄 AI, 오픈소스 코딩 모델 Devstral 2와 Mistral Vibe CLI 공개

TL;DR

미스트랄 AI가 2025년 12월 9일 Devstral 2 코딩 모델 패밀리를 공개했다. 123B 파라미터의 플래그십 모델과 24B의 컴팩트 버전으로 구성되며, 둘 다 API를 통해 무료 이용 가능하다. 터미널 기반 자동화 도구인 Mistral Vibe CLI도 함께 출시되어 개발자의 소프트웨어 공학 작업을 종단 간(end-to-end) 자동화할 수 있게 했다. SWE-벤치 Verified에서 72.2% 달성으로 경량 오픈소스 모델 중 최고 성능을 입증했다.

본문

Devstral 2의 핵심 특징: 효율성과 성능의 균형

미스트랄 AI는 2025년 12월 8일 공식 블로그를 통해 Devstral 2를 발표했다. 이 모델은 소프트웨어 공학 작업과 에이전틱 코드 생성을 위해 설계된 차세대 코딩 모델이다. Devstral 2는 단순한 코드 완성을 넘어 전체 코드베이스를 탐색하고, 여러 파일에 걸쳐 변경을 조율하면서 아키텍처 수준의 컨텍스트를 유지할 수 있다.

Devstral 2 (123B 파라미터) 모델은 256K 토큰의 긴 컨텍스트 윈도우를 지원하며, SWE-벤치 Verified 벤치마크에서 72.2%를 달성했다. 이는 동급 경량 오픈소스 모델 중 최고 성능이며, Claude Sonnet 대비 실제 작업에서 최대 7배 비용 효율적이다. 수정된 MIT 라이선스 하에 공개되었으며, 현재 API를 통해 무료로 이용 가능하다. 무료 기간 종료 후 요금은 입력 토큰당 $0.40, 출력 토큰당 $2.00이다.

Devstral Small 2 (24B 파라미터) 모델은 Apache 2.0 라이선스로 공개된 콤팩트 버전이다. 동일한 256K 컨텍스트 윈도우를 유지하면서 SWE-벤치에서 68%를 기록했으며, 70B급 다른 모델들을 능가한다. 24B 크기로 인해 단일 GPU 또는 소비자급 노트북 하드웨어에서 로컬 배포가 가능하고, 이미지 입력도 지원하여 멀티모달 에이전트를 구동할 수 있다. 무료 API 이용 가능 기간 종료 후 입력당 $0.10, 출력당 $0.30으로 매우 저렴하다.

Why it matters: 오픈소스 코딩 모델의 비용 효율성이 급격히 개선되면서 엔터프라이즈 개발 팀이 클라우드 API에 의존하지 않고 온프레미스 배포를 고려할 여지가 생겼다. 특히 24B 모델의 로컬 실행 가능성은 규제가 엄격한 금융, 방위, 의료 등의 산업에서 데이터 유출 없이 AI 코딩 지원을 받을 수 있는 길을 열었다.

라이선싱: 유연함과 제약의 균형

두 모델은 오픈소스이지만 라이선싱 전략이 구분되어 있다. Devstral 2는 수정된 MIT 라이선스로 배포되며, 이는 표준 MIT 라이선스보다 제한적일 수 있지만 여전히 상업적 이용을 허용한다. 반면 Devstral Small 2는 Apache 2.0 라이선스를 채택해 기업과 개발자가 수익 제한 없이 프로덕션에 배포하고, 수정본을 배포할 수 있도록 했다.

이 전략은 미스트랄 AI가 다양한 사용 사례에 대응하는 유연한 접근을 취하고 있음을 보여준다. 엔터프라이즈급 성능이 필요한 경우 Devstral 2를, 내부 도구나 에지 추론, 온프레미스 배포가 필요한 경우 Devstral Small 2를 선택하는 식이다.

Why it matters: 명확한 라이선싱 경로는 기업의 법무팀이 신속히 채택 여부를 판단하도록 돕는다. Apache 2.0의 무제한 상업 이용 조건과 MIT 라이선스의 명확성 덕분에 엔터프라이즈 워크플로우 통합이 한층 가속화될 수 있다.

기술 스택과 배포 옵션

Devstral 2는 최소 4개의 H100 GPU나 동급 이상의 하드웨어가 필요한 고성능 모델이다. 모델은 vLLM(오픈소스 추론 라이브러리)과 호환되며, Kilo Code 및 Cline 같은 에이전트 도구와 파트너십을 통해 배포된다. 세밀한 조정(fine-tuning)도 지원하므로 특정 프로그래밍 언어나 대규모 엔터프라이즈 코드베이스에 최적화할 수 있다.

Devstral Small 2는 훨씬 더 접근 가능하다. 단일 GPU 또는 CPU에서 실행 가능하며, MacBook이나 RTX 4090 같은 소비자급 GPU에서도 작동한다. 이 확장성은 개별 개발자, 소규모 팀, 또는 연결이 불안정한 환경에서 일하는 사람들에게 중요한 이점이다.

Why it matters: 엣지 추론과 온디바이스 실행의 용이성은 개발 워크플로우를 근본적으로 변화시킨다. 클라우드 지연(latency)에 의존하지 않는 즉각적인 피드백 루프와 완전한 데이터 프라이버시가 확보되기 때문이다.

Mistral Vibe CLI: 터미널 기반 자동화의 새로운 경험

미스트랄 AI는 Devstral과 함께 Mistral Vibe CLI라는 네이티브 커맨드라인 도구를 공개했다. 이는 자연언어 명령만으로 소프트웨어 공학 작업을 종단 간 자동화하는 것을 목표로 한다. Vibe는 파일 조작, 코드 검색, 버전 관리, 명령 실행 등의 도구를 포함한다.

Vibe의 핵심은 컨텍스트 인식 기능이다. 영구적인 히스토리를 유지하면서 파일 구조와 Git 상태를 스캔해 에이전트의 동작을 인형하는 컨텍스트를 구축한다. 이는 미스트랄의 대화형 AI 어시스턴트인 "Le Chat"의 설계 철학을 그대로 계승한 것이다. Zed IDE의 확장 프로그램으로도 이용 가능하여 기존 개발 환경에 매끄럽게 통합할 수 있다.

Why it matters: 에이전틱 자동화의 진정한 가치는 단순 코드 생성을 넘어 개발자의 의도를 정확히 파악하고 실행하는 데 있다. 지속적인 히스토리와 파일 컨텍스트의 결합은 명령 오류를 줄이고, 복잡한 멀티파일 리팩토링 같은 작업의 신뢰도를 크게 높인다.

미스트랄의 코딩 모델 진화 로드맵

Devstral 2의 출시는 미스트랄이 추구하는 장기 전략의 연장선 위에 있다. 2024년 5월 출시된 Codestral (22B 파라미터)는 80개 이상의 프로그래밍 언어로 훈련되어 코드 자동 완성과 함수 생성을 지원했다. 이후 2024년 중반 출시된 Devstral (24B)는 에이전틱 행동을 중심으로 설계되어 파일 네비게이션, 장시간 추론, 자율적 코드 수정을 가능하게 했다.

Devstral 2는 이러한 진화의 정점이면서 동시에 새로운 출발점이다. 123B 플래그십 모델과 24B 콤팩트 모델의 이원화는 다양한 생산 환경의 요구를 모두 충족하려는 의도를 드러낸다. 또한 최근 공개된 Mistral 3 시리즈(엣지 디바이스와 로컬 하드웨어를 위한 오픈소스 모델군)와의 시너지도 예상된다.

Why it matters: 모델 로드맵의 일관성은 미스트랄이 단기 마케팅이 아닌 장기적 개발자 생태계 구축에 투자하고 있음을 시사한다. 초기 Codestral부터 현재 Devstral 2까지 코딩 중심의 전문화 방향이 유지되면서, 개발자는 미스트랄과의 파트너십에 대한 확신을 가질 수 있다.

성능 벤치마크와 비용 경쟁력

SWE-벤치 Verified는 실제 GitHub 이슈 500개를 대상으로 모델의 소프트웨어 공학 능력을 평가하는 벤치마크다. Devstral 2의 72.2% 달성은 매개변수 대비 최고 효율을 입증한다. 특히 Claude Sonnet 대비 최대 7배의 비용 효율성은 엔터프라이즈 의사결정 담당자들에게 무시할 수 없는 수치다.

Devstral Small 2의 68% SWE-벤치 성능도 주목할 만하다. 24B 모델이 70B급 폐쇄 모델을 능가한다는 것은 경량화 기술의 진전을 보여준다. 이는 대규모 매개변수 = 높은 성능이라는 기존의 통념을 도전한다.

Why it matters: 벤치마크 성능 격차가 실제 비즈니스 가치로 직결되는 것은 아니지만, 정량적 지표는 기업의 기술 선택을 좌우하는 중요한 신호다. 특히 "매개변수 대비 효율"은 인프라 비용 절감의 직결되는 메트릭이 된다.

결론

미스트랄 AI의 Devstral 2 출시는 오픈소스 코딩 모델의 민주화를 한 단계 진전시켰다. 123B 플래그십 모델의 생산급 성능과 24B 콤팩트 버전의 접근성, 그리고 Mistral Vibe CLI의 자동화 경험이 삼위일체를 이루면서 다양한 규모의 개발 팀이 AI 기반 코딩 지원을 채택할 수 있는 토대가 마련되었다. 특히 Apache 2.0 라이선싱과 무료 API 제공 정책은 신속한 커뮤니티 채택을 촉진할 것으로 예상된다. 데이터 프라이버시가 중요한 산업이나 엣지 환경에서도 고성능 코딩 모델을 로컬 배포 가능하다는 점은 AI 코딩 지원의 접근성을 근본적으로 변화시키는 계기가 될 것이다.

---

References

• (Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI, 2025-12-08)[https://mistral.ai/news/devstral-2-vibe-cli]
• (Mistral launches powerful Devstral 2 coding model including open source, 2025-12-09)[https://venturebeat.com/ai/mistral-launches-powerful-devstral-2-coding-model-including-open-source]
• (Mistral AI surfs vibe-coding tailwinds with new coding models, 2025-12-09)[https://techcrunch.com/2025/12/09/mistral-ai-surfs-vibe-coding-tailwinds-with-new-coding-models/]
• (Mistral AI surfs vibe coding tailwinds with new coding models, 2025-12-09)[https://finance.yahoo.com/news/mistral-ai-surfs-vibe-coding-144500937.html]
• (Devstral 2 123B Instruct 2512, 2025-12-08)[https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512]
• (Devstral 2 소개 영상)[https://www.youtube.com/watch?v=HJFnl4n-0QM]