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Mistral AI, Le Chat에 Deep Research, Voice, Project등을 추가

(mistral.ai)
2P by GN⁺ 24시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Mistral AI는 Le Chat에 새로운 기능 5가지를 추가해 사용자의 탐색, 표현, 정리를 더욱 자연스럽고 강력하게 만들었음
  • Deep Research 모드는 복잡한 질문을 구조화된 리서치 리포트로 빠르게 정리해주는 기능을 제공함
  • 음성 모드는 새로운 음성 모델 Voxtral을 통해 자연스럽고 빠른 대화가 가능하며, 타이핑 없이도 사용 가능함
  • Magistral 기반의 다국어 추론 기능으로 다양한 언어에서 명확하고 깊이 있는 응답을 생성하며, 문장 내 언어 전환도 가능함
  • Projects 기능은 대화, 문서, 아이디어를 프로젝트 단위로 정리하고 기억하여 장기적 작업에도 적합함

What’s new in Le Chat.

1. Deep Research mode

  • 복잡한 주제를 구조화된 리포트 형식으로 빠르게 리서치해주는 기능
  • 사용자의 질문을 세분화하고, 신뢰할 수 있는 출처를 찾아 정리된 보고서로 생성
  • 도구 기반의 Deep Research agent가 사용되지만 사용자 경험은 단순하고 투명하며 협업하는 느낌을 줌

2. Voice mode

  • Voxtral이라는 새로운 음성 모델을 이용해 자연스러운 음성 대화가 가능
  • 산책 중 아이디어 브레인스토밍, 외출 중 빠른 질문 응답, 회의 내용 받아쓰기 등 다양한 상황에 적합
  • 낮은 지연시간으로 사용자 말 속도를 따라감

3. Natively multilingual reasoning

  • Magistral 추론 모델을 기반으로 다양한 언어에서 복잡한 질문에 명료하게 응답
  • 스페인어로 제안서 초안 작성, 일본어 법률 개념 설명 등 다국어 활용에 유리
  • 문장 내 언어 전환(코드 스위칭)도 가능

4. Projects

  • 관련 대화를 맥락 중심의 폴더 형태로 정리
  • 각 프로젝트는 고유의 라이브러리와 도구 설정 상태를 기억
  • 문서 업로드, 라이브러리 내용 불러오기, 대화 및 아이디어와 함께 일관된 작업 환경 유지
  • 이사 계획, 제품 기능 설계, 장기 프로젝트 관리 등에 유용

5. Advanced image editing

  • 일반적인 텍스트-이미지 생성 도구와 달리, 생성된 이미지도 직접 편집 가능
  • 예: “객체 제거”, “다른 도시로 이동” 등의 프롬프트로 장면 수정 가능
  • 인물, 사물, 디자인 요소 등을 일관성 있게 유지하면서 시리즈로 편집 가능
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GN⁺ 24시간전  [-]
Hacker News 의견

  • 이미지 편집 기능이 정말 뛰어난 것 같음, 오히려 그게 핵심임에도 잘 드러나지 않는 느낌임. OpenAI 모델은 이미지를 전체적으로 바꾸다가 쿼리와 무관한 부분의 디테일까지 손상시키는데, 이 모델은 쿼리와 관련 없는 부분은 완벽하게 보존하면서 원하는 편집만 아주 잘 적용하는 점이 인상적임. 다만, 출력 해상도가 아쉬운 수준임(입력 이미지는 훨씬 컸는데 결과 이미지는 1184px임). 집 오피스 사진을 업로드해서 "아래쪽의 약간 찢어진 회색 패널들을 완전히 새것처럼 복원해 달라"고 요청해봤는데, 결과물이 상당히 훌륭했음. 출력 품질이 원본보단 아주 미세하게 떨어지지만, 이 부분도 곧 개선될 거라 기대함

    • 입력 이미지: https://i.imgur.com/t0WCKAu.jpeg

    • 결과 이미지: https://i.imgur.com/xb99lmC.png

    • 이런 기술이 Craigslist에 큰 타격을 줄 것 같음. 예를 들어, 사진으론 멀쩡한 차인 줄 알고 방문했는데, 도착해보니 펜더가 찌그러져 있고, 보닛엔 구멍, 헤드라이트도 깨져 있음.
      부동산 중개인이 AI로 주택 사진을 완전히 새롭게 연출한 사례가 있었음(노후된 집을 신축처럼 보이게). 사람들이 실제로 방문하고 크게 분노했음. 중개인은 이게 연출의 한 단계라 주장했지만, 이 경우엔 전혀 먹히지 않았음. 결국 매물에서 내렸고, 많은 사람들이 수리하러 오기도 했음(가족일 가능성이 높지만 확실치는 않음)

    • 참고로, 올려준 입력 및 결과 이미지 링크가 같음. 처음에 내가 사진 차이 찾아보려다가 혼란스러웠음

    • 특정 작업엔 Kontext가 아마 더 뛰어나고, 아마 Mistral이 이걸 이용하는 듯함. 무엇보다 빠르고 저렴함.
      그런데 OpenAI도 어제 더 고화질 이미지 편집 기능을 새로 추가함. 이 기능이 API에만 적용된 건지, 채팅 UI에도 적용될지 아직 모르겠음. 동일한 프롬프트와 입력 이미지 결과: https://i.imgur.com/w5Q0UQm.png

    • OpenAI의 새 소식: https://x.com/OpenAIDevs/status/1945538534884135132

    • Black Forest Labs의 Flux Kontext를 사용하고 있고, 정말 뛰어난 모델임

    • 이미지 결과에서 책 제목이 흐트러짐

  • 드디어 EU가 깨어난 느낌임. 이 점이 자랑스러움. OpenAI와의 계약이 끝나자마자 바로 Mistral로 옮길 계획임. 유럽을 지지해야 함, Viva La France

    • 사실 나는 Mistral Large 3만 기다리는 중임. 이미 암시가 있었고, 새로운 Le Chat의 기본 언어 모델로 곧 적용될 것 같음.
      5월 Mistral Medium 3 블로그 포스트의 "One more thing"에서 이런 내용이 있었음:

    3월 Mistral Small, 오늘 Medium, 곧 'large' 출시 준비 중. Medium 모델이 이미 다른 오픈소스 대표 모델(Llama 4 Maverick 등)들보다 확연히 뛰어나기에 다음 단계가 기대됨
    이 버전이면 이제 최고의 대형 모델들과의 격차도 더이상 큰 의미가 없을 것 같음. Cerebras의 빠른 속도는 ChatGPT와 비교해도 정말 뛰어난 사용자 경험임

  • MRF, 즉 Model Release Fatigue(모델 릴리즈 피로감)에 시달리고 있음. 거대 모델들이 엄청나게 자주 나오니 계속 IDE에서 모델만 바꿔보고 이전까지 잘됐던 걸 다시 켜면 이젠 안좋아보임.
    Claude 4, gpt, llama, Gemini 2.5, pro-mini, mistral… 맨날 갈아타다 보면 계속 머리가 어지러워지는 느낌임
    LLM 모델 전환으로 인한 피로감임

    • 네가 느낌을 가지는 건 이해하지만, 이렇게 다양한 선택지가 계속 등장하는 게 정말 좋다고 생각함. 혁신 속도도 훌륭함. 항상 최고의 모델만 쓰고 싶다면 힘든 여정이겠지만, 정체나 독점보단 훨씬 낫다고 생각함

    • 그래서 이런 신기술들을 거의 안 써보는 중임(재밌긴 하지만). 2026년 하반기쯤 직접 써볼 생각임. 그 때쯤이면 로컬 모델과 하드웨어가 개발되어 있을 테니.
      지금 실험 버전들을 감당하는 이들에게 경의 표함

    • 이런 경쟁이 오히려 정말 좋은 점임. 나는 항상 프리미엄 모델들만 쓰는데, 거의 돈을 안 씀. 프로모션이나 거의 공짜에 가까운 기회들이 늘 있음

    • 굳이 따라가지 않아도 됨. 자기에게 잘 맞는 모델 하나만 꾸준히 쓰면 충분함

    • 이전 버전 성능이 떨어지는 건 서비스 제공자가 리소스를 신버전에 집중해서임. 또 이전 버전 훈련 데이터 컷오프 영향도 있음(예: claude sonnet 3.5→3.7).
      나 개인적으로는 Claude/Anthropic만 씀. 더 잘 이해하기 때문임. 충분히 똑똑해서 최신 버전을 굳이 쓸 필요가 적음

  • Voxtral 출시가 흥미로웠던 이유는 경쟁력 있는 오픈소스 오디오 트랜스크립션(transcription, 음성→텍스트)이 다시 활발해졌기 때문임. 굳이 LLM 백본이 필요했는지 의문이긴 하지만 어쨌든 접근 방식이 흥미로움

  • 이제는 오픈코드나 오픈웨이트 보다 오픈(윤리적으로도 검증 가능한) 데이터 모델에 훨씬 더 관심이 큼.
    예를 들어 내가 지정한 리소스가 학습 데이터에 들어갔는지 아닌지를 알려주는 모델을 쓰고 싶음

  • 요즘 AI 업계는 OpenAI의 서비스만 복제할 뿐이라는 인상을 지울 수 없음.
    다른 회사 서비스들도 거의 구조만 다를 뿐 같은 서비스임.
    혁신 자체도 실제로는 그리 높지 않음

    • 실제로 써보면 전혀 같지 않음. 코딩 같은 일상 작업에선 모델별 차이가 매우 큼

    • 전 세계가 이제 f(input: string): string 함수 기반 위에 새로운 서비스 쌓는 느낌임. 비슷해질 수밖에 없음

    • OpenAI도 Deep Research 기능을 Google에서 가져온 것임. 같은 이름을 썼고, Mistral도 마찬가지임

    • 이게 오히려 건강한 시장 경쟁임. 몇십년간 혁신을 지속한 Apple 같은 사례는 독점적 게이트키핑의 산물임

    • 결국은 거의 같은 기술이 두루 적용되고 있음. 학습 데이터와 연산 파워 정도의 차이일 뿐임

  • ChatGPT를 매우 많이 쓰고 있음. LeChat도 한번 써보려고 하는데, 큰 차이가 있을지 궁금함, 아니면 거의 비슷한지 알고 싶음

  • 아직 OpenAI의 Deep Research 기능을 안 써봤다면 꼭 써보길 추천함. 대안으로 쓸만한 서비스는 아직 못 찾음. 구글의 것도 써봤지만 크게 인상적이지 않았음.
    엔지니어들이 트레이드오프 연구를 할 때 엄청난 시간 단축 효과를 볼 수 있음

    • Anthropic의 Research 기능도 꽤 좋음. OpenAI 수준이라고 생각함.
      구글은 유료 버전이 조금 더 정확하지만, 결과 리포트가 지나치게 장황해서 읽기 불편함. 마치 단어 수 맞추려고 내용 늘리는 대학생 레포트 느낌임

    • 나는 특히 시장조사에 큰 도움을 받았음(창업 관련). 마치 똑똑한 신입 기획자/PM 어시스턴트를 고용한 느낌임

    • Kimi 2의 리서치 기능도 써보길 권장함. 생각보다 결과가 훌륭해서 놀랐음

    • OpenAI와 Gemini의 결과는 꽤 다르게 나옴. 어느 쪽이 더 낫다고 할 수 없고, 그냥 확연히 다름

    • Perplexities도 나쁘지 않음. 다만, OpenAI 유료 구독이 없어 직접 비교는 못해봄

  • 프롬프트 예시들이 별로임. 예를 들어 개인계획 관련 답변은 Deep Research 없이 곧장 답하는 쪽이 오히려 훨씬 나음(비자 항목만 제대로 답함)

  • Voxtral이 혹시 Futo Android 키보드에 적용될 수 있을지 궁금함

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