MODEL RELEASE (모델 출시)
미스트랄 'Mistral OCR 4'… 문서 인식 최고 성능 주장
미스트랄이 문서 인식(OCR) 모델 Mistral OCR 4를 내놨습니다. 글자만 뽑던 이전 세대와 달리, 문서 속 각 요소의 위치(경계 상자)와 종류(제목·표·수식·서명 등), 단어별 신뢰도 점수까지 함께 돌려줍니다. 170개 언어를 지원하고, 컨테이너 하나로 자체 서버에 설치할 수 있으며, API 가격은 1,000쪽당 4달러입니다.
핵심 사실 · 한눈에 보기
- 6월 23일 미스트랄이 Mistral OCR 4를 발표했습니다.
- 추출한 글자와 함께 경계 상자, 블록 유형 분류(제목·표·수식·서명 등), 쪽·단어별 신뢰도 점수를 반환합니다.
- 10개 언어군 170개 언어를 지원하고 PDF·DOC·PPT·OpenDocument를 받으며, 기업 고객은 컨테이너 하나로 자체 설치할 수 있습니다.
- API 가격은 1,000쪽당 4달러, Batch API는 50% 할인된 2달러, 노코드 Document AI는 1,000쪽당 5달러입니다.
- 미스트랄은 독립 평가자들의 블라인드 비교에서 평균 72% 승률, OlmOCRBench 85.20점으로 1위였다고 밝혔습니다.
글자에서 '구조'로
이전 OCR이 한 쪽을 깨끗한 글과 표로 바꾸는 데 집중했다면, OCR 4는 문서의 구조를 돌려줍니다. 각 블록이 어디 있고, 어떤 역할을 하며, 모델이 그 부분을 얼마나 확신하는지까지 알려 주는 것입니다. 미스트랄은 경계 상자가 고객이 가장 많이 요청한 기능이었다고 밝혔습니다.
- 검색·RAG: 분류된 블록을 검색 단위로 나눠 정확도 향상
- 에이전트: 문서를 읽는 데서 양식 작성·송장 처리·규정 점검 같은 실행으로
- 출처 인용·가리기: 위치 정보로 원문 강조, 서명·개인정보 블록 가리기
- 사람 검토: 신뢰도가 낮은 부분만 사람이 확인
성능 주장과 그 단서 (미스트랄 발표 기준)
미스트랄은 12개 넘는 언어, 600개 넘는 실제 업무 문서로 독립 평가자가 경쟁 제품 결과와 OCR 4 결과를 블라인드로 비교하게 했고, 모든 경쟁 시스템에 대해 과반에서 OCR 4가 선호됐다고 밝혔습니다. 고객사 Rogo는 그림·차트가 많은 금융 문서 질의응답에서 다른 에이전트형 문서 분석 도구와 같은 정확도를 약 8배 낮은 비용, 17배 낮은 지연으로 냈다고 전했습니다.
눈여겨볼 점은 미스트랄 스스로 자동 벤치마크의 한계를 적었다는 것입니다. 정답 문자열과 비교하는 방식은 서식 차이나 정답 데이터의 오류에 따라 점수가 흔들린다며, 사람 평가를 함께 낸 이유라고 설명했습니다.
AI마중 POINT · 해석
봐야 할 지점
종이 서류와 PDF를 AI가 쓸 수 있는 데이터로 바꾸는 일은 기업 AI 도입의 첫 단계이고, 결과의 질이 그 뒤의 검색·에이전트 품질을 좌우합니다. OCR 4가 글자 정확도보다 '구조'를 앞세운 것은, 문서를 읽는 AI가 아니라 문서를 처리하는 에이전트를 겨냥했기 때문입니다.
자체 설치 가능성도 중요합니다. 계약서·의료 기록·금융 서류처럼 외부로 보내기 어려운 문서가 OCR의 주 대상인데, 컨테이너 하나로 사내에 설치할 수 있다면 데이터 상주·주권 요건을 맞추기 쉬워집니다. 다만 자체 설치는 기업 고객 대상입니다.
그래서 나한테는?
써 보려면
- 스캔 문서가 많은 기업: 1,000쪽당 4달러(배치 2달러)로 대량 처리를 시험해 볼 수 있습니다.
- 개발 인력이 없는 팀: Mistral Studio의 Document AI(1,000쪽당 5달러)로 코드 없이 같은 엔진을 쓸 수 있습니다.
- 한국어 문서: 지원 언어에 포함되지만, 세로쓰기·한자 혼용·표가 복잡한 국내 서류는 직접 시험해 봐야 합니다.
미확인 · 공식 발표만으로 알 수 없는 것
확인할 것
- '최고 성능'은 미스트랄 발표이며, 경쟁 제품별 세부 승률과 언어별 결과는 이 글에 요약만 나옵니다.
- 한국어 단독 평가 결과는 공개되지 않았습니다.
SOURCE공식 원문 확인
- PRIMARY · 공식Mistral OCR 4 : SOTA OCR for Document IntelligenceMistral AI · mistral.ai · 발표 2026.06.23 · 확인 2026.10.05
수집 2026.09.30 · 정리 2026.10.01 · 수정 2026.10.05 · 원문 본문은 옮기지 않았습니다. 회사가 밝힌 수치·성능은 본문에서 출처를 붙여 구분했습니다.