📋
핵심 요약
sLLM 비교 시리즈 2편 — 장문 처리에서 Llama 3.3(70B, MMLU 86.0%)이 Mistral Large(123B 추정, MMLU 89.2%)보다 50페이지 기술 문서 요약 정확도가 높았다.
반대로 한글 자연스러움은 Mistral Large가 한 수 위 — 마치 한국어 원문처럼 매끄럽다.
실무 판단: 영문 문서가 많으면 Llama 3.3(1/3 비용), 한글 콘텐츠 중심이면 Mistral Large, ERP에 붙일 거면 Llama 3.3 + 프롬프트 최적화 조합을 추천한다.
sLLM 비교 시리즈 2편 — 장문 처리에서 Llama 3.3(70B, MMLU 86.0%)이 Mistral Large(123B 추정, MMLU 89.2%)보다 50페이지 기술 문서 요약 정확도가 높았다.
반대로 한글 자연스러움은 Mistral Large가 한 수 위 — 마치 한국어 원문처럼 매끄럽다.
실무 판단: 영문 문서가 많으면 Llama 3.3(1/3 비용), 한글 콘텐츠 중심이면 Mistral Large, ERP에 붙일 거면 Llama 3.3 + 프롬프트 최적화 조합을 추천한다.
기업에서 AI가 가장 많이 하는 일 중 하나가 긴 문서 처리다. 회의록 요약, 계약서 검토, 기술 문서 번역까지. 장문에 강한 두 모델을 비교한다.
한눈에 비교
| 기준 | Llama 3.3 | Mistral Large |
|---|---|---|
| 출시 | 2024.12 | 2024.07 |
| 파라미터 | 70B | 123B (추정) |
| 컨텍스트 | 128K | 128K |
| API 비용 (1M토큰) | $0.59/$0.79 | $2.00/$6.00 |
| MMLU | 86.0% | 89.2% |
| 장문 요약 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 한글 자연스러움 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
장문 처리: 뜻밖의 결과
128K 컨텍스트를 활용한 50페이지짜리 기술 문서 요약에서 Llama 3.3이 더 정확했다. Mistral Large는 군더더기가 많고 때로 주요 논점을 놓친다. 하지만 한글 번역과 자연스러움은 Mistral이 한 수 위. 마치 한국어 원문처럼 매끄럽다.
실무 판단
- 영문 문서 많으면: Llama 3.3. 장문 정확도 + 1/3 비용.
- 한글 콘텐츠 중심이면: Mistral Large가 표현력이 좋다.
- ERP에 붙일 거면: Llama 3.3 + 프롬프트 최적화로 한글 품질 보완.
참고 자료
- Meta Llama 3.3, Mistral AI Mistral Large 공식 스펙 및 MMLU 벤치마크 — 본문 비교표 기준 장문 처리·한글 품질 비교
- sLLM 실전 비교 시리즈 2편 — 장문 보고서·문서 처리 중심 비교 (본문 언급)