Mistral AI가 OCR 4를 공개했다. PDF, Word, PowerPoint 같은 문서에서 텍스트를 읽는 새 모델이다. 회사는 600개가 넘는 문서를 대상으로 한 블라인드 테스트에서 독립 평가자들이 경쟁 모델보다 OCR 4의 결과를 72% 더 선호했다고 밝혔다. 지원 언어는 170개이며, API와 Mistral Studio, Microsoft Foundry를 통해 사용할 수 있다.
이번 발표에서 중요한 대목은 단순한 인식률 경쟁이 아니다. OCR 4는 문서에서 raw text만 뽑아내는 대신, 페이지 안의 요소가 어디에 있는지와 어떤 역할을 하는지를 함께 식별한다. 제목, 표, 수식, 서명 같은 블록을 구분한다는 뜻이다. 문서를 AI 검색이나 에이전트 워크플로에 넣을 때 이 차이는 작지 않다.
기업 문서 처리에서는 텍스트만 있는 출력이 오히려 문제를 만들 수 있다. 계약서의 서명란, 보고서의 표, 슬라이드의 제목과 본문, 논문 PDF의 수식이 한 덩어리 텍스트로 섞이면 검색 품질과 후속 추론이 쉽게 흔들린다. 반대로 블록의 위치와 역할이 함께 나오면 문서를 나누고 색인하고 검수하는 기준이 훨씬 선명해진다.
OCR 4가 confidence score를 제공한다는 점도 운영 관점에서 의미가 있다. 단어 또는 페이지 단위로 모델의 확신도를 알 수 있으면, 낮은 신뢰도 구간만 사람에게 넘기거나 재처리 대상으로 분기할 수 있다. OCR 결과를 무조건 믿거나 버리는 대신, 품질 관리가 가능한 파이프라인의 한 단계로 다룰 수 있게 된다.
가격은 1,000페이지당 4달러, 배치 모드는 2달러로 제시됐다. 대량 문서 처리에서는 이 비용 구조 역시 모델 선택만큼 중요하다. 실시간 처리가 필요한 문서와 야간 배치로 충분한 문서를 나누는 식의 아키텍처 판단이 필요해진다.
Mistral의 주장은 회사 발표 기준이라는 점에서 실제 도입 전 검증이 필요하다. 문서 종류, 스캔 품질, 언어, 표와 수식의 복잡도에 따라 결과는 달라질 수 있다. 그럼에도 OCR 4가 보여주는 방향은 분명하다. 앞으로의 문서 AI 경쟁은 글자를 얼마나 잘 읽는지를 넘어, 읽은 문서를 다음 시스템이 얼마나 안정적으로 활용할 수 있게 만드는지로 이동하고 있다.