5가지 최고의 오픈소스 LLM(2026년 XNUMX월)

오픈소스 AI는 폐쇄소스 시스템을 따라잡았습니다. 이 다섯 가지 대규모 언어 모델(LLM) 반복적인 API 비용이나 벤더 종속 없이 엔터프라이즈급 성능을 제공합니다. 각 솔루션은 온디바이스 추론부터 대규모 다국어 지원까지 다양한 사용 사례를 처리합니다.

이 가이드에서는 GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 및 Mixtral-8x22B에 대한 구체적인 기능, 비용 및 배포 요구 사항을 설명합니다.

빠른 비교

1. GPT-OSS-120B

OpenAI는 2025년 8월 GPT-2 이후 첫 번째 오픈 웨이트 모델을 출시했습니다. GPT-OSS-120B는 전문가 혼합 총 117억 개의 매개변수를 가지지만 토큰당 활성화된 매개변수는 5.1억 개에 불과한 아키텍처입니다. 이처럼 희소한 설계 덕분에 여러 GPU 클러스터를 필요로 하지 않고도 80GB GPU 하나만으로도 실행할 수 있습니다.

이 모델은 핵심 벤치마크에서 o4-mini 성능과 일치합니다. MMLU 테스트에서는 90%, GPQA 추론 과제에서는 약 80%의 정확도를 달성합니다. 코드 생성은 1회 통과율 62%로, 폐쇄형 소스 코드와 비교했을 때 경쟁력을 갖추고 있습니다. 128,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 윈도우는 청킹 없이 포괄적인 문서 분석을 처리합니다.

OpenAI는 o3 및 기타 프론티어 시스템의 기술을 사용하여 이러한 모델을 학습시켰습니다. 핵심은 규모보다는 실질적인 배포였습니다. OpenAI는 모델과 함께 o200k_harmony 토크나이저를 오픈소스로 공개하여 구현 전반에 걸쳐 입력 처리 방식을 표준화했습니다.

가격: GPT-OSS-120B는 Apache 2.0 라이선스로 운영되며 반복 비용이 없습니다. 80GB 모델(NVIDIA A100 또는 H100 GPU)을 실행할 수 있는 하드웨어가 필요합니다. AWS, Azure 또는 GCP에서 클라우드를 구축하는 데는 적절한 인스턴스 유형에 따라 시간당 약 3~5달러가 소요됩니다. 셀프 호스팅 배포에는 일회성 GPU 구매가 필요합니다(중고 A100의 경우 약 10,000~15,000달러).

구독료 없음, API 제한 없음, 공급업체 종속 없음

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2. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1은 투명 추론을 위해 특별히 모델을 구축했습니다. 이 아키텍처는 총 671억 개의 매개변수를 사용하며, 순방향 패스당 37억 개의 매개변수가 활성화됩니다. 훈련은 기존의 지도 학습 미세 조정 과정 없이 강화 학습에 중점을 두어, 추론 패턴이 강화 학습 과정에서 자연스럽게 도출되도록 했습니다.

이 모델은 MATH-500 평가에서 97%의 정확도를 달성하며, 복잡한 추론 과제에서는 OpenAI의 o1과 유사한 성능을 보입니다. DeepSeek-R1의 가장 큰 특징은 사고 과정을 관찰할 수 있다는 것입니다. 이 모델은 최종 결과만 보여주는 것이 아니라 단계별 논리를 보여줍니다. 이러한 투명성은 재무 분석이나 엔지니어링 검증과 같이 추론 과정을 검증해야 하는 애플리케이션에 중요합니다.

DeepSeek은 기본 모델과 함께 6개의 증류 버전을 출시했습니다. 이 버전은 1.5억 개에서 70억 개에 달하는 매개변수를 지원하며, 고급 소비자용 GPU부터 엣지 기기까지 다양한 하드웨어에서 실행됩니다. Qwen-32B 증류 버전은 벤치마크에서 1-mini보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하면서도 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 요구합니다.

가격: DeepSeek-R1은 MIT 라이선스로 출시되며 사용료는 없습니다. 전체 671B 모델은 최소 8개의 A100 GPU가 필요합니다(클라우드 비용: 시간당 약 25~30달러). 정제된 모델은 훨씬 저렴하게 구동됩니다. 32B 모델은 단일 A100만 있으면 됩니다(클라우드 비용: 시간당 약 3~5달러, 하드웨어 구매 비용: 약 10,000달러). 7B 버전은 일반 소비자용 RTX 4090 GPU에서 실행됩니다.

DeepSeek은 테스트용 API 액세스를 무료로 제공하며, 속도 제한이 있습니다. 프로덕션 배포에는 셀프 호스팅 또는 클라우드 인프라가 필요합니다.

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3. Qwen3-235B

알리바바의 Qwen3-235B는 오픈소스 모델에 하이브리드 사고 방식을 적용합니다. 사용자는 작업 복잡성에 따라 추론 노력 수준(낮음, 중간, 높음)을 조절할 수 있습니다. 신속한 고객 서비스 대응이 필요하신가요? 낮은 사고 모드가 빠른 답변을 제공합니다. 복잡한 데이터 분석을 실행하시나요? 높은 사고 모드가 체계적인 추론을 적용합니다.

이 아키텍처는 총 235억 개의 매개변수를 사용하며, 그중 22억 개가 94개 계층에 걸쳐 활성화됩니다. 각 계층은 128명의 전문가로 구성되며, 토큰당 8명이 활성화됩니다. 이러한 전문가 선택은 성능을 유지하면서 효율적인 처리를 가능하게 합니다. 이 모델은 119개 언어에 걸쳐 10억 개 이상의 토큰을 사용하여 학습되었으며, 이는 이전 Qwen 버전보다 1배 더 많은 다국어 데이터를 나타냅니다.

성능은 87-88%의 MMLU 정확도와 강력한 다국어 벤치마크를 자랑합니다. 이 모델은 아시아, 유럽 및 기타 시장의 C-Eval 및 지역별 평가에서 탁월한 성과를 보였습니다. 코드 생성은 37%의 제로샷을 기록하지만, 복잡한 프로그래밍 작업을 위해 사고 모드를 활성화하면 상당한 개선 효과를 보입니다.

가격: Qwen3-235B는 Apache 2.0 라이선스를 무료로 사용합니다. 전체 모델은 양자화 방식에 따라 A100 GPU 4~8개가 필요합니다(클라우드: 시간당 약 15~30달러). Alibaba Cloud는 토큰당 요금제로 관리형 엔드포인트를 제공하며, 사고 모드는 토큰 1개당 0.002달러, 표준 모드는 토큰 1개당 0.0003달러부터 시작합니다.

더 작은 Qwen3 모델(7B, 14B, 72B)은 일반 소비자용 하드웨어에서 실행됩니다. 7B 모델은 24GB 일반 소비자용 GPU에서 작동합니다.

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4. 라마 4

Meta의 LLaMA 4는 텍스트, 이미지, 짧은 비디오 전반에 걸쳐 네이티브 멀티모달 기능을 제공합니다. Scout 버전은 109억 개의 매개변수와 17억 개의 활성 매개변수를 포함하는 반면, Maverick은 전문화된 작업을 위해 더 큰 전문가 풀을 사용합니다. 두 버전 모두 초기 퓨전 기술을 통해 여러 콘텐츠 유형을 처리하여 모달리티를 통합된 표현으로 통합합니다.

컨텍스트 처리가 새로운 수준에 도달했습니다. LLaMA 4 Scout는 광범위한 문서 분석 애플리케이션을 위해 최대 1천만 개의 토큰을 지원합니다. 표준 컨텍스트는 12만 8천 개의 토큰으로, 대부분의 사용 사례에서 이미 상당한 규모입니다. 이 모델은 LLaMA 3 훈련 구성의 두 배인 30조 개 이상의 토큰으로 사전 학습되었습니다.

성능 벤치마크 결과, LLaMA 4는 코딩, 추론 및 다국어 테스트에서 GPT-4o와 Gemini 2.0 Flash보다 우수한 성능을 보였습니다. Meta는 모델 규모에 따라 하이퍼파라미터를 안정적으로 설정하는 기술인 MetaP를 개발했습니다. 이를 통해 학습된 파라미터를 다양한 구성으로 전환할 때 일관된 성능을 유지할 수 있습니다.

가격: LLaMA 4는 Meta의 맞춤형 상용 라이선스(대부분의 경우 무료, 700억 명 이상 사용자 서비스 제한)를 사용합니다. Scout 버전은 H100 GPU 2~4개(클라우드: 시간당 약 10~20달러)가 필요합니다. Maverick은 H100 GPU 4~8개(시간당 약 20~40달러)가 필요합니다. Meta는 플랫폼을 통해 속도 제한이 있는 무료 API 액세스를 제공합니다.

소형 LLaMA 모델은 소비자용 하드웨어에서 실행됩니다. 8B 모델은 16GB GPU에서 작동합니다. 엔터프라이즈 배포 시에는 Meta와 직접 라이선스 협상이 가능합니다.

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5. 믹스트랄-8x22B

Mistral AI의 Mixtral-8x22B는 동급 고밀도 모델 대비 75%의 연산 절감 효과를 제공합니다. 전문가 혼합 설계는 220억 개의 매개변수를 가진 8개의 전문가를 포함하며, 총 1,410억 개의 매개변수를 갖지만, 추론 과정에서 활성화되는 매개변수는 390억 개에 불과합니다. 이러한 희소 활성화 방식은 700억 개의 고밀도 모델보다 빠른 속도로 실행되면서도 탁월한 성능을 제공합니다.

이 모델은 정교한 애플리케이션 개발을 위한 네이티브 함수 호출을 지원합니다. 사용자 지정 통합 계층 없이 자연어 인터페이스를 API 및 소프트웨어 시스템에 직접 연결할 수 있습니다. 64,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창은 확장된 대화와 포괄적인 문서 분석을 처리합니다.

영어, 프랑스어, 이탈리아어, 독일어, 스페인어에서 다국어 성능이 두드러집니다. Mistral은 유럽 언어에 특화되어 언어 범위가 넓지만 얕은 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 수학적 추론은 GSM8K에서 90.8%를 기록했으며, 코딩은 HumanEval 및 MBPP 벤치마크에서 우수한 결과를 보였습니다.

가격: Mixtral-8x22B는 Apache 2.0 라이선스에 따라 운영되며 수수료가 없습니다. 프로덕션에는 A100 GPU 2~4개가 필요합니다(클라우드: 시간당 약 10~15달러). Mistral은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 6달러의 관리형 API 액세스를 제공합니다. 셀프 호스팅을 통해 초기 하드웨어 투자 후 토큰당 비용이 발생하지 않습니다.

양자화된 버전은 허용 가능한 성능 저하를 감수하며 단일 A100에서 실행됩니다. 이 모델의 효율성은 대량 생산 워크로드에 비용 효율적입니다.

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