오픈소스 LLM,
솔직하게 비교.

2026년 4월 공개된 MoE 플래그십. 추론·코딩에서 오픈 리더보드 1위, 236B와 67B 디스틸드 모델도 같이 나와 셀프 호스팅하기 좋다.

메타의 대표 LLM. 8B·70B·405B 세 사이즈, 8B는 16GB GPU 한 장에 올라가고 허깅페이스에서 다운로드 1위.

프랑스 미스트랄 AI 플래그십. 일반 추론 강점, 환각 적음, EU 규제 친화적이라 컴플라이언스 민감한 곳에서 인기.

MS의 14B 추론 모델. 14B인데 70B급 수학·추론 점수 — 리더보드 파라미터 효율 1위.

알리바바 2026년 4월 공개. 35B인데 코딩·비전 벤치마크는 70B급, 라이선스 관대하고 중국어가 특히 강하다.

상하이 AI 랩 3세대 InternLM. Apache-2.0, 200K 컨텍스트, 추론 강점. 조용히 잘 만든 중국발 오픈 모델.

코히어 RAG 특화 플래그십. 검색·다국어·툴 사용 강점. 가중치는 오픈이지만 라이선스는 연구용 — 상업은 코히어 API.

구글 오픈 가중치 모델. 2B는 강력한 소형 모델, 폰·엣지·라즈베리파이 5에서도 돈다.

2024년 클래식 MoE. 22B 익스퍼트 8개, 토큰당 39B 액티브. Apache-2.0이라 프로덕션 팀의 오픈 MoE 단골.

UAE 기술혁신연구소(TII)의 오픈소스 플래그십. 가중치 완전 오픈, 일정 매출 이하면 상업 사용 가능.

01.AI 오픈 Yi 시리즈. 100% Apache-2.0, 사용 제약 없음. 2024년부터 셀프 호스팅 단골인 영·중 바이링구얼 모델.

Qwen3.6 7B 비전 지원 모델. 사이즈 대비 강력, 7B 모델 중 최광역 언어 커버리지.

AI2의 라마 인스트럭션 튜닝 모델. 오픈 레시피 — 후훈련 단계가 전부 문서화되어 재현 가능.

라마 4 8B 모델 — 다운로드 1위 로컬 LLM. fp16에서는 16GB GPU, Q4에서는 4GB면 충분.

라마 베이스 기반 커뮤니티 파인튜닝 채팅 모델. Apache-2.0 가중치, 로컬 10B 미만 평가에서 자주 1위.

앨런 AI의 진짜 오픈 모델 — 가중치, 학습 코드, 학습 데이터, 체크포인트 전부 공개. 이 목록에서 가장 재현 가능.

DeepSeek 코딩 특화 모델. 오픈 코드 모델 HumanEval 1위, FIM과 레포 단위 컨텍스트 지원.

BigCode 협업 오픈 코드 LLM. 허용 라이선스 코드만 학습 — 코드 컴플라이언스 민감한 곳에 중요.