Llama 3 vs Mistral vs Qwen: 2026년 최고의 오픈소스 LLM은?

Q: 한국어 성능은 어떤 모델이 제일 좋은가요?

👉 일반적으로 Llama 3 기반의 한국어 파인튜닝 모델들이 많아 안정적이지만, 최근 Qwen 2도 한국어를 포함한 다국어 능력이 크게 개선되었습니다.

Q: 상업적 이용 시 비용을 지불해야 하나요?

👉 위 세 모델 모두 일정 규모 이하의 기업에서는 무료로 사용 가능하지만, Llama 3의 경우 사용자 수 제한(7억 명)이 있음을 유의해야 합니다.

[Llama 3 vs Mistral vs Qwen] 어떤 오픈소스 LLM을 선택해야 할까요? 최신 벤치마크 성능 데이터와 라이선스 정책을 한눈에 비교하여 여러분의 프로젝트에 가장 적합한 모델을 찾는 가이드를 확인해보세요.

요즘 인공지능 분야의 발전 속도를 보면 정말 입이 떡 벌어질 정도죠? 😲 특히 최근에는 거대 기업들이 독점하던 폐쇄형 모델을 넘어, 누구나 활용할 수 있는 오픈소스 LLM(거대언어모델)의 성능이 비약적으로 향상되었습니다. 저도 최근 프로젝트를 진행하면서 어떤 모델을 서버에 올려야 할지 고민이 참 많았는데요. 솔직히 말해서 모델이 너무 많아지다 보니 성능 지표를 일일이 대조해보는 게 보통 일이 아니더라고요. 그래서 오늘은 오픈소스 생태계의 '3대장'이라고 불리는 Llama 3, Mistral, 그리고 Qwen을 꼼꼼하게 비교해 보려고 합니다. 함께 살펴보실까요? 😊

1. 오픈소스 LLM의 진화: 왜 이 모델들인가? 🤔

현재 오픈소스 AI 시장은 메타(Meta)의 Llama 3, 유럽의 자존심 Mistral, 그리고 알리바바의 강력한 대항마 Qwen이 주도하고 있습니다. 각 모델은 저마다의 강점이 뚜렷한데요. 예전에는 오픈소스 모델이라고 하면 성능이 한참 떨어질 거라는 편견이 있었지만, 이제는 특정 벤치마크에서 GPT-4를 위협할 정도로 성장했습니다.

💡 알아두세요!
'오픈소스'라고 해서 모두가 완전한 무료는 아닙니다. 각 모델이 채택한 라이선스(Apache 2.0, Llama 3 License 등)에 따라 상업적 이용 가능 여부와 제약 사항이 다르니 사용 전 반드시 확인이 필요합니다.

2. 벤치마크 성능 정면 승부 📊

가장 궁금해하실 성능 지표를 살펴보겠습니다. 상식적인 추론 능력을 측정하는 MMLU부터 코딩 실력을 보는 HumanEval까지, 주요 벤치마크 결과를 정리했습니다. 수치는 모델 버전 및 파라미터 크기에 따라 차이가 있을 수 있음을 참고해 주세요.

주요 모델별 벤치마크 비교 (7B~8B 파라미터 기준)

구분	Llama 3 (8B)	Mistral (7B v0.3)	Qwen 2 (7B)
MMLU (추론)	66.6%	61.5%	70.5%
HumanEval (코딩)	62.2%	50.4%	79.3%
GSM8K (수학)	79.6%	52.1%	82.3%

⚠️ 주의하세요!
벤치마크 점수가 실제 사용 체감과 항상 일치하는 것은 아닙니다. 특히 한국어 처리 능력의 경우, 학습 데이터 구성에 따라 결과가 다를 수 있으므로 직접 테스트해보는 과정이 필수적입니다.

3. 라이선스 및 상업적 이용 가이드 🧮

모델을 선택할 때 성능만큼 중요한 것이 바로 라이선스입니다. 비용 문제나 법적 분쟁을 피하기 위해 꼭 확인해야 할 포인트들이죠.

📝 모델별 라이선스 요약

Llama 3: Meta 전용 커스텀 라이선스 (월간 활성 사용자 7억 명 이하 무료 상업적 이용 가능)
Mistral: Apache 2.0 (완전 개방형, 상업적 이용 및 수정에 매우 관대함)
Qwen: Tongyi Qianwen LICENSE (특정 조건 만족 시 상업적 이용 가능)

4. 어떤 상황에서 무엇을 써야 할까? 📚

선택이 어려운 분들을 위해 실제 사용 시나리오별 추천 가이드를 준비했습니다.

💡 상황별 모델 추천

범용적인 앱 개발: 생태계가 가장 넓고 커뮤니티 지원이 좋은 Llama 3를 추천합니다.
가벼운 온디바이스 배포: 최적화 효율이 뛰어난 Mistral이 유리합니다.
코딩 보조 및 다국어 지원: 코딩 성능 지표가 압도적인 Qwen이 탁월한 선택입니다.

💡

오픈소스 LLM 핵심 요점

✨ 성능 왕좌: Qwen 2가 현재 7B~8B 체급의 벤치마크 점수에서 가장 앞서 있습니다.

📊 생태계 강자: Llama 3는 가장 많은 튜토리얼과 파인튜닝 데이터를 보유하고 있습니다.

🧮 선택 공식:

최종 선택 = (성능 × 목적) + 라이선스 적합성

👩‍💻 자유도: Mistral은 가장 깔끔한 오픈소스 라이선스(Apache 2.0)를 제공합니다.

사용 전 해당 모델의 최신 라이선스 약관을 공식 레포지토리에서 한 번 더 확인하세요!

자주 묻는 질문 ❓