- 대규모 언어 모델LLMs은 대규모 텍스트 데이터 세트를 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 AI 시스템으로 요약, 추론, 대화형 상호작용과 같은 작업을 가능하게 합니다.
- OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI, Mistral 등 최고의 LLM 제공업체는 각각 멀티모달, 추론, 개방성 또는 기업 준비성과 같은 다양한 강점을 전문으로 합니다.
- 대화에 가장 적합한 LLMs (예: GPT 및 클로드 소네트 4)은 미묘한 대화, 문맥 유지, 어조 전환을 처리하는 데 탁월하며, 추론에 중점을 둔 모델인 DeepSeek R1 및 Gemini 2.5 Pro는 복잡한 다단계 작업을 처리합니다.
내 X 피드에 매일 새로운 AI 모델이 표시됩니다. 눈을 깜빡이면 다음 "오픈 웨이트, GPT- 레벨" 드롭을 놓치게 됩니다.
LLaMA가 나왔을 때 큰 이슈가 된 것 같았던 기억이 납니다. 비쿠나가 뒤를 이었죠. 그러다 모든 것이 흐려졌죠. Hugging Face 하룻밤 사이에 인공지능 홈페이지로 바뀌었죠.
이런 재료로 건물을 짓는다면 이 모든 것을 다 따라잡아야 할까? 아니면 그냥 작동하는 것을 골라서 부러지지 않기를 기도해야 할까요?
대부분 실제 제품에서 사용해 보았습니다. 일부는 채팅에 적합했습니다. 어떤 것은 LM 에이전트나 툴체인에서 사용하는 순간 무너져 버렸습니다.
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델LLMs은 다양한 작업에서 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 학습된 AI 시스템입니다.
이 모델은 책, 웹사이트, 코드, 대화 등 방대한 양의 텍스트를 학습하여 언어가 실제로 어떻게 작동하는지 배울 수 있습니다.
인공지능 챗봇은 문맥을 파악하기 때문에 후속 질문 후에도 사용자가 묻는 내용을 이해하는 것을 보셨을 것입니다.
LLMs 문서 요약, 질문에 대한 답변, 코드 작성, 언어 간 번역, 일관된 대화 참여와 같은 작업에 능숙합니다.
연쇄 사고 프롬프트와 같은 개념에 대한 연구가 증가함에 따라 LLMs AI 에이전트로 전환하는 것도 가능해졌습니다.
상위 7대 LLM 제공업체
최고의 모델을 분석하기 전에 누가 이러한 모델을 구축했는지 알아볼 필요가 있습니다.
제공업체마다 모델 설계에 대한 관점이 다른데, 일부는 원시 규모에 초점을 맞추고, 일부는 안전 또는 멀티모달리티에 중점을 두며, 일부는 개방형 액세스를 추구합니다.
모델의 출처를 이해하면 모델이 어떻게 작동하고 누구를 위해 만들어졌는지 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
OpenAI
OpenAI ChatGPT 와 GPT 시리즈를 개발한 회사입니다. 오늘날 LLMs 구축하는 대부분의 팀은 이 모델을 직접 사용하거나 이 모델과 경쟁합니다.
OpenAI 연구실과 상업용 플랫폼으로 운영되며 API 및 제품 통합을 통해 모델을 제공합니다.
OpenAI GPT 같이 광범위한 기능을 갖춘 범용 GPT 챗봇모델을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 현재 상용 및 개발자 대상 AI의 많은 부분을 형성하고 있습니다.
Anthropic
Anthropic 샌프란시스코에 본사를 둔 AI 회사로, 다리오와 다니엘라 아모데이 남매를 비롯한 전직 OpenAI 연구원들이 2021년에 설립했습니다.
이 팀은 긴 대화에서 안전하고, 조정 가능하며, 해석 가능하고, 신뢰할 수 있는 언어 모델을 구축하는 데 중점을 둡니다.
Claude 제품군은 강력한 지침 준수 및 컨텍스트 유지 기능으로 유명하며, 이러한 가치는 모델이 미묘한 프롬프트와 다중 턴 대화를 처리하는 방식에서 명확하게 드러납니다.
구글 딥마인드
딥마인드는 원래 게임과 강화 학습 분야의 혁신으로 유명한 구글의 AI 연구 부서입니다.
현재 Google의 많은 AI 제품을 구동하는 Gemini 모델 제품군을 개발하는 팀입니다.
Gemini 모델은 멀티모달 추론과 긴 컨텍스트 작업을 위해 구축되었으며, 이미 검색, YouTube, Drive 및 Android와 같은 에코시스템에 통합되어 있습니다.
메타
Meta는 현재 가장 강력한 개방형 LLMs 중 하나인 LLaMA 모델을 개발한 회사입니다.
라이선스에 따라 액세스가 제한되지만, 이 모델은 완전히 다운로드할 수 있으며 비공개 배포 및 실험에 일반적으로 사용됩니다.
Meta는 더 많은 커뮤니티가 외부 API에 의존하지 않고도 시스템을 미세 조정, 호스팅 또는 구축할 수 있는 모델을 출시하는 데 주력해 왔습니다.
DeepSeek
딥시크는 추론과 검색에 중점을 둔 경쟁력 있는 오픈형 모델을 출시하며 빠르게 주목받고 있는 중국 기반의 AI 회사입니다.
이 모델은 시스템 구축 및 배포 방식에 대한 투명성과 제어를 원하는 개발자에게 인기가 있습니다.
xAI
xAI는 X(구 트위터)와 긴밀히 협력하는 독립적인 R&D 그룹으로 자리 잡은 AI 회사입니다.
Grok 모델은 X 제품에 통합되어 있으며 대화 기능과 실시간 데이터 액세스를 결합하는 것을 목표로 합니다.
미스트랄
미스트랄은 파리에 본사를 둔 AI 스타트업으로 고성능의 개방형 모델을 출시하는 것으로 유명합니다.
이들의 작업은 효율성과 접근성에 중점을 두며, 로컬 또는 저지연 배포에 자주 사용되는 모델입니다.
최고의 대형 언어 모델 10가지
우리 대부분은 순위표에 따라 모델을 선택하는 것이 아니라 자신에게 맞는 모델을 선택합니다.
여기서 '최고'는 가장 큰 모델이나 어떤 평가에서 최고 점수를 받은 것을 의미하지 않습니다. 그것은 의미합니다: 상담원을 지원하거나, 코딩 파이프라인을 관리하거나, 고객에게 응답하거나, 중요한 작업에서 전화를 거는 데 사용할 수 있는가?
그런 모델을 골랐습니다:
- 현재 활발하게 유지 관리 및 사용 가능
- 실제 애플리케이션에서 테스트 중
- 대화, 추론, 속도, 개방성 또는 멀티모달 깊이 등 진정으로 잘하는 것
물론 새로운 모델은 계속 출시될 것입니다. 하지만 이 모델들은 이미 야생에서 그 성능을 입증하고 있으며, 지금 구축 중이라면 알아두어야 할 가치가 있는 모델들입니다.
최고의 회화 LLMs
최고의 대화 모델은 여러 차례에 걸쳐 맥락을 유지하고, 사용자의 어조에 맞춰 조정하며, 대화가 바뀌거나 반복되는 경우에도 일관성을 유지합니다.
이 목록을 작성하려면 모델이 몰입감을 느껴야 합니다. 지저분한 표현을 처리하고, 중단된 말을 우아하게 회복하며, 누군가가 듣고 있는 것처럼 느껴지는 방식으로 응답해야 합니다.
1. GPT4o
Tags: 태그: 대화형 AI, 실시간 음성, 멀티모달 입력, 오픈 소스
GPT 2024년 5월에 출시된 OpenAI최신 플래그십 모델로, LLMs 실시간 멀티모달 상호작용을 처리하는 방식에 큰 도약을 가져올 것입니다.
텍스트, 파일, 이미지, 오디오를 입력으로 받아 모든 형식으로 응답할 수 있습니다.
저는 최근 프랑스어 연습을 위해 GPT 광범위한 언어 이해력을 사용하고 있는데, 이보다 더 좋을 수는 없습니다.
음성 응답은 거의 즉각적으로 (약 320ms) 이루어지며 놀라울 정도로 사람처럼 느껴지는 방식으로 톤과 분위기까지 반영합니다.
인터넷에서 가장 많이 채택된 챗봇 중 하나이지만, OpenAI 에코시스템과 함께 제공되는 추가 기능과 도구로 인해 기업에서 가장 선호하는 챗봇이기도 합니다.
2. 클로드 4 소네트
Tags: Tags: 대화형 AI, 긴 컨텍스트 메모리, 엔터프라이즈 지원, 비공개 소스
클로드 소네트 4는 2025년 5월에 출시된 Anthropic최신 대화형 AI 모델입니다.
속도 저하 없이 사려 깊은 느낌을 주는 자연스러운 대화를 위해 설계되었으며, 특히 기업 채팅 설정에서 잘 작동합니다.
긴 대화에서도 컨텍스트를 잘 유지하고, 지침을 안정적으로 따르며, 주제나 사용자 의도의 변화에 빠르게 적응합니다.
Claude 3.7과 같은 이전 버전에 비해 Sonnet 4는 일관성을 잃지 않으면서도 더욱 집중력 있는 답변을 생성하고 장황함을 더 엄격하게 제어할 수 있습니다.
3. Grok 3 (xAI)
Tags: 태그: 대화형 AI, 실시간 인식, 유머, 오픈소스, 유머
Grok 3는 온라인에 너무 오래 접속한 친구 같은 느낌입니다. X에 연결하면 인터넷 API에 연결하지 않고도 뉴스를 확인할 수 있습니다.
LLM 유머는 보통 비극적이지만, Grok은 적어도 자신이 농담을 하고 있다는 것을 알고 있습니다. 가끔은 착지합니다. 때로는 소용돌이치기도 합니다. 어느 쪽이든 계속 말을 합니다.
제품 출시 중 그룹 채팅이 무너지거나 실시간 헤드라인을 따라 비웃는 미디어 봇과 같이 시끄럽고 반응이 빠른 공간에서 가장 잘 작동합니다.
지구가 둥근지 확인하는 데 도움을 주는 Grok 또는 그 혼돈의 쌍둥이인 "Gork"가 X 실에 숨어 있는 것을 가끔 발견할 수 있습니다. 그러니 계속 주시하세요.
최고의 추론 LLMs
일부 모델은 속도를 위해 제작되었습니다. 이들은 생각하도록 설계되었습니다. 이들은 복잡한 지시를 따르고 여러 단계로 이루어진 긴 작업에도 집중력을 유지합니다.
즉, 단순히 답변을 생성하는 데 그치지 않고 수행한 작업을 추적하고 결과에 따라 조정하며 의도를 가지고 다음 단계를 계획합니다.
대부분 ReAct 및 CoT와 같은 추론 프레임워크를 사용하므로 속도보다 구조가 필요한 AI 에이전트 및 문제를 구축하는 데 이상적입니다.
4. OpenAI o3
Tags: 추론 LLM, 생각의 사슬, 에이전트 준비, 오픈 소스
OpenAI o3는 구조화된 사고가 필요한 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 추론 중심 모델입니다.
수학, 코딩, 과학적 문제 해결과 같은 영역에 탁월하며, OpenAI o1에서 계승한 사고의 사슬 기술을 활용하여 문제를 관리 가능한 단계로 세분화합니다.
OpenAI 더 나은 행동 계획을 위해 숙고적 정렬을 사용합니다. 이 모델은 앞으로 나아가기 전에 안전 가이드에 따라 자체 결정을 확인합니다.
지금까지 살펴본 바에 따르면, OpenAI o3의 두뇌와 4o의 유연성을 결합하여 두 가지의 장점을 GPT 통합할 가능성이 높습니다.
5. 클로드 4 오푸스
Tags: 추론 LLM, 긴 컨텍스트 메모리, 엔터프라이즈 지원, 비공개 소스
클로드 4 오푸스는 소네트보다 속도가 눈에 띄게 느리고 가격이 비싸지만 Anthropic플래그십 모델입니다.
지금까지 Anthropic 훈련한 모델 중 가장 큰 모델인 이 모델은 긴 입력에도 집중력을 유지하며 각 단계의 논리를 파악할 수 있습니다.
밀도가 높은 자료와 잘 어울립니다. 전체 보고서나 프로세스 문서를 제공하면 컨텍스트와 참조를 통해 세부 사항을 안내해 줍니다.
이는 대규모 작업 공간에서 추론할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 엔터프라이즈 팀에게 매우 중요한 문제입니다.
6. 제미니 2.5 프로
Tags: Tags: 추론 LLM, 긴 컨텍스트 작업, 계획 기능, 비공개 소스
Gemini 2.5 Pro는 딥마인드에서 가장 뛰어난 성능을 자랑하는 모델입니다(적절한 곳에 사용한다면).
딥 리서치가 활성화된 AI Studio에서는 완전한 추론 체인으로 응답하고 명확한 논리로 의사 결정을 내립니다.
이러한 추론을 통해 다단계 워크플로와 상담원 시스템에서 우위를 점할 수 있습니다.
Gemini 2.5 Pro는 생각할 수 있는 공간과 활용할 수 있는 도구가 있을 때 최고의 성능을 발휘합니다. 따라서 확장할 수 있는 구조가 필요한 논리 인식 애플리케이션을 구축하는 팀에게 강력한 선택이 될 수 있습니다.
7. DeepSeek R1
Tags: 추론 LLM, 긴 맥락, 연구 중심, 오픈소스, 오픈소스
딥시크 R1은 오픈 웨이트가 적용된 상태에서 핵심 추론 벤치마크에서 클로드와 o1을 앞질렀고, 비공개 출시를 앞두고 있는 팀들이 패닉에 빠지는 순간을 불러일으켰습니다.
R1의 우위는 아키텍처에서 비롯되었습니다. R1은 깔끔한 토큰 처리와 대화가 길어질 때 주의력을 어떻게 확장해야 하는지에 대한 명확한 감각에 집중하여 구조에 집중 합니다.
착륙 로직과 유지 단계가 필요한 에이전트를 구축하는 경우, R1은 추론 모델 중 유일한 오픈 소스 모델인 하드웨어와 함께 기본 수준의 성능을 매우 쉽게 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.
최고의 경량 LLMs
모델이 작을수록 단점이 더 많이 느껴지지만, 제대로만 하면 작다고 느껴지지 않습니다.
대부분의 소형 모델은 대형 버전에서 추출한 것으로, 크기를 줄이면서 원본의 기술을 충분히 유지하도록 훈련받았습니다.
엣지 디바이스, 저사양 설정, 필요한 경우 노트북에서도 실행할 수 있습니다.
여기서 반드시 깊은 추론이나 긴 채팅을 추구할 필요는 없습니다. 전체 클라우드 stack 가동하지 않고도 정확하고 빠른 결과물을 얻고자 하는 것입니다.
8. 젬마 3 (4B)
Tags: 경량 LLM, 온디바이스 사용, 오픈 소스
Gemma 3(4B)는 Google의 더 큰 Gemma 라인에서 제공되며, 클라우드 연결 없이 적당한 하드웨어에서 실행될 수 있도록 40억 개의 매개변수로 조정되었습니다.
상위 모델의 지침을 따르는 규율을 유지하면서도 모바일 상담원이나 오프라인 채팅 위젯에 필요한 속도로 응답합니다.
로컬 워크플로에 드롭하면 빠르게 시작되고 메모리 제한이 엄격한 상황에서도 안정적으로 유지됩니다.
9. 미스트랄 스몰 3.1
Tags: 경량 LLM, 온디바이스 사용, 오픈 소스
미스트랄 스몰 3.1은 이전 미스트랄 스몰 시리즈를 기반으로 하지만, 128k 토큰 창을 제공하면서도 단일 소비자 GPU에서 실행할 수 있을 만큼 가벼운 설치 공간을 유지합니다.
초당 약 150개의 토큰을 스트리밍하고 텍스트 및 기본 이미지 프롬프트를 모두 처리하므로 엣지 채팅 레이어 또는 임베디드 에이전트에 적합합니다.
10. Qwen 3 (4B)
Tags: 경량 LLM, 다국어, 오픈소스, 오픈소스
Qwen 3 4B는 100개 이상의 언어를 이해하고 도구 호출 프레임워크에 깔끔하게 연결되는 40억 개의 매개변수 모델로 Alibaba의 대규모 Qwen 3 아키텍처를 축소한 것입니다.
Apache 스타일의 라이선스에 따라 오픈 웨이트이며, 적당한 GPU에서 실행되며, 개발자가 빠른 추론이 필요한 에이전트 작업에서 주목을 받고 있습니다.
선호하는 LLM 사용하여 에이전트를 구축하는 방법
모델을 선택하셨나요? 잘됐네요. 이제 실행에 옮길 차례입니다.
LLM 실제로 사용 사례에 적합한지 확인하는 가장 좋은 방법은 직접 빌드하여 실제 입력 및 배포 흐름을 처리하는 방법을 확인하는 것입니다.
이 빠른 빌드에서는 AI 챗봇 및 상담원을 위한 시각적 빌더인 Botpress 사용하겠습니다.
1단계: 상담원의 범위 및 역할 정의하기
플랫폼을 열기 전에 봇이 어떤 역할을 해야 하는지 명확히 파악해야 합니다.
좋은 방법은 몇 가지 작업으로 시작하여 실행 가능성과 채택 여부를 확인한 다음 그 위에 구축하는 것입니다.
FAQ 챗봇으로 작게 시작하면 데이터 사용 방식과 구조화된 매개변수가 LLMs 또는 도구 간에 어떻게 이동하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2단계: 기본 상담원 만들기
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Botpress 스튜디오에서 새 봇을 열고 상담원을 위한 명확한 지침을 작성합니다.
이는 LLM 어떻게 행동해야 하며 어떤 작업을 수행해야 하는지를 알려줍니다. 마케팅 챗봇을 위한 명령어 세트의 예는 다음과 같습니다:
"귀하는 [회사]의 마케팅 도우미입니다. 사용자가 제품에 대해 알아보고, 자주 묻는 질문에 답하고, 데모를 예약하거나 이메일 업데이트에 등록하도록 유도하세요. 간결하고, 도움이 되며, 적극적인 자세로 임하세요."
3단계: 주요 문서 및 웹사이트 추가
지식창고에 정보를 업로드하거나 작성하여 챗봇이 답변할 수 있도록 합니다:
- 제품 비교
- 가격 분석
- 랜딩 페이지 URL
- 주요 CTA(데모, 평가판, 문의 양식 링크)
콘텐츠가 퍼널에 더 잘 부합할수록 봇의 성능이 향상됩니다.
4단계: 선호하는 LLM 전환하기
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일반 봇을 설정한 후에는 이제 챗봇의 특정 작업에 사용되는 LLMs 변경할 수 있습니다.
대시보드 왼쪽의 봇 설정으로 이동하여 전환할 수 있습니다.
LLM 옵션으로 이동하면 여기에서 원하는 LLM 선택할 수 있습니다.
Botpress OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek 등을 지원하므로 원하는 대로 성능과 예산의 균형을 맞출 수 있습니다.
5단계: 원하는 채널에 배포하기
AI 에이전트에 가장 적합한 LLM 결정한 후에는 챗봇을 여러 플랫폼에 동시에 배포할 수 있습니다.
챗봇은 매우 쉽게 Whatsapp 챗봇 또는 Telegram 챗봇으로 전환하여 모든 도메인의 사용자 지원을 시작할 수 있습니다.
지금 바로 LLM 에이전트 배포하기
맞춤형 AI 에이전트를 통해 일상에서 LLMs 을 활용하세요.
수많은 챗봇 플랫폼이 존재하기 때문에 특정 요구 사항을 충족하는 AI 에이전트를 쉽게 설정할 수 있습니다. Botpress 무한한 확장이 가능한 AI 에이전트 플랫폼입니다.
사전 구축된 통합 라이브러리, 드래그 앤 드롭 워크플로, 포괄적인 튜토리얼을 통해 모든 단계의 전문 지식이 있는 빌더가 액세스할 수 있습니다.
모든 LLM 연결하여 모든 사용 사례에 걸쳐 AI 프로젝트를 강화하세요.
자주 묻는 질문
인프라 외에 호스팅형과 오픈소스 LLMs 차이점은 무엇인가요?
호스팅 LLMs API를 통해 쉽게 사용할 수 있고 설정이 필요하지 않지만 제어가 제한적인 폐쇄형 시스템으로 작동합니다. 반면 오픈 소스 LLMs 완전한 투명성, 사용자 지정 및 재교육이 가능하므로 설명이 필요한 사용 사례에 더 적합합니다.
내 데이터에 맞게 GPT 또는 Claude 3.5와 같은 호스팅된 LLMs 미세 조정할 수 있나요?
대부분의 경우 호스팅 모델은 완전한 미세 조정을 지원하지 않습니다. 하지만 시스템 지침, 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG) 등의 구성 옵션을 제공하여 모델을 재교육하지 않고도 응답을 조정할 수 있는 경우가 많습니다.
LLMs 기존의 규칙 기반 NLP 시스템과 어떻게 비교되나요?
규칙 기반 NLP는 컴퓨터에게 매우 엄격한 대본을 주는 것과 같지만, LLMs 즉흥 연기와 비슷합니다. 수많은 데이터에서 패턴을 학습하고 훨씬 더 모호하고 개방적인 언어를 처리할 수 있습니다.
LLMs 이전 상호 작용에 대한 메모리를 유지하며 어떻게 처리하나요?
대부분의 LLMs 기본적으로 과거 채팅을 기억하지 못합니다. 세션 추적 또는 컨텍스트 추가를 통해 메모리를 수동으로 관리해야 합니다. 하지만 일부 플랫폼(메모리 기능이 있는 GPT 등)은 내장 메모리 기능을 제공하기 시작했습니다.
비즈니스용 LLM 평가할 때 가장 중요한 지표는 무엇인가요?
정확성(올바른 답변을 제공하는가?), 지연 시간(얼마나 빠른가?), 비용(API 가격이 합산되는가!), 안전성(이상하거나 위험한 출력을 피하는가?) 등을 고려하세요. 다국어 지원이나 통합의 용이성 등에는 보너스 점수를 줍니다.
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