2025년 최고의 대형 언어 모델(LLM) 10가지

요즘 X 피드에는 매일 새로운 AI 모델이 등장합니다. 잠깐 한눈팔면 다음 "오픈 웨이트, GPT-4o 수준" 모델을 놓치기 쉽습니다.

LLaMA가 처음 나왔을 때가 기억납니다. 큰 이슈였죠. 곧이어 Vicuna가 나왔고, 그 이후로는 모든 것이 빠르게 지나갔습니다. Hugging Face는 순식간에 AI의 중심지가 됐습니다.

이런 기술로 무언가를 만들고 있다면, 모든 걸 따라가야 하는지, 아니면 그냥 하나 골라서 잘 되길 바라는 게 맞는지 고민하게 됩니다.

저는 실제 제품에 대부분의 모델을 적용해봤습니다. 어떤 건 채팅에 탁월하지만, llm 에이전트나 툴체인에 쓰면 바로 한계를 드러내기도 합니다.

대형 언어 모델이란?

대형 언어 모델(LLM)은 다양한 작업에서 인간 언어를 이해하고 생성하도록 학습된 AI 시스템입니다.

이 모델들은 책, 웹사이트, 코드, 대화 등 방대한 텍스트로 학습되어 실제 언어의 작동 방식을 익힙니다.

AI 챗봇이 맥락을 파악해 후속 질문도 이해하는 모습을 본 적이 있을 겁니다.

LLM은 문서 요약, 질문 응답, 코드 작성, 언어 번역, 일관된 대화 등 다양한 작업에 능숙합니다.

연쇄적 사고 프롬프트 같은 연구가 활발해지면서 LLM을 AI 에이전트로 활용하는 것도 가능해졌습니다.

주요 LLM 제공업체 7곳

최고의 모델을 살펴보기 전에, 누가 이 모델들을 만드는지 알아두면 좋습니다.

각 업체마다 모델 설계에 대한 접근이 다릅니다. 어떤 곳은 규모, 어떤 곳은 안전성이나 멀티모달, 또 어떤 곳은 개방성에 집중합니다.

모델의 출처를 알면 그 특성과 대상 사용자를 더 명확히 이해할 수 있습니다.

OpenAI

OpenAI는 ChatGPT와 GPT 시리즈를 만든 회사입니다. 현재 대부분의 LLM 개발팀이 이들의 모델을 직접 사용하거나 경쟁하고 있습니다.

OpenAI는 연구소이자 상업 플랫폼으로, API와 제품 통합을 통해 모델을 제공합니다.

OpenAI는 GPT-4o와 같은 범용 GPT 챗봇 모델 개발에 집중하며, 상업용 및 개발자용 AI 분야에서 큰 영향을 미치고 있습니다.

Anthropic

Anthropic은 2021년 전직 OpenAI 연구원(다리오, 다니엘라 아모데이 남매 등)이 샌프란시스코에 설립한 AI 기업입니다.

이 팀은 안전하고, 조정 가능하며, 해석 가능하고, 긴 대화에서도 신뢰할 수 있는 언어 모델 개발에 집중합니다.

Claude 시리즈는 지시 이행과 맥락 유지에 강하며, 미묘한 프롬프트와 다중 턴 대화에서 그 강점이 잘 드러납니다.

Google DeepMind

DeepMind는 원래 게임과 강화학습에서 혁신을 이룬 구글의 AI 연구 부서입니다.

현재는 Gemini 모델 시리즈를 개발하며, 구글의 다양한 AI 제품을 지원합니다.

Gemini 모델은 멀티모달 추론과 장기 맥락 작업에 최적화되어 있으며, 검색, 유튜브, 드라이브, 안드로이드 등 구글 생태계에 이미 통합되어 있습니다.

Meta

Meta는 오늘날 가장 강력한 오픈 웨이트 LLM 중 하나인 LLaMA 모델을 개발한 회사입니다.

라이선스 하에 접근이 제한되지만, 모델 자체는 완전히 다운로드 가능하며, 사설 배포나 실험에 널리 사용됩니다.

Meta는 외부 API에 의존하지 않고, 커뮤니티가 직접 모델을 미세 조정, 호스팅, 시스템에 통합할 수 있도록 역량 있는 모델을 공개하는 데 집중해왔습니다.

DeepSeek

DeepSeek은 중국 기반 AI 기업으로, 추론과 검색에 중점을 둔 경쟁력 있는 오픈 웨이트 모델을 빠르게 출시하며 주목받고 있습니다.

이들의 모델은 투명성과 시스템 구축·배포에 대한 통제력을 원하는 개발자들 사이에서 인기가 높습니다.

xAI

xAI는 X(구 트위터)와 긴밀히 협력하는 독립 연구개발 그룹으로 자리매김한 AI 기업입니다.

Grok 모델은 X 제품에 통합되어 있으며, 대화 능력과 실시간 데이터 접근을 결합하는 것을 목표로 합니다.

Mistral

Mistral은 파리에 본사를 둔 AI 스타트업으로, 성능이 뛰어난 오픈 웨이트 모델을 출시해왔습니다.

이들은 효율성과 접근성을 중시하며, 모델은 로컬 또는 저지연 환경에서 자주 활용됩니다.

최고의 대형 언어 모델 10선

대부분의 사람들은 순위표에서 모델을 고르지 않습니다. 자신에게 맞는 모델을 선택하죠.

그리고 "최고"란 가장 큰 모델이나 평가 점수 1위가 아니라, 에이전트 구동, 코드 파이프라인 관리, 고객 응대, 중요한 의사결정 등에 실제로 쓸 수 있느냐를 의미합니다.

제가 선정한 모델 기준은 다음과 같습니다.

• 지속적으로 관리되고 현재 사용 가능함
• 실제 애플리케이션에서 테스트됨
• 대화, 추론, 속도, 개방성, 멀티모달 등 특정 영역에서 확실한 강점이 있음

물론 앞으로도 새로운 모델이 계속 나오겠지만, 이 모델들은 이미 실전에서 검증되고 있습니다. 지금 무언가를 만든다면 꼭 알아야 할 모델들입니다.

최고의 대화형 LLM

최고의 대화형 모델은 여러 차례의 대화에서도 맥락을 유지하고, 사용자의 어조에 맞추며, 대화가 전환되거나 반복되어도 일관성을 잃지 않습니다.

이 목록에 오르려면, 모델이 대화에 적극적으로 참여하는 느낌을 줘야 합니다. 어수선한 표현도 잘 처리하고, 중단 후에도 자연스럽게 이어가며, 누군가 진짜로 듣고 있다는 느낌을 줄 수 있어야 합니다.

1. GPT4o

태그: 대화형 AI, 실시간 음성, 멀티모달 입력, 비공개 소스

GPT-4o는 2024년 5월에 출시된 OpenAI의 최신 플래그십 모델로, LLM이 실시간 멀티모달 상호작용을 처리하는 방식에 큰 도약을 이뤘습니다.

텍스트, 파일, 이미지, 오디오 등 다양한 입력을 받아 그에 맞게 응답할 수 있습니다.

최근 GPT-4o의 뛰어난 언어 이해력을 활용해 프랑스어를 연습하고 있는데, 정말 탁월합니다.

음성 응답은 거의 즉시(약 320ms) 도착하며, 어조와 분위기까지 자연스럽게 반영해 사람 같은 느낌을 줍니다.

인터넷에서 가장 널리 사용되는 챗봇일 뿐 아니라, OpenAI 생태계의 다양한 기능과 도구 덕분에 기업에서도 가장 선호하는 모델입니다.

2. Claude 4 Sonnet

태그: 대화형 AI, 장기 맥락 기억, 엔터프라이즈 적합, 비공개 소스

Claude Sonnet 4는 2025년 5월에 출시된 Anthropic의 최신 대화형 AI 모델입니다.

자연스럽고 깊이 있는 대화를 빠른 속도로 구현하도록 설계되었으며, 특히 기업용 채팅 환경에서 강점을 보입니다.

긴 대화에서도 맥락을 잘 유지하고, 지시를 정확히 따르며, 주제나 사용자 의도가 바뀌어도 빠르게 적응합니다.

이전 버전(Claude 3.7 등)과 비교해 Sonnet 4는 더 집중된 답변을 제공하고, 불필요한 장황함을 줄이면서도 일관성을 유지합니다.

3. Grok 3 (xAI)

태그: 대화형 AI, 실시간 인식, 유머, 비공개 소스

Grok 3는 온라인에 오래 있었던 사람 같은 느낌을 줍니다. X와 직접 연결되어 있어, 인터넷 API에 따로 연결하지 않아도 최신 소식을 바로 파악할 수 있습니다.

LLM의 유머는 대체로 비극적이지만, Grok은 적어도 자신이 농담을 한다는 걸 압니다. 가끔은 제대로 먹히고, 가끔은 산으로 갑니다. 어쨌든 계속 말을 이어갑니다.

이 모델은 시끄럽고 반응이 빠른 공간에서 가장 잘 작동합니다. 예를 들어, 제품 출시 중에 그룹 채팅이 폭주하거나, 미디어 봇이 실시간 헤드라인과 함께 빈정거릴 때 같은 곳이죠.

가끔 Grok — 또는 혼란스러운 쌍둥이 “Gork” — 이 X 스레드에 숨어서 지구가 둥근지 확인해주는 모습을 볼 수 있습니다. 그러니 한 번쯤 주의 깊게 살펴보세요.

최고의 추론 LLMs

일부 모델은 속도에 초점을 맞추지만, 이 모델들은 사고에 집중합니다. 복잡한 지시를 따르고, 길고 복합적인 작업에서도 집중력을 유지합니다.

즉, 단순히 답변만 생성하는 것이 아니라, 지금까지 진행된 내용을 추적하고, 결과에 따라 조정하며, 다음 단계를 의도적으로 계획합니다.

대부분 ReAct, CoT 같은 추론 프레임워크를 사용해 AI 에이전트 구축이나 구조가 중요한 문제에 적합합니다.

4. OpenAI o3

태그: 추론 LLM, Chain-of-Thought, 에이전트 지원, 클로즈드소스

OpenAI의 o3는 구조적인 사고가 필요한 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 추론 중심 모델입니다.

수학, 코딩, 과학적 문제 해결 등에서 뛰어나며, OpenAI o1에서 이어진 chain-of-thought 기법을 활용해 문제를 단계별로 분해합니다.

OpenAI는 심사숙고 정렬 방식을 사용해 더 나은 계획을 세웁니다. 모델은 각 결정이 안전 가이드라인에 부합하는지 확인한 후 다음 단계로 나아갑니다.

지금까지의 흐름을 보면, OpenAI는 o3의 두뇌와 4o의 유연성을 결합해 GPT-5로 통합할 가능성이 높아 보입니다.

5. Claude 4 Opus

태그: 추론 LLM, 장기 문맥 기억, 엔터프라이즈 지원, 클로즈드소스

Claude 4 Opus는 Anthropic의 대표 모델로, Sonnet보다 확실히 느리고 비용도 더 높습니다.

Anthropic이 지금까지 훈련한 모델 중 가장 크며, 긴 입력에서도 집중력을 유지하고 각 단계의 논리를 기억합니다.

복잡한 자료에 강합니다. 전체 보고서나 프로세스 문서를 입력하면, 맥락과 참고자료를 바탕으로 세부 내용을 차근차근 설명합니다.

방대한 작업 공간에서 추론이 필요한 엔터프라이즈 팀에게 매우 중요한 기능입니다.

6. Gemini 2.5 Pro

태그: 추론 LLM, 장기 맥락 작업, 계획 기능, 비공개 소스

Gemini 2.5 Pro는 DeepMind의 가장 강력한 모델이지만, 올바른 환경에서 사용할 때 그 진가를 발휘합니다.

AI Studio 내에서 Deep Research 기능을 활성화하면, 완전한 추론 체인과 명확한 논리로 의사결정을 설명합니다.

이러한 추론 능력 덕분에 다단계 워크플로우나 에이전트 시스템에서 강점을 보입니다.

Gemini 2.5 Pro는 생각할 여유와 활용할 도구가 있을 때 최고의 성능을 보여줍니다. 구조적인 확장이 필요한 논리 기반 애플리케이션을 만드는 팀에 적합한 선택입니다.

7. DeepSeek R1

태그: 추론 LLM, 장기 맥락, 연구 중심, 오픈 소스

DeepSeek R1은 오픈 가중치로 공개되었고, 핵심 추론 벤치마크에서 Claude와 o1을 능가해, 클로즈드 릴리스를 준비하던 여러 팀에 실제로 긴장감을 불러일으켰습니다.

이 모델의 강점은 아키텍처에 있습니다. R1은 구조에 집중하며, 깔끔한 토큰 처리와 대화가 길어질 때 주의집중이 어떻게 확장되어야 하는지 명확하게 파악합니다.

논리가 정확히 적용되고 단계가 유지되어야 하는 에이전트를 만들 때, R1은 유일한 오픈소스 추론 모델로서, 자체 하드웨어에서 손쉽게 기본 성능을 구현할 수 있게 해줍니다.

최고의 경량 LLMs

모델이 작아질수록 한계가 더 뚜렷해지지만, 제대로 설계하면 작다는 느낌이 들지 않습니다.

대부분의 소형 모델은 대형 모델에서 추출되어, 원본의 핵심 능력만 남기고 크기를 줄여 훈련됩니다.

이 모델들은 엣지 디바이스, 저사양 환경 — 필요하다면 노트북에서도 실행할 수 있습니다.

여기서는 깊은 추론이나 긴 대화를 기대하는 것이 아니라, 빠르고 정확한 결과를 전체 클라우드 환경 없이 얻는 것이 목표입니다.

8. Gemma 3 (4B)

태그: 경량 LLM, 온디바이스 사용, 오픈 소스

Gemma 3 (4B)는 Google의 대형 Gemma 라인에서 파생된 모델로, 40억 개의 파라미터로 축소되어 클라우드 연결 없이도 보통의 하드웨어에서 실행됩니다.

상위 모델의 지시 따르기 능력을 유지하면서도, 모바일 에이전트나 오프라인 챗 위젯에 필요한 빠른 응답 속도를 제공합니다.

로컬 워크플로우에 적용하면 빠르게 시작하고, 제한된 메모리 환경에서도 안정적으로 동작합니다.

9. Mistral Small 3.1

태그: 경량 LLM, 온디바이스 사용, 오픈 소스

Mistral Small 3.1은 이전 Mistral Small 시리즈를 기반으로 하면서도 소비자용 GPU 한 대로도 실행 가능한 가벼운 구조를 유지하며, 128k 토큰 윈도우를 제공합니다.

초당 약 150 토큰을 스트리밍하며, 텍스트와 기본 이미지 프롬프트 모두 처리할 수 있어 엣지 챗 계층이나 임베디드 에이전트에 적합합니다.

10. Qwen 3 (4B)

태그: 경량 LLM, 다국어 지원, 오픈 소스

Qwen 3 4B는 Alibaba의 대형 Qwen-3 아키텍처를 40억 파라미터로 축소했지만, 100개 이상의 언어를 이해하고 툴 호출 프레임워크에도 쉽게 통합됩니다.

Apache 스타일 라이선스의 오픈 가중치로 제공되며, 보통의 GPU에서 실행되고, 빠른 추론이 필요한 에이전트 작업에서 개발자들의 주목을 받고 있습니다.

선호하는 LLM으로 에이전트 만드는 방법

모델을 골랐다면, 이제 실제로 활용해볼 차례입니다.

LLM이 실제로 내 용도에 맞는지 확인하는 가장 좋은 방법은 직접 구축해보고, 실제 입력과 배포 흐름에서 어떻게 작동하는지 보는 것입니다.

이번 간단한 예제에서는 Botpress — AI 챗봇과 에이전트용 시각적 빌더 — 를 사용합니다.

1단계: 에이전트의 범위와 역할 정의하기

플랫폼을 열기 전에, 봇이 어떤 역할을 해야 하는지 명확히 해야 합니다.

몇 가지 작업부터 시작해 실현 가능성과 활용도를 확인한 뒤, 그 위에 기능을 추가하는 것이 좋은 방법입니다.

FAQ 챗봇처럼 소규모로 시작하면, 데이터가 어떻게 사용되는지, 구조화된 파라미터가 LLM이나 도구 사이에서 어떻게 이동하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

2단계: 기본 에이전트 만들기

Botpress Studio에서 새 봇을 열고, 에이전트에 대한 명확한 지시사항을 작성합니다.

이 지시사항은 LLM에게 어떤 행동을 해야 하고, 어떤 역할을 수행해야 하는지 알려줍니다. 마케팅 챗봇의 예시 지시사항은 다음과 같습니다.

“당신은 [회사]의 마케팅 어시스턴트입니다. 사용자에게 제품을 소개하고, 자주 묻는 질문에 답하며, 데모 예약이나 이메일 구독을 유도하세요. 간결하고, 도움이 되며, 적극적으로 응답하세요.”

3단계: 주요 문서와 웹사이트 추가하기

지식 베이스에 정보를 업로드하거나 작성해 챗봇이 다음과 같은 질문에 답할 수 있도록 합니다.

• 제품 비교
• 가격 세부 내역
• 랜딩 페이지 URL
• 주요 CTA(데모, 체험, 문의 폼 링크)

콘텐츠가 퍼널과 잘 맞을수록, 봇의 성능도 좋아집니다.

4단계: 선호하는 LLM으로 전환하기

일반적인 봇 구성이 끝나면, 챗봇의 특정 작업에 사용할 LLM을 변경할 수 있습니다.

대시보드 왼쪽의 Bot Settings로 이동하면, 여러 LLM 중에서 선택할 수 있습니다.

LLM 옵션으로 내려가서, 여기서 원하는 LLM을 선택하세요.

Botpress는 OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek 등 다양한 LLM을 지원하므로, 성능과 예산을 자유롭게 조절할 수 있습니다.

5단계: 원하는 채널에 배포하기

AI 에이전트에 적합한 LLM을 결정했다면, 챗봇을 다양한 플랫폼에 동시에 배포할 수 있습니다.

챗봇은 Whatsapp 챗봇이나 Telegram 챗봇으로 손쉽게 전환해, 어떤 분야든 사용자 지원을 시작할 수 있습니다.

지금 바로 LLM 기반 에이전트를 배포하세요

맞춤형 AI 에이전트로 일상 업무에 LLM을 활용해보세요.

수많은 챗봇 플랫폼이 존재하는 요즘, 원하는 목적에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있습니다. Botpress는 무한히 확장 가능한 AI 에이전트 플랫폼입니다.

사전 구축된 다양한 통합 라이브러리, 드래그 앤 드롭 방식의 워크플로우, 그리고 자세한 튜토리얼 덕분에 모든 수준의 사용자들이 쉽게 사용할 수 있습니다.

어떤 LLM이든 연결하여 다양한 용도의 AI 프로젝트에 활용할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 – 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 호스팅된 LLM과 오픈소스 LLM의 차이점은 인프라 외에 무엇이 있나요?

호스팅 LLM(예: GPT-4o, Claude 3.5)과 오픈소스 LLM(예: LLaMA 3, Mistral)의 차이는 인프라를 넘어섭니다. 호스팅 LLM은 API를 통해 쉽게 사용할 수 있지만, 소스가 공개되어 있지 않아 커스터마이즈에 제한이 있습니다. 오픈소스 LLM은 완전한 제어가 가능해, 규정 준수나 온프레미스 배포가 필요한 기업에 적합합니다.

2. GPT-4o나 Claude 3.5와 같은 호스팅된 LLM을 내 데이터로 파인튜닝할 수 있나요?

호스팅 LLM은 커스텀 가중치로 완전히 파인튜닝할 수는 없지만, 시스템 프롬프트, 함수 호출, 임베딩, RAG(검색 기반 생성)와 같은 도구를 활용해 원하는 지식을 주입하고 동작을 조정할 수 있습니다. 이 과정에서 모델 자체는 변경되지 않습니다.

3. LLM은 기존의 규칙 기반 NLP 시스템과 어떻게 다른가요?

LLM은 대규모 데이터셋에서 학습한 통계적 패턴을 바탕으로 답변을 생성해 유연하게 다양한 상황을 처리할 수 있습니다. 반면, 규칙 기반 시스템은 엄격한 논리를 따르며 예상치 못한 입력에는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

4. LLM은 이전 대화 내용을 기억하나요? 어떻게 처리되나요?

대부분의 LLM은 기본적으로 상태를 저장하지 않아 이전 대화를 기억하지 않습니다. 메모리는 세션에 채팅 기록을 저장해 맥락을 주입하는 방식으로 시뮬레이션해야 하며, 최근에는 OpenAI와 같은 일부 플랫폼에서 지속적인 개인화를 위한 기본 메모리 기능을 제공하기도 합니다.

5. 비즈니스에서 LLM을 평가할 때 가장 중요한 지표는 무엇인가요?

비즈니스에서 LLM을 평가할 때는 정확도(출력의 정답률), 응답 속도, 비용(특히 대량 사용 시), 안전성(환각이나 유해한 콘텐츠 방지 능력)을 우선적으로 고려해야 합니다. 추가로 다국어 지원 능력과 통합의 유연성도 중요한 요소입니다.