2026 도입 가이드

2026 한국어 LLM 비교·선택 가이드 — 독립 결정 가이드

벤더 펀딩 0 독립. 공개 벤치마크 교차검증 · 수치는 출처 표기, 미확인은 생략.

한 줄 결론 — 용도별

모델 한눈에

모델제조사파라미터라이선스가격대표 벤치마크
Solar Pro 3업스테이지102B MoE (활성 12B)API$0.15/$0.6 /1MFrontier LM Intelligence 리더보드 등재 (유일 한국 모델)
HyperCLOVA X (THINK)네이버비공개 (오픈웨이트 32B Think 별도 공개)API자체호스팅 / 콘솔KoBALT-700 한국어 추론 상위
EXAONE 4.0 32BLG AI연구원32B (경량 1.2B 변형 존재)상업 제한자체호스팅 / 콘솔Artificial Analysis 지능지수 62 (32B 최고)
A.X 4.0SK텔레콤72B / 7B Light오픈 · 상업 가능자체호스팅 / 콘솔KMMLU 78.3 (GPT-4o 72.5 상회)
Trillion 7B트릴리온랩스7B오픈 · 상업 가능자체호스팅 / 콘솔KOBEST 0.795 (한국어 벤치 최상위)
ClaudeAnthropic비공개API자체호스팅 / 콘솔
GPTOpenAI비공개API자체호스팅 / 콘솔
GeminiGoogle비공개API자체호스팅 / 콘솔

라이선스·상업 사용 (대부분 놓치는 게이트)

상업 가능 오픈 웨이트(A.X 4.0)는 자체 호스팅 + 온프레로 데이터 주권을 지킵니다. EXAONE 4.0은 오픈 웨이트지만 라이선스가 상업 사용을 제한 — 도입 전 확인 필수. 나머지는 API 전용.

비용 — 리스트 단가가 진짜 비용이 아니다

한국어 토큰 효율이 표면 단가보다 실제 비용을 더 좌우합니다. A.X는 GPT-4o 대비 한국어 토큰 효율 약 +33%로, 대량 한국어 워크로드에선 더 싸 보이는 글로벌 모델을 한국어 특화 모델이 역전할 수 있습니다.

AI 기본법 — 모델 선택이 컴플라이언스 산출물

2026-01-22 시행. 제3자 LLM 도입사도 영향평가·기록 의무를 집니다. '왜 이 모델인가'를 문서화하면 그 자체가 인용 가능한 근거가 됩니다.

용도별 추천

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방법론·한계 (정직)

이 가이드는 공개 발표 벤치마크·가격을 출처 표기로 교차검증하고, 라이선스·비용·규제 관점의 독립 분석을 더한 큐레이션입니다. 모든 모델을 자체 측정한 단일 벤치마크가 아닙니다. 유료 진단은 귀사 프롬프트 20개로 직접 측정합니다.

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