2026년 오픈소스 추론 모델 시장이 뜨겁다. DeepSeek, GLM, Kimi 세 모델이 성능과 가성비를 두고 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 누가 가장 좋은 값을 제공하는지 정리해봤다.
먼저 DeepSeek-R1은 현재 오픈소스 추론 모델 중 가장 주목받는 존재다. Clarifai의 2026년 오픈소스 추론 모델 분석에 따르면, DeepSeek-R1은 수학과 코딩 벤치마크에서 상용 모델에 근접한 성능을 보여준다. 671B 파라미터 규모의 MoE 구조를 채택해 실제 추론 시에는 일부 전문가만 활성화되므로 연산 효율이 높다. MIT 라이선스로 공개되어 상업적 활용에도 제약이 없다는 점이 큰 장점이다.
GLM-Z1은 중국 칭화대 팀이 개발한 모델로, 복잡한 추론 작업에서 강점을 보인다. SiliconFlow의 가이드에서는 GLM 시리즈가 다국어 추론 능력에서 높은 평가를 받고 있다고 분석한다. 특히 중국어와 영어 혼합 작업에서 안정적인 성능을 보여주며, 경량 버전도 함께 제공해 다양한 환경에 배포할 수 있다.
Kimi k1.5는 Moonshot AI에서 공개한 추론 특화 모델이다. WhatLLM의 2026년 1월 분석에 따르면, Kimi는 긴 문맥 처리 능력이 뛰어나다. 최대 128K 토큰을 처리할 수 있어 긴 문서 기반 추론에서 강점을 가진다. 다만 순수 수학 추론에서는 DeepSeek-R1에 다소 뒤처진다는 평가가 있다.
가성비 측면에서 보면, DeepSeek-R1이 가장 균형 잡힌 선택이다. 성능 대비 운영 비용이 낮고 커뮤니티 지원도 활발하다. GLM-Z1은 다국어 환경에서, Kimi k1.5는 장문 처리 작업에서 각각 강점이 있다. 결국 용도에 따라 최적의 모델이 달라진다.
2026년 하반기에는 이 세 모델 모두 후속 버전이 예고되어 있다. 오픈소스 추론 모델의 성능이 상용 모델을 넘어서는 시점이 머지않았다. 도구 비용이 부담되는 개발자라면 지금이 오픈소스 추론 모델을 검토할 적기다. 이 정리가 모델 선택에 참고가 되길 바란다.
FAQ
Q: DeepSeek-R1, GLM-Z1, Kimi k1.5 중 코딩 작업에 가장 적합한 모델은?
A: 코딩 벤치마크 기준으로는 DeepSeek-R1이 가장 높은 점수를 기록하고 있다. MoE 구조 덕분에 연산 효율도 좋아 코딩 어시스턴트 용도로 적합하다.
Q: 세 모델 모두 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있는가?
A: DeepSeek-R1은 MIT 라이선스로 제약이 거의 없다. GLM-Z1과 Kimi k1.5는 각각 자체 라이선스를 적용하므로, 상업적 사용 전 반드시 라이선스 조건을 확인해야 한다.
Q: 로컬 환경에서 가장 가볍게 실행할 수 있는 모델은?
A: 세 모델 모두 경량 버전을 제공한다. DeepSeek-R1은 1.5B~70B까지 다양한 증류 버전이 있고, GLM도 소형 모델을 함께 공개하고 있어 로컬 GPU 사양에 맞춰 선택할 수 있다.