오픈소스 LLM vs 폐쇄형 LLM : 차이점과 선택 기준

 

 

안녕하세요, 이음아카데미입니다.

 

AI 이야기를 조금만 따라가다 보면

“오픈소스 LLM(오픈형 모델)”이라는 말과

“폐쇄형 LLM(클로즈드 모델)”이라는 말을 자주 듣게 됩니다.

 

챗GPT는 폐쇄형 모델,

라마(Llama)나 미스트랄(Mistral)은 오픈소스 모델이라고 하는데,

둘의 차이를 정확히 알고 있는 분들은 생각보다 많지 않아요.

 

하지만 이 차이를 이해하면

“내가 어떤 AI를 쓰는 게 더 좋은지”

“어떤 AI가 어떤 목적에 맞는지”

이 기준이 훨씬 명확해집니다.

 

오늘은 복잡한 기술 이야기는 잠시 내려두고,

두 모델의 성격 차이를 일상 언어로 자연스럽게 정리해볼게요.

 

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오픈소스 LLM이란 무엇인가?

 

 

오픈소스 LLM은 말 그대로

모델 구조나 핵심 기능이 공개된 AI입니다.

 

메타의 라마(Llama), 미스트랄(Mistral), Qwen 등이 대표적이에요.

 

공개되어 있다는 것은 누구나 모델을 가져다가

 

1. 수정할 수 있고

2. 재훈련할 수 있고

3. 서비스에 직접 넣을 수도 있고

4. 연구나 개발에 활용할 수도 있다는 뜻입니다.

 

쉽게 말하면

“기본 재료는 준비돼 있으니,

각자 원하는 요리로 만들어 쓰세요”

하는 느낌에 가까워요.

 

그래서 기업이나 개발자들에게 굉장히 매력적인 선택지입니다.

 

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폐쇄형 LLM은 어떤 모델일까?

 

 

폐쇄형 LLM은 모델 내부 구조나 학습 방식이 공개되지 않은 AI입니다.

챗GPT(GPT 시리즈), 클로드, 제미나이 등이 여기에 해당합니다.

 

이 모델들은

 

1. 데이터를 어떻게 학습했는지

2. 어떤 구조로 만들어졌는지

3. 어떤 방식으로 성능을 높였는지

4. 이런 내부 정보가 공개되지 않습니다.

 

대신 서비스로서 완성도가 높고,

대화나 글쓰기에서도 자연스러운 품질을 보여주는 경우가 많아요.

 

즉,

“완성된 제품을 그냥 바로 꺼내 쓰는 느낌”이라고 보면 됩니다.

따로 설치할 필요도 없고, 곧바로 질문하고 사용하면 되죠.

 

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둘의 가장 큰 차이는 ‘자유도’와 ‘완성도’

 

 

오픈소스는 자유도가 높습니다.

폐쇄형은 완성도가 높습니다.

 

한 문장으로 정리하면 이렇게 설명할 수 있어요.

 

1. 오픈소스 LLM

- 내가 원하는 목적에 맞게 마음대로 고칠 수 있는 AI

- 다만, 세팅·튜닝·운영이 필요함

 

2. 폐쇄형 LLM

- 이미 잘 만들어진 AI를 바로 사용 가능

- 대신 내부 구조는 알 수 없고, 수정도 할 수 없음

 

어떤 것이 더 좋다기보다

둘의 쓰임새가 다른 거죠.

 

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오픈소스 LLM이 유리한 상황

 

 

다음과 같은 경우라면 오픈소스가 더 잘 맞습니다.

 

1. 우리 회사 서비스 안에 AI 기능을 넣고 싶다

2. 특정 도메인(의료, 금융 등)용으로 AI를 재훈련하고 싶다

3. 내부 데이터만 사용해서 사내용 AI를 만들고 싶다

4. 비용을 낮추기 위해 직접 운영하고 싶다

5. 데이터를 외부로 보내기 어려운 환경이다

 

특히 기업들은

데이터 보안 때문에 오픈소스를 선호하는 경우가 많습니다.

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폐쇄형 LLM이 유리한 상황

 

 

반대로 이런 상황에서는 폐쇄형 모델이 더 편합니다.

 

1. 그냥 바로 쓰고 싶다

2. 설정이나 설치가 번거로운 것은 싫다

3. 글쓰기나 대화 품질이 더 중요하다

4. 기술적인 부분에는 신경 쓰고 싶지 않다

5. 안정적인 품질과 업데이트가 필요하다

 

일반 사용자들이 챗GPT와 제미나이를 많이 쓰는 이유가 여기에 있습니다.

그냥 질문하면 바로 답해주니 편하죠.

 

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그럼 어떤 걸 선택해야 할까?

 

 

많은 분들이

“그래서 둘 중 뭐가 더 좋아요?”라고 물어보시는데,

정답은 상황에 따라 다릅니다.

 

일상에서 쓰는 데 목적이 있다면

폐쇄형 LLM이 편하고 결과물도 안정적입니다.

 

반대로

AI를 직접 만들거나,

내 서비스 안에 AI 기능을 넣거나,

데이터를 직접 관리해야 하는 상황이라면

오픈소스 LLM이 더 적합합니다.

 

한 가지 기억해두면 좋은 점은

오픈소스라고 해서 품질이 나쁘지 않다는 것,

그리고 폐쇄형이라고 해서 기술이 더 뛰어나다는 보장은 없다는 것입니다.

 

각 모델이 설계된 목적이 조금씩 다르기 때문에

“내가 무엇을 하려는지”가 가장 중요한 기준이 됩니다.

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오늘 정리

 

 

오늘 내용은 네 가지로 정리할 수 있어요.

 

1. 오픈소스 LLM은 공개되어 있어 수정 · 튜닝 · 재사용할 수 있다

2. 폐쇄형 LLM은 완성된 형태로 제공되어 바로 사용하기 편하다

3. 오픈소스는 자유도를, 폐쇄형은 품질과 안정성을 가진다

4. 선택 기준은 “내가 어디에 쓰려는가”로 결정된다

 

내일은 “프롬프트란 무엇인가?”를 주제로

AI에게 지시하는 방법의 기본 개념을 한 번 차근히 정리해보겠습니다.

 

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