⚖️ 비교

Mistral Large 3 vs DeepSeek V4 vs Llama 4 Maverick — 어떤 걸 써야 할까?

2026년 주요 오픈소스/오픈웨이트 LLM 3종 비교. 다국어·가성비는 Mistral Large 3, 극한 저가·코딩은 DeepSeek V4, 초장문·프라이버시는 Llama 4.

2026-03-23

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한줄 결론

다국어·균형 성능은 Mistral Large 3, 극한 가성비·코딩은 DeepSeek V4, 초장문 컨텍스트·단일GPU는 Llama 4 Scout

핵심 비교표

	Mistral Large 3	DeepSeek V4	Llama 4 Maverick
컨텍스트 윈도우	262K tokens	1M tokens	1M tokens
코딩 강도	★★★★☆	★★★★☆	★★★☆☆
추론 강도	★★★★☆	★★★★☆	★★★☆☆
가격	오픈소스 무료 / API 입력 $0.50/1M · 출력 $1.50/1M	오픈소스 무료 / API 입력 $0.30/1M · 출력 $1.10/1M	무료 오픈소스 (셀프호스팅 GPU 비용 별도)
오픈소스	Apache 2.0, 상용 가능	Apache 2.0, 셀프호스팅·파인튜닝 자유	완전 오픈, 상용 가능
파인튜닝	지원	지원	지원
도구 호출	지원	지원	지원
multilingual	-	-	-
지연시간	낮음	중간	varies

상황별 추천 전체 보기

다국어 프로덕션 (비영어권)Mistral Large 3

API 비용 최소화DeepSeek V4

코딩·소프트웨어 엔지니어링DeepSeek V4

초장문 컨텍스트 (10M)Llama 4 Maverick

단일 GPU 로컬 실행Llama 4 Maverick

함수 호출·도구 통합Mistral Large 3

클라우드 생태계 접근성Mistral Large 3

각 도구 장단점

Mistral Large 3

장점

GPT-5.2 성능 92% 달성 — 오픈웨이트 최상위급
입력 $0.50/1M — Claude Opus의 1/10, GPT-5.4의 1/5 가격
262K 토큰 컨텍스트 — 대부분의 실무 워크로드 커버
Apache 2.0 오픈웨이트 — 상용 이용·파인튜닝 자유

단점

675B 파라미터 — 셀프호스팅 시 대규모 GPU 클러스터 필요
컨텍스트 262K — 1M급 모델(Claude/GPT/DeepSeek) 대비 짧음
Claude Code·ChatGPT 수준 에이전트 생태계 미비

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DeepSeek V4

장점

입력 $0.30/1M — GPT-5.4 대비 8배, Claude Opus 대비 17배 저렴
1M 토큰 컨텍스트 — 장문 코드베이스 전체 처리 가능
Engram 아키텍처(MoE 2.0) — V3 대비 메모리 40% 절감
Apache 2.0 오픈소스 — 셀프호스팅·파인튜닝 자유

단점

벤치마크 자체 보고 — 제3자 독립 검증 미완료 (2026.03 기준)
셀프호스팅 시 대규모 GPU 클러스터 필요 (1T 파라미터)
중국 기반 — 일부 기업에서 데이터 주권 우려 가능

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Llama 4 Maverick

장점

Scout: 10M 토큰 컨텍스트 (오픈소스 최대)
Maverick: 멀티모달 벤치마크 GPT-4o 초과
MoE 아키텍처 — 효율적 추론
완전 오픈소스 + 상용 라이선스

단점

클라우드 API 모델 대비 셋업 복잡
Maverick은 다중 GPU 필요
공식 지원·SLA 없음

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자주 묻는 질문

오픈소스 LLM 중 가장 성능이 좋은 모델은?

벤치마크 기준 DeepSeek V4(1T MoE)가 종합 점수 최상위이지만, 자체 보고이므로 제3자 검증이 필요합니다. 독립 벤치마크에서 Mistral Large 3는 GPT-5.2의 92%를 달성하며 OSS 비추론 모델 2위로 검증됐습니다.

GPU 없이 오픈소스 LLM을 쓸 수 있나요?

네. 세 모델 모두 API로도 제공됩니다. Mistral은 La Plateforme($0.50/1M), DeepSeek은 공식 API($0.30/1M), Llama 4는 AWS·Azure·Together AI 등에서 호스팅 API로 사용 가능합니다.

한국어 처리는 어떤 모델이 좋은가요?

Mistral Large 3가 다국어 벤치마크 오픈웨이트 1위입니다. DeepSeek V4는 중국어가 강하지만 한국어도 양호하며, Llama 4는 영어 중심이지만 다국어 파인튜닝이 자유롭습니다.

셀프호스팅에 필요한 GPU 스펙은?

Llama 4 Scout는 단일 H100(80GB)에서 실행 가능합니다. Mistral Large 3(675B)는 H100 4~8대, DeepSeek V4(1T)는 H100 8대 이상이 필요합니다. 양자화 적용 시 요구량이 줄어듭니다.

도구 개별 페이지

Mistral Large 3 →DeepSeek V4 →Llama 4 Maverick →

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