Qwen 3.5 vs Nemotron 3 Super vs DeepSeek V4 — 어떤 걸 써야 할까?
2026년 가성비 오픈소스 MoE 모델 3종 비교. 초저가 다국어는 Qwen 3.5, 에이전틱 추론은 Nemotron 3 Super, 코딩·장문은 DeepSeek V4.
내 상황에 맞는 도구 찾기
아래 상황 중 본인에게 해당하는 것을 선택하세요.
상황을 선택하면 어떤 도구가 적합한지 알려드립니다
초저가·다국어는 Qwen 3.5, 에이전틱 추론·처리량은 Nemotron 3 Super, 코딩·장문 엔지니어링은 DeepSeek V4
핵심 비교표
| Qwen 3.5 | Nemotron 3 Super | DeepSeek V4 | |
|---|---|---|---|
| 컨텍스트 윈도우 | 1M tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| 코딩 강도 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 추론 강도 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 가격 | 오픈소스 무료 / API 입력 $0.20/1M · 출력 $1.56/1M | 오픈 웨이트 무료 / API 입력 $0.10/1M · 출력 $0.50/1M | 오픈소스 무료 / API 입력 $0.30/1M · 출력 $1.10/1M |
| 오픈소스 | Apache 2.0, 셀프호스팅·파인튜닝 자유 | - | Apache 2.0, 셀프호스팅·파인튜닝 자유 |
| throughput | - | - | - |
| 도구 호출 | 지원 | 지원 | 지원 |
| multilingual | - | - | - |
| 지연시간 | 낮음 | 낮음 | 중간 |
상황별 추천 전체 보기
각 도구 장단점
Qwen 3.5
- 입력 $0.20/1M — GPT-5.4 대비 12.5배, Claude Opus 대비 25배 저렴
- 1M 토큰 컨텍스트 — Gated DeltaNet으로 근선형 스케일링
- 397B/17B MoE — 활성 메모리 95% 절감으로 효율적 추론
- 201개 언어 지원 — 업계 최다 다국어 커버리지
- 에이전트 도구 생태계는 Claude Code·ChatGPT 대비 부족
- 셀프호스팅 시 대규모 GPU 필요 (397B 파라미터)
- 영어·중국어 외 한국어 성능은 제한적일 수 있음
Nemotron 3 Super
- 입력 $0.10/1M — 오픈모델 API 최저가급
- 1M 토큰 컨텍스트 — RULER 1M에서 91.75% (GPT-OSS 22.30% 대비 압도)
- Mamba-Transformer 하이브리드 — 기존 오픈모델 대비 2.2배 처리량
- SWE-Bench Verified 60.47% — 코딩 에이전트 성능 최상위급
- NVIDIA Open Model License — Apache 2.0보다 제약적인 safeguard 조항 포함
- 에이전트 도구 생태계는 Claude Code·ChatGPT 대비 부족
- 120B 총 파라미터 — 셀프호스팅 시 고급 GPU 필요
DeepSeek V4
- 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
- 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
자주 묻는 질문
세 모델 중 가장 저렴한 API는?
Nemotron 3 Super가 입력 $0.10/1M으로 가장 저렴합니다. Qwen 3.5는 $0.20/1M, DeepSeek V4는 $0.30/1M이지만 캐시 히트 시 $0.03까지 내려갑니다. 반복 작업이 많으면 DeepSeek가 실효 비용이 가장 낮을 수 있습니다.
코딩용으로 가장 좋은 오픈소스 모델은?
DeepSeek V4입니다. 1T 파라미터 Engram 아키텍처로 장문 코드 생성에 최적화되었고, 1M 컨텍스트로 대규모 코드베이스 전체를 처리합니다. Nemotron 3 Super도 SWE-Bench 60.47%로 우수합니다.
에이전트 워크플로우에 적합한 모델은?
Nemotron 3 Super입니다. NVIDIA가 에이전틱 추론에 최적화해서 설계했으며, DeepResearch Bench 1위, RULER 1M 91.75%로 장기 에이전트 일관성이 검증됐습니다.
셀프호스팅에 필요한 GPU 스펙은?
Nemotron 3 Super(120B/12B 활성)가 가장 가벼워 H100 1~2대로 가능합니다. Qwen 3.5(397B/17B 활성)는 H100 4대 이상, DeepSeek V4(1T/37B 활성)는 H100 8대 이상이 필요합니다.
라이선스 차이가 있나요?
Qwen 3.5와 DeepSeek V4는 Apache 2.0으로 완전 자유입니다. Nemotron 3 Super는 NVIDIA Open Model License로 상용 가능하지만 별도 safeguard 조항이 있어 Apache 2.0보다 약간 제약적입니다.