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LLM 모델 허브

GPT, Claude, Gemini, Llama 등 주요 LLM 모델의
스펙, 가격, 코딩 능력을 비교합니다.

🧠LLM 모델(35)

LLM 모델Anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic 최상위 플래그십 (2026.02). 1M 컨텍스트 표준가, 128K 출력, 코딩·추론 벤치마크 최고.

입력 $5/1M · 출력 $25/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Anthropic

Claude Sonnet 4.6

2026년 최고 가성비 API 모델. Opus 4.6 품질에 1/5 가격, 1M 컨텍스트 표준가 적용.

입력 $3/1M · 출력 $15/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Anthropic

Claude Haiku 4.5

Anthropic 최속·최경량 모델 (2025.10). Sonnet 4 수준 코딩 성능을 $1/1M 입력가, 서브에이전트·병렬 워크플로우에 최적.

입력 $1/1M · 출력 $5/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델OpenAI

GPT-5.4

OpenAI 최신 플래그십 (2026.03). 1.05M 컨텍스트, AIME 2025 수학 100%, 128K 출력, 파인튜닝 지원, 광대한 생태계.

입력 $2.50/1M · 출력 $15/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델OpenAI

GPT-5.3-Codex

OpenAI 코딩 특화 플래그십 (2026.02). Codex+GPT-5 통합 학습, 400K 컨텍스트, 128K 출력, 에이전틱 코딩 최적화.

입력 $1.75/1M · 출력 $14/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Google

Gemini 3.1 Pro

Google 최신 플래그십 (2026.02). 향상된 추론, 1M+ 컨텍스트, 네이티브 멀티모달(비디오·오디오), Google 생태계 통합.

입력 $2.00/1M · 출력 $12.00/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google의 초저가 경량 모델 (2026.03). $0.25/1M 입력, 1M 컨텍스트, 2.5 Flash 대비 2.5배 빠른 응답.

입력 $0.25/1M · 출력 $1.50/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Google

Gemini 3 Deep Think

Google의 극한 추론 특화 모델 (2026.03). ARC-AGI-2 84.6%, 국제 올림피아드 금메달급 수학·과학 추론. 연구자·엔지니어용.

입력 ~$4.00/1M · 출력 ~$16.00/1M (추론 토큰 포함 시 고비용)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Meta

Llama 4 Maverick

Meta의 오픈소스 MoE 모델 (2025.04). Scout는 10M 컨텍스트, Maverick은 멀티모달로 GPT-4o 수준.

무료 오픈소스 (셀프호스팅 GPU 비용 별도)·학습 난이도: 높음
LLM 모델Meta

Llama 4 Scout

Meta의 경량 오픈소스 MoE 모델 (2026.04). 10M 토큰 컨텍스트, 단일 H100 실행 가능, 텍스트·이미지·비디오 멀티모달.

무료 오픈소스 (셀프호스팅 GPU 비용 별도)·학습 난이도: 높음
LLM 모델DeepSeek

DeepSeek V4

1T 파라미터 MoE 오픈소스 모델 (2026.03). 1M 컨텍스트, Engram 아키텍처, 입력 $0.30/1M으로 GPT-5.4 대비 8배 저렴.

오픈소스 무료 / API 입력 $0.30/1M · 출력 $1.10/1M·학습 난이도: 중간
LLM 모델Mistral AI

Mistral Large 3

Mistral AI의 오픈웨이트 MoE 모델 (2025.12). 675B 총 파라미터, 41B 활성, 262K 컨텍스트, 입력 $0.50/1M.

오픈소스 무료 / API 입력 $0.50/1M · 출력 $1.50/1M·학습 난이도: 중간
LLM 모델Mistral AI

Mistral Small 4

Mistral의 경량 오픈웨이트 MoE 모델 (2026.03). 119B/6B 활성, 256K 컨텍스트, 입력 $0.15/1M, Mistral Small 3 대비 지연 40% 감소.

오픈소스 무료 / API 입력 $0.15/1M · 출력 $0.60/1M·학습 난이도: 중간
LLM 모델Alibaba Cloud

Qwen 3.5

Alibaba 최신 플래그십 (2026.02). 397B/17B MoE, Gated DeltaNet 하이브리드, 1M 컨텍스트, 입력 $0.20/1M으로 가성비 최강.

오픈소스 무료 / API 입력 $0.20/1M · 출력 $1.56/1M·학습 난이도: 중간
LLM 모델NVIDIA

Nemotron 3 Super

NVIDIA의 하이브리드 Mamba-Transformer MoE (2026.03). 120B/12B 활성, 1M 컨텍스트, 에이전틱 추론 최적화, 입력 $0.10/1M.

오픈 웨이트 무료 / API 입력 $0.10/1M · 출력 $0.50/1M·학습 난이도: 중간
LLM 모델xAI

Grok 4.20 Beta

xAI의 최신 플래그십 LLM (2026.03). 2M 컨텍스트, 멀티에이전트 아키텍처, 업계 최저 할루시네이션율, 입력 $2/1M.

API 입력 $2/1M · 출력 $6/1M / SuperGrok $30/월·학습 난이도: 중간
LLM 모델OpenAI

GPT-5.4 mini

GPT-5.4의 소형 고효율 버전 (2026.03). 400K 컨텍스트, GPT-5.4 수준 품질을 2배 빠른 속도와 1/3 비용으로 제공.

입력 $0.75/1M · 출력 $4.50/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델OpenAI

GPT-5.4 nano

GPT-5.4 가족 중 가장 작고 저렴한 모델 (2026.03). API 전용, $0.20/1M 입력으로 분류·추출·서브에이전트에 최적화.

입력 $0.20/1M · 출력 $1.25/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Zhipu AI

GLM-5

Zhipu AI의 744B MoE 오픈소스 모델 (2026.02). SWE-bench 77.8%, HLE 50.4%. MIT 라이선스, 200K 컨텍스트, 입력 $1.00/1M.

API: 입력 $1.00/1M · 출력 $3.20/1M (chat.z.ai 무료)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Zhipu AI

GLM-5.1

GLM-5 포스트트레이닝 업그레이드 (2026.03). 코딩 45.3점(Claude Opus 4.6 대비 94.6%). 744B MoE, MIT 라이선스, 가중치 오픈소스 공개.

API: 입력 $1.00/1M · 출력 $3.20/1M | Coding Plan $3/월(프로모)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Inception Labs

Mercury 2

Inception Labs의 확산 기반 추론 LLM (2026.02). 1,000 tokens/sec, Claude 4.5 Haiku 동급 성능. 입력 $0.25/1M · 출력 $0.75/1M.

입력 $0.25/1M · 출력 $0.75/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Alibaba Cloud

Qwen 3.6-Plus

Alibaba 에이전틱 코딩 특화 모델 (2026.04). 1M 컨텍스트, 65K 출력, SWE-bench·Terminal-Bench 2.0에서 Claude Opus 4.5 동급, 입력 $0.29/1M.

API 입력 $0.29/1M · 출력 $1.65/1M (Alibaba Cloud Bailian)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Anthropic

Claude Mythos

Anthropic 역대 최강 모델 (2026.04). SWE-bench 93.9%, USAMO 97.6%. Project Glasswing 초대 전용 — 일반 공개 없음.

비공개 (Project Glasswing 초대 전용)·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Meta

Meta Muse Spark

Meta Superintelligence Labs의 첫 멀티모달 추론 모델 (2026.04). 헬스·과학·멀티모달 최강, 무료.

무료·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Google

Gemma 4

Google DeepMind 오픈 모델 (2026.04). 31B Dense·26B MoE 포함 4종, Apache 2.0, 멀티모달. 31B는 오픈 모델 세계 3위.

오픈소스 무료 (Apache 2.0)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Arcee AI

Arcee Trinity Large Thinking

Arcee AI의 400B 오픈소스 추론 에이전트 모델 (2026.04). 13B 활성 파라미터, 262K 컨텍스트, PinchBench #2, 입력 $0.22/1M.

입력 $0.22/1M · 출력 $0.85/1M (오픈소스 자체호스팅 무료)·학습 난이도: 중간
LLM 모델Mistral AI

Mistral Medium 3

Mistral의 미드티어 오픈웨이트 모델 (오픈 2026.04). 128K 컨텍스트, EU AI Act 컴플라이언스, 입력 $0.40/1M.

입력 $0.40/1M · 출력 $2.00/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Xiaomi

MiMo-V2-Flash

Xiaomi의 오픈소스 코딩 MoE 모델 (2026.02). SWE-bench Verified 73.4% 오픈소스 1위, 262K 컨텍스트, 입력 $0.09/1M.

입력 $0.09/1M · 출력 $0.29/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델MiniMax

MiniMax M2.5

MiniMax의 코딩·에이전틱 플래그십 (2026.02). SWE-bench 80.2%, BrowseComp 76.3%, 205K 컨텍스트, 입력 $0.30/1M.

입력 $0.30/1M · 출력 $1.20/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델MiniMax

MiniMax M2.7

MiniMax의 추론 특화 모델 (2026.03). 230B/10B MoE, 200K 컨텍스트, 체인-오브-소트, 입력 $0.30/1M.

입력 $0.30/1M · 출력 $1.20/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Alibaba Cloud

Qwen3.6-Max-Preview

Alibaba 최강 코딩 플래그십 프리뷰 (2026.04). SWE-bench Pro·SkillsBench·SciCode 등 6대 코딩 벤치 1위, 260K 컨텍스트, 프리뷰 무료.

프리뷰 무료 (정식 가격 미발표)·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Zhipu AI

GLM-5V-Turbo

Zhipu AI의 비전-코딩 특화 멀티모달 에이전트 (2026.04). Design2Code 94.8% 1위, 203K 컨텍스트, 디자인 목업 → 실행 가능한 코드 직변환.

chat.z.ai 무료 · API 가격 별도·학습 난이도: 낮음
LLM 모델OpenAI

GPT-5.5

OpenAI 최강 에이전틱 코딩 모델 (2026.04). Terminal-Bench 2.0 82.7% 1위, SWE-Bench Pro 58.6%, 1M 컨텍스트, GPT-5.4 동급 속도.

입력 $5/1M · 출력 $30/1M·학습 난이도: 낮음
LLM 모델Alibaba Cloud

Qwen3-Coder-Next

Alibaba 최신 코딩 오픈소스 MoE 모델 (2026.04). 80B 총 파라미터/3B 활성, SWE-bench Verified 58.7%, 256K 컨텍스트, 단일 H100 로컬 실행 가능.

오픈소스 무료 · API 가격 문의·학습 난이도: 중간
LLM 모델Alibaba Cloud

Qwen3.6-27B

Alibaba 오픈소스 Dense 27B 코딩 모델 (2026.04). 397B MoE를 추월하는 SWE-bench Verified 77.2%, RTX 4090 단일 GPU 실행, 262K 컨텍스트.

오픈소스 무료 (Apache 2.0)·학습 난이도: 중간
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