DeepSeek vs GLM vs Qwen: 당신의 프로젝트에 가장 적합한 무료 LLM API는 무엇인가?

2024년 오픈 소스 LLM (Large Language Model) 생태계가 폭발적으로 성장했으며, 중국의 AI 연구소들이 강력하고 무료로 사용할 수 있는 API를 앞세워 흐름을 주도하고 있습니다. 개발자 포럼에서 계속해서 언급되는 세 가지 이름은 바로 DeepSeek, GLM (Zhipu AI 제공), 그리고 Qwen (Alibaba Cloud 제공)입니다. 각 모델은 많은 유료 서비스에 필적하는 무료 티어 (Free tier)를 제공하지만, 서로 다른 분야에서 강점을 보입니다. 이 포스트에서는 이들의 성능, 가격, 그리고 이상적인 사용 사례를 분석하고, Yingsuan AI와 같은 통합 플랫폼을 통해 세 모델을 모두 테스트하는 방법을 보여드리겠습니다.

세 모델의 개요

벤치마크를 살펴보기 전에, 각 모델의 아키텍처 (Architecture)와 철학에 대해 간단히 소개하겠습니다.

• DeepSeek-V2 (DeepSeek): 상대적으로 규모가 작은 팀에서 개발된 이 모델은 총 236B 파라미터 (21B 활성 파라미터)를 가진 MoE (Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 비용 효율성과 긴 컨텍스트 추론 (Long-context reasoning, 최대 128K 토큰)에 최적화되어 있습니다. API는 매우 공격적으로 무료로 제공되며, 기본 사용을 위해 신용카드가 필요하지 않습니다.

• GLM-4 (Zhipu AI): ChatGLM 시리즈를 기반으로 하는 이 모델은 130B 파라미터의 Dense 트랜스포머 (Transformer) 모델입니다. 중국어 작업과 도구 호출 (Tool calling, Function calling)에 탁월하며, 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우 (Context window)를 제공합니다. Zhipu는 신규 사용자에게 매월 1억(100M) 토큰의 관대한 무료 티어를 제공합니다.

• Qwen2.5-72B (Alibaba Cloud): Qwen 제품군의 최신 모델인 이 72B 파라미터 Dense 모델은 강력한 다국어 성능과 코딩 능력으로 잘 알려져 있습니다. Alibaba의 무료 티어는 매월 100만(1M) 토큰을 제공하며, 신규 계정에는 추가 크레딧이 제공됩니다.

성능 비교 표

저는 이 모델들을 추론 (Reasoning, GSM8K), 코딩 (Coding, HumanEval), 중국어 질의응답 (Chinese Q&A, C-Eval), 그리고 지시 이행 (Instruction following, MT-Bench)이라는 표준화된 작업 세트를 통해 테스트했습니다. 그 결과는 다음과 같습니다:

각 모델별 최적의 사용 사례 (Best Use Cases)

DeepSeek-V2: 대량 처리 및 비용 민감형 프로젝트에 최적

• 적합한 용도: 프로토타이핑 (Prototyping), 일일 트래픽이 높은 챗봇, 그리고 긴 문서 분석 (128K 컨텍스트 창 덕분).
• 이유: 하루 100회의 요청을 제공하는 무료 티어 (Free tier)는 타의 추종을 불허합니다. 데모를 구축하거나 저예산 MVP를 개발 중이라면, DeepSeek는 유료 결제 장벽에 부딪히지 않고 실험할 수 있는 가장 넓은 여유를 제공합니다.
• 약점: Qwen과 비교했을 때 구조화된 코딩 작업 (Structured coding tasks)에서 약간 약합니다.

GLM-4: 중국어 애플리케이션에 최적

• 적합한 용도: 중국어 고객 지원, 중국 시장을 위한 콘텐츠 생성, 그리고 도구 호출 (Tool-calling, 예: 데이터베이스 또는 API 연결) 워크플로우.
• 이유: C-Eval 결과에 따르면 GLM-4는 다른 모델들보다 중국어의 뉘앙스를 더 잘 이해합니다. 또한 함수 호출 (Function calling) API가 성숙하여 외부 시스템과의 통합이 용이합니다.
• 약점: 수학 및 코딩 성능이 경쟁 모델들에 비해 뒤처집니다.

Qwen2.5-72B: 다국어 코딩 및 추론에 최적

• 적합한 용도: 코드 어시스턴트 (Code assistants), 기술 질의응답 (Technical Q&A), 그리고 여러 언어(영어, 중국어 등)에 걸쳐 강력한 추론이 필요한 프로젝트.
• 이유: GSM8K 및 HumanEval에서의 높은 점수는 신뢰할 수 있는 논리와 코드 생성이 필요한 개발자들에게 이 모델을 최적의 선택지로 만듭니다. 다국어 지원 또한 탄탄합니다.
• 약점: 무료 티어가 가장 제한적입니다 (월 100만 토큰).

가격 비교 (Pricing Comparison)

세 모델 모두 무료 티어를 제공하지만, 조건은 크게 다릅니다. 상세 내용은 다음과 같습니다:

• DeepSeek: 일일 테스트에 최적—가입 절차가 간편하지만, 유료 요금은 약간 더 높습니다.
• GLM: 초기 혜택이 가장 관대하지만, 첫 달 이후에는 월 1,000만 토큰으로 제한됩니다.
• Qwen: 유료 요금이 가장 저렴하지만, 무료 티어 규모가 매우 작습니다.

Yingsuan AI를 통해 3개 모델 모두 테스트하는 방법

각 API에 일일이 가입하는 것은 번거로운 일입니다. Yingsuan AI (통합 API 게이트웨이)를 사용하면 단일 엔드포인트(endpoint)와 키(key)를 통해 이 세 가지 모델은 물론 수십 개의 다른 모델에 접근할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

1. Yingsuan AI에서 가입하세요 (테스트를 위한 500만 토큰이 포함된 무료 계정 제공).
2. 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
3. OpenAI 호환 구문(syntax)을 사용하여 요청을 전송하세요. 예를 들어, Qwen을 테스트하려면 다음과 같이 합니다:

import openai

client = openai.OpenAI(
...

Yingsuan은 또한 지연 시간(latency) 모니터링과 비용 추적 기능을 제공하여, 사용자의 사례에 맞춰 모델을 A/B 테스트하기 쉽게 만들어 줍니다.

프로젝트 유형에 따른 최종 권장 사항

• 중국어 챗봇이나 고객 서비스 도구를 구축하시나요? → GLM-4. 중국어 이해력과 도구 호출(tool-calling) 기능이 독보적입니다.
• 코드 어시스턴트나 기술 Q&A 플랫폼을 만드시나요? → Qwen2.5-72B. 이 삼인방 중 가장 강력한 코딩 및 추론 능력을 갖추고 있습니다.
• 대량의 앱 프로토타입을 제작하거나 긴 문서를 분석하시나요? → DeepSeek-V2. 무료 일일 할당량과 128K 컨텍스트 창(context window) 덕분에 초기 단계의 실험에 완벽합니다.

전문가 팁 (Pro tip): 하나의 모델에 바로 안주하지 마세요. Yingsuan AI를 사용하여 실제 데이터로 세 모델을 모두 테스트해 보세요. 지연 시간, 출력 품질, 비용은 실제 환경에서 벤치마크 결과보다 더 크게 차이 나는 경우가 많습니다.

무료 LLM API 전쟁은 개발자들에게 꿈과 같은 환경입니다. 프로젝트에 맞는 적절한 도구를 선택한다면, 앞으로 추론(inference) 비용을 지불할 일이 없을지도 모릅니다.