DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM: 개발자의 솔직한 비교

안녕하세요, 동료 개발자 여러분! AI 분야를 지켜봐 오셨다면, 중국의 AI 모델들이 조용히(때로는 아주 요란하게) 상당한 파장을 일으키고 있다는 사실을 눈치채셨을 겁니다. 몇 년 전 제가 이 모델들을 처음 탐색하기 시작했을 때를 기억합니다. 솔직히 말씀드리면, 저는 회의적이었습니다. 하지만 Global API를 통해 실제 프로젝트에 이들을 통합하며 수많은 시간을 보낸 끝에, 여러분과 나누고 싶은 생각들이 생겼습니다.

네 명의 주요 플레이어인 DeepSeek, Qwen, Kimi, 그리고 GLM에 대해 제가 발견한 것들을 보여드리겠습니다. 가격, 성능, 그리고 무엇보다 중요한—각 모델이 실제 환경에서 실제로 빛을 발하는 지점을 분석해 보겠습니다. 군더더기 없이, 제가 실제로 테스트한 내용만을 말씀드리겠습니다.

여러분에게 정말 필요한 요약 (TL;DR)

핵심은 이겁니다. 단 하나의 "최고"인 모델은 없다는 것입니다. 하지만 저에게 빠른 추천을 원하신다면 다음과 같습니다:

가성비 최고: 출력 토큰 100만 개당 $0.25인 DeepSeek V4 Flash입니다. 진심으로, 체급을 훨씬 뛰어넘는 성능을 보여줍니다.
가장 다재다능한 도구 모음: Qwen의 라인업입니다. 토큰 100만 개당 $0.01에서 $3.20까지, 말 그대로 모든 예산에 맞는 모델을 갖추고 있습니다.
가장 똑똑한 모델: 심층적인 추론 (Deep reasoning)이 필요하고 프리미엄 가격을 지불할 의사가 있다면 Kimi K2.5입니다.
중국어 마법사: 단연 GLM-5입니다. 중국어를 위해 구축되었으며, 그 역량이 확실히 드러납니다.

자, 그럼 이제 세부적인 내용으로 깊이 들어가 볼까요?

제가 실제로 이 모델들을 테스트한 방법

본격적인 논의에 앞서 제 방법론을 설명하겠습니다. 저는 무제한의 컴퓨팅 자원을 가진 대기업이 아닙니다. 그저 어떤 모델이 API 호출을 할 가치가 있는지 알고 싶은, 여러분과 같은 개발자일 뿐입니다.

저는 Global API의 통합 엔드포인트(이에 대해서는 나중에 더 자세히 설명하겠습니다)를 사용하여 간단한 Python 스크립트를 설정했습니다. 제가 모든 테스트에 사용한 기본 구조는 다음과 같습니다:

from openai import OpenAI
import time

...

저는 코드 생성 (Code generation), 창의적 글쓰기 (Creative writing), 중국어 작업, 그리고 논리/추론 (Logic/reasoning) 문제에 대해 각 모델을 테스트했습니다. 제가 발견한 것들을 안내해 드리겠습니다.

DeepSeek: 실제로는 MVP인 언더독

첫 번째는 DeepSeek입니다. 처음 이들에 대해 들었을 때 저는 "또 하나의 중국 AI 스타트업이군, 멋지네."라고 생각했습니다. 하지만 실제로 V4 Flash를 사용해 보았고... 와우. 출력 토큰 100만 개당 0.25달러인 이 모델은 기본적으로 시장의 가치를 훔치고 있는 수준입니다.

당신이 알아야 할 모델들

모델 이름	출력 가격 (100만 토큰당)	내가 선호하는 사용 사례
V4 Flash	$0.25	코딩 및 콘텐츠 제작을 위한 데일리 드라이버
...

DeepSeek에서 마음에 드는 점

DeepSeek V4 Flash가 저를 정말로 위기에서 구해준 개인 프로젝트에 대해 말씀드리겠습니다. 저는 해커톤을 위해 미니 코드 어시스턴트(code assistant)를 만들고 있었는데, 전체 예산을 다 써버리지 않으면서도 괜찮은 Python 함수를 생성할 수 있는 무언가가 필요했습니다. 100만 토큰당 0.25달러인 V4 Flash요? 완벽했습니다. 저는 이를 HumanEval 스타일의 문제들에 적용해 보았는데, 솔직히 말해서 비용이 10배나 더 비싼 모델들과 비교해도 충분히 경쟁력이 있었습니다.

속도 또한 다른 강점입니다. V4 Flash로 평균 초당 약 60개의 토큰을 측정했습니다. 이는 사용자를 기다리게 하지 않고 실시간 애플리케이션(real-time applications)에 적용하기에 충분히 빠른 속도입니다.

DeepSeek의 부족한 점

하지만 모든 것이 장밋빛인 것만은 아닙니다. DeepSeek의 시각(vision) 능력은 기본적으로 존재하지 않는다고 봐도 무방합니다. 이미지를 분석하거나 시각적 문맥(visual context)을 이해해야 한다면 다른 모델을 찾아보세요. 또한, 중국어 실력은 탄탄하지만 그 분야의 최고(top dog)는 아닙니다. 중국어 벤치마크(benchmarks)에서는 GLM과 Kimi가 모두 DeepSeek를 앞섭니다.

빠른 예시: 코드 생성에 DeepSeek 사용하기

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

제가 얻은 출력값은 깔끔하고, 주석이 잘 달려 있었으며, 실제로 정확했습니다. 출력 토큰 100만 개당 0.25달러라는 가격을 생각하면, 이는 미친 수준의 가치입니다.

Qwen: 모든 것을 갖춘 모델 제품군

DeepSeek가 가성비의 왕이라면, Qwen은 맥가이버 칼(swiss army knife)입니다. Alibaba의 모델 제품군은 매우 방대합니다. 비용이 거의 들지 않는 작은 8B 파라미터(parameter) 모델부터 기업용 작업을 위한 거대한 397B 베헤모스(behemoths)까지 말이죠.

Qwen 라인업 (상당히 많습니다)

모델명 (Model Name)	출력 가격 (100만 토큰당)	용도
Qwen3-8B	$0.01	초경량 작업 (Super lightweight tasks)
...

내가 계속 Qwen을 찾는 이유

솔직한 제 의견을 말씀드리자면, Qwen의 다양성은 가장 큰 강점이자 동시에 가장 큰 골칫거리입니다. 아주 단순한 프로토타입을 만들 때 100만 토큰당 $0.01인 Qwen3-8B 모델을 선택할 수 있다는 점은 정말 좋습니다. 하지만 네이밍 체계(naming scheme)는요? 정말 아찔합니다. Qwen3, Qwen3.5, Qwen3.6... 금방 혼란스러워집니다.

하지만 제가 Qwen3-VL-32B로 진행했던 멋진 프로젝트에 대해 말씀드려 볼게요. UI 디자인의 스크린샷을 분석하여 HTML/CSS 코드를 생성하는 작은 앱을 만들고 있었습니다. 비전 모델 (vision model)이 이미지 이해를 놀라울 정도로 잘 처리해 주었고, 100만 토큰당 $0.52라는 가격은 이전에 시도했던 일부 서구권 대안 모델들보다 훨씬 저렴했습니다.

Qwen3-32B를 활용한 실질적인 예시

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

출력 결과는 견고했습니다. 적절한 잠금 메커니즘 (locking mechanisms)을 갖춘 스레드 안전 (thread-safe) 상태였습니다. 제가 본 코드 중 가장 우아한 코드는 아니었지만, 완벽하게 기능하며 구조가 잘 잡혀 있었습니다.

Qwen이 아쉬운 점

모델 버전 간의 불일치는 실제로 존재합니다. Qwen3-32B가 어느 날은 훌륭한 결과를 주다가도, 다음 날에는 평범한 결과를 내놓는 경우가 있었습니다. 또한, 100만 토큰당 $1인 Qwen3.6-35B와 같은 일부 최신 모델들은 제공하는 성능에 비해 가격이 과하다는 느낌을 줍니다. 그리고 영어 실력도 준수하지만, 복잡한 영어 작업에 있어서는 DeepSeek 수준에는 미치지 못합니다.

Kimi: 추론의 강자 (하지만 비용이 따릅니다)

Moonshot AI의 Kimi 모델들은 흥미롭습니다. 이들은 모든 사람을 만족시키려 하기보다 추론 (reasoning)에 집중하고 있으며, 그 역할을 잘 수행해 냅니다.

Kimi 라인업

모델명 (Model Name)	출력 가격 (100만 토큰당)	최적 용도
K2	$3.00	일반 추론 (General reasoning)
K2.5	$3.00	고급 추론 (Advanced reasoning)

Kimi를 특별하게 만드는 것

솔직히 말씀드리면, 처음 Kimi의 가격을 봤을 때 "이걸 위해 100만 토큰당 $3.00나 낼 리가 없다"라고 생각했습니다. 하지만 몇 가지 복잡한 사고의 사슬 (chain-of-thought) 추론 문제들을 던져보았고... 네, 이제 왜 그런지 알 것 같습니다.

저는 모순된 전제가 포함된 여러 단계의 논리적 연역 (logical deduction) 과정이 필요한 문제로 Kimi K2.5를 테스트했습니다. 제가 시도했던 대부분의 모델은 혼란을 겪거나 틀린 답을 내놓았습니다. Kimi는 어땠을까요? 각 단계를 신중하게 밟아나가며 정확한 결론에 도달했습니다. 추론 과정 (reasoning traces)은 마치 수학 증명을 읽는 것처럼 아름다웠습니다.

트레이드오프 (The Trade-Off)

여기에는 함정이 있습니다. 바로 속도입니다. Kimi 모델들은 다른 모델들보다 느립니다. 복잡한 작업의 경우 초당 약 20-30 토큰 (tokens per second) 정도로 측정되었습니다. 속도보다 품질이 중요한 심층 추론 (deep reasoning) 문제에는 괜찮지만, 실시간 채팅 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

또한, 저가형 옵션이 없습니다. 모든 Kimi 모델은 프리미엄 가격이 책정되어 있습니다. 예산이 빠듯하다면 아마 이것이 최선의 선택은 아닐 것입니다.

Kimi의 추론 테스트

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

추론은 명확하고 체계적이었습니다. '사과'라고 라벨이 붙은 상자가 잘못 라벨링되었고 오렌지를 발견했으므로 반드시 두 가지가 모두 들어있어야 한다는 점을 정확히 식별한 뒤, 이를 바탕으로 다른 상자들을 연역해냈습니다. 인상적인 결과였습니다.

GLM: 중국어의 챔피언

Zhipu AI의 GLM 모델들은 중국어를 염두에 두고 구축되었으며, 그 특징이 명확히 드러납니다. 만약 업무의 대부분이 중국어로 이루어진다면, 이것이 아마 가장 좋은 선택일 것입니다.

GLM 제품군

모델 이름	출력 가격 (백만 토큰당)	최적의 용도
GLM-4-9B	$0.01	초저예산 중국어 작업
...

GLM 사용 경험

지난달에 고객을 위해 중국어 마케팅 카피를 생성해야 하는 프로젝트가 있었습니다. 요구 사항은 구체적이었습니다. 전통적인 중국어 성어 (idioms), 문화적으로 적절한 참조, 그리고 원어민에게 자연스럽게 느껴지는 어조를 원했습니다. 처음에는 DeepSeek를 시도했고 (괜찮았습니다), 그다음에는 Qwen을 시도했습니다 (더 나았습니다). 하지만 GLM-5는 어땠을까요? 단 한 번의 시도만에 완벽하게 해냈습니다. 출력물은 마치 전문 카피라이터가 작성한 것처럼 읽혔습니다.

비전 모델인 GLM-4.6V 또한 중국어 문서 분석에 상당히 탄탄한 성능을 보여줍니다. 스캔된 중국어 계약서를 대상으로 테스트해 보았는데, 일부 필기체가 섞여 있음에도 불구하고 텍스트를 정확하게 추출해 냈습니다.

GLM의 실전 예시

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

출력물은 자연스럽고 구조가 잘 잡혀 있었으며, 적절한 중국어 표현을 사용했습니다. 중국어 관련 작업에 있어서 GLM은 따라오기 힘든 수준입니다.

GLM이 어려워하는 부분

영어 작업은 어떨까요? 그리 좋지 않습니다. 영어 에세이 작업에서 GLM-5를 DeepSeek V4 Flash와 비교해 보았는데, 그 차이가 확연했습니다. GLM의 영어는 마치 중국어 개념을 번역한 것처럼 약간 부자연스럽게 느껴졌습니다. 또한, 성능이 좋은 모델을 사용하려 하면 가격이 $0.01/M에서 $1.92/M로 매우 빠르게 뛰어오릅니다.

정면 승부: 나의 솔직한 순위

각 모델이 어디에서 뛰어난지에 대해 가감 없는 제 의견을 말씀드리겠습니다.

코드 생성 (Code Generation)

DeepSeek V4 Flash - 최상급 코드를 $0.25/M에? 당연히 선택해야 합니다.
Qwen3-Coder-30B - 좋지만 $0.35/M로 더 비쌉니다.
Kimi K2.5 - 대부분의 코딩 작업에는 과합니다.
GLM-5 - 봐줄 만하지만, 이를 위해 만들어지지는 않았습니다.

중국어 (Chinese Language)

GLM-5 - 이를 위해 만들어졌으며, 그 결과가 나타납니다.
Kimi K2.5 - 놀라울 정도로 뛰어난 중국어 추론 능력을 보여줍니다.
DeepSeek V4 Flash - 탄탄하지만 독보적이지는 않습니다.
Qwen3-32B - 좋지만 일관성이 부족합니다.

영어 (English Language)

DeepSeek V4 Flash - 아주 적은 비용으로 서구권 모델들과 대등한 성능을 보여줍니다.
Qwen3-32B - 좋지만 아주 뛰어나지는 않습니다.
Kimi K2.5 - 대부분의 영어 작업에는 과합니다.
GLM-5 - 강점이 아닙니다.

추론 (Reasoning)

Kimi K2.5 - 복잡한 문제를 해결하기 위해 원하는 사고 모델 (Thinking model)입니다.
DeepSeek R1 - 좋지만 더 느립니다.
Qwen3.5-397B - 엔터프라이즈급이지만 비쌉니다.
GLM-5 - 괜찮지만 전문화되어 있지는 않습니다.

가성비 (Value, Price-to-Performance)

DeepSeek V4 Flash - $0.25/M로 타의 추종을 불허합니다.
Qwen3-8B - $0.01/M로 모든 것을 제공합니다 (단, 제한적임).
GLM-4-9B - 역시 $0.01/M이며, 중국어에 매우 좋습니다.
Kimi K2.5 - 프리미엄 가격, 프리미엄 성능.

하나의 API로 이 모든 것을 사용하는 방법

제가 가장 좋아하는 부분은 바로 이것입니다: 각 모델 제품군(model family)마다 별도의 계정을 만들 필요가 없다는 점입니다. 저는 Global API를 사용하여 단일 OpenAI 호환 엔드포인트(endpoint)를 통해 이 모든 모델에 접속합니다. 이는 제 워크플로(workflow)에 있어 게임 체인저(game-changer)가 되었습니다.

다음은 제가 모델을 동적으로 전환할 때 사용하는 패턴입니다:

from openai import OpenAI
import random

...

이 패턴을 사용하면 여러 개의 API 키나 라이브러리를 번거롭게 관리할 필요 없이, 각 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

최종 생각 및 권장 사항

그렇다면, 이 모든 테스트를 거친 후 제가 실제로 무엇을 추천할까요?

예산에 민감한 개발자라면: DeepSeek V4 Flash가 일상적인 주력 모델(daily driver)이 될 것입니다. 100만 토큰당 0.25달러($0.25/M)라는 가격은 현재 시장에서 최고의 가성비를 자랑합니다. 코딩, 콘텐츠 생성, 일반적인 채팅에 사용하세요.

범용성을 추구한다면: Qwen의 모델 제품군은 모두를 위한 무언가를 갖추고 있습니다. 일반적인 작업을 위해 100만 토큰당 0.28달러($0.28/M)인 Qwen3-32B로 시작한 다음, 필요할 때 그들의 비전 모델(vision models)을 탐색해 보세요.

추론 집약적인 프로젝트라면: Kimi K2.5는 100만 토큰당 3.00달러($3.00/M)로 비싸지만, 복잡한 수학, 논리 또는 다단계 추론(multi-step reasoning) 작업을 수행한다면 그만한 가치가 충분합니다.

중국어 우선 애플리케이션이라면: 100만 토큰당 1.92달러($1.92/M)인 GLM-5가 최선의 선택입니다. 이 라인업 중 그 어떤 것도 중국어를 이만큼 자연스럽게 처리하지 못합니다.

여러 계정을 관리하는 번거로움 없이 이 모든 모델을 시도해보고 싶다면, Global API를 확인해 보세요. 이들은 OpenAI 호환 구문(syntax)으로 이 모든 모델(및 훨씬 더 많은 모델)을 지원하는 통합 엔드포인트를 제공합니다. 저는 몇 달 동안 이 서비스를 사용해 왔으며, 덕분에 삶이 훨씬 편해졌습니다.

즐거운 코딩 되시길 바라며, 여러분의 API 응답은 빠르고 토큰 비용은 저렴하기를 바랍니다!