OpenAI 모델들이 AI 지형을 변화시키고 있습니다.

2026년에는 빌더(builders)들이 오픈-웨이트 모델부터 완전한 오픈소스 프로젝트에 이르기까지 그 어느 때보다 많은 선택지를 갖게 될 것입니다.

주요 플레이어들은 다음과 같습니다 👇

01 — Meta
Llama → General AI, 코딩, 에이전트(agents), 로컬 배포(local deployment)

02 — Alibaba
Qwen → 코딩, 다국어 AI, 비전(vision), 에이전트(agents)

03 — DeepSeek
DeepSeek → 추론(reasoning), 코딩, 수학, 연구

04 — Google
Gemma → 경량(lightweight), 모바일, 엣지 AI(edge AI)

05 — Mistral AI
Mistral → 코딩, 빠른 추론(fast inference), 엔터프라이즈

06 — Microsoft
Phi → 모바일 및 엣지를 위한 작고 효율적인 모델

07 — Allen AI
OLMo → 연구, 투명성, 오픈 AI

08 — Cohere
Command → 엔터프라이즈 AI, RAG, 검색(search), 에이전트(agents)

09 — https://t.co/qbiPeZ7qBI
GLM → 코딩, 긴 컨텍스트(long context), 추론(reasoning)

10 — Moonshot AI
Kimi → 장문 컨텍스트 작업(long-context tasks), 코딩, 생산성

그리고 다음과 같은 전문 오픈 모델들이 있습니다:

→ 코딩
→ 비전
→ 오디오
→ 임베딩(Embeddings)
→ 재순위 지정(Reranking)
→ OCR

중요한 점은 무엇일까요?

AI 모델을 선택하는 것은 단순히 지능에 관한 것이 아닙니다.

다음 요소들도 고려해야 합니다:

역량(Capability) + 비용(Cost) + 속도(Speed) + 개인 정보 보호(Privacy) + 개방성(Openness) + 배포(Deployment)

AI의 미래는 하나의 모델에 의해 지배되지 않을 것입니다.

서로 다른 작업을 위해 구축된 모델들의 생태계가 될 것입니다.

빠른 참고 자료로 저장해 두세요.

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