요즘 LLM 출시 소식 개많네요... 실제 쓸 만한 게 뭐가 있는지 궁금합니다

최근 몇 달간 모델 출시가 진짜 빠르게 계속되고 있더라고요. Meta, Google, Mistral이 거의 동시에 발표한 최신 모델들은 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔으며, 일부 벤치마크에서는 이를 압도하고 있다고 하니 확실히 오픈소스 진영이 만만치 않아진 건 맞는 것 같습니다. 근데 정확히 어떤 모델들이 나왔는지, 실무에서 쓸 때 어떻게 다른지는 잘 모르겠거든요.

특히 Meta Llama 4, DeepSeek V3, Alibaba Qwen 3, Mistral Large 2, Microsoft Phi-4, Google Gemma 3 같은 모델들이 나왔다고 하는데, 이 중에 실제로 실용성 있는 게 뭔지 헷갈립니다. 벤치마크 점수가 좋다고 무조건 좋은 건 아니잖아요. 특히 한국어 처리 능력이나 실제 운영 환경에서의 안정성, 가격 같은 게 중요한데 말이죠.

가장 관심이 가는 건 로컬에서 돌릴 수 있는 모델들인데, 70B 모델이 GPT-4 (2023) 성능과 비슷해졌다고 하니 이제는 자체 서버에서 충분히 구축할 수 있을 것 같긴 합니다. 근데 실제로 회사 프로젝트에 적용하려면 다양한 요소를 따져봐야 하는데, 이미 써보신 분들의 의견이 정말 궁금하네요. 특정 작업(코딩, 문서분석, 고객 응답 등)에 따라 어떤 모델을 선택해야 할지도 모르겠고요.

혹시 실제로 프로덕션 환경에서 이 모델들 중 하나라도 적용해보신 분 계신가요? 어떤 모델을 쓰셨고, 도입할 때 가장 힘들었던 부분