주요 생성형 AI 모델을 어떻게 비교할까

후보군을 네 갈래로 나누면

시중의 생성형 AI를 하나씩 나열하면 비교가 끝나지 않습니다. 도입 방식과 통제 방식이 비슷한 것끼리 묶으면 검토할 대상이 네 갈래로 줄어듭니다. 아래 표에서 각 갈래의 대표 주자와 확인 포인트를 먼저 보시고, 세부 항목은 이어지는 장에서 다룹니다.

오픈 모델 계열

데이터 통제와 커스터마이징이 중요하면 오픈 모델을 봅니다. Llama는 Meta가 주도한 오픈 언어모델 계열로, 자체 구축과 파인튜닝, 온프레미스 활용 논의에서 자주 등장합니다. 모델 가중치를 직접 다룰 수 있다는 점이 관리형 서비스와의 가장 큰 차이입니다.

Mistral AI는 유럽계 기업으로 경량·고성능 언어모델 전략을 내세우며 API와 오픈 모델 전략을 병행해 왔습니다. 비용 통제를 고민하는 팀이 대형 빅테크 모델과 비교할 때 자주 거론됩니다. 다만 직접 운영하려면 GPU 자원과 운영 인력이 함께 필요합니다.

자체 구축을 검토한다면 라이선스 조건, 상업적 이용 범위, 사내 보안 정책과의 충돌 여부를 먼저 정리하세요.

국내 모델과 산업 적용

국내 대기업 AI 전략을 비교할 때 LG EXAONE이 자주 등장합니다. LG가 추진하는 초거대 AI 브랜드로, 산업 적용과 기업용 활용이 강조되어 왔습니다. 한국어와 한국 산업 맥락에 맞춘 적용 가능성이 핵심 관찰 지점입니다.

글로벌 서비스와 국내 모델의 차이는 언어 품질과 산업 맥락 이해에서 드러나는 경우가 많습니다. 사내 문서에 쓰이는 축약어, 업종별 관행 표현, 보고 체계에 맞는 문체가 그대로 나오는지가 실무에서 체감되는 차이입니다.

두 갈래를 같은 과제로 비교해 보는 것이 판단에 도움이 됩니다. 동일한 문서를 양쪽에 넣고 결과를 나란히 놓아 보세요.

디자인과 영상 생성

디자인 생산성은 비전문가 접근성이 갈림길입니다. Canva Magic Studio는 디자인 초안, 이미지 생성, 템플릿 편집 자동화를 묶은 기능으로, 비디자이너도 빠르게 결과물을 만들 수 있습니다. 영상은 Runway가 영상 생성과 편집을 결합해 짧은 영상 제작과 콘셉트 시각화에 쓰입니다.

Sora는 텍스트로 장면과 움직임을 생성하는 모델로, 물리적 일관성과 긴 시퀀스 표현이 관찰 포인트입니다. 결과물을 그대로 쓰기보다 시안 단계에서 방향을 잡는 데 쓰는 편이 현실적입니다.