상반기 공개된 핵심 오픈소스 LLM은 무엇이 있었을까?
2025년 상반기에는 수많은 오픈웨이트 대형 언어모델이 출시되며
글로벌 오픈소스 AI 경쟁이 본격적으로 가속화되었습니다.
메타, 미스트랄, 코히어 같은 빅테크뿐 아니라
각국의 연구기관까지 참전하며 경쟁 열기가 뜨겁습니다.
이 글에서는 상반기 주요 모델들의 출시 배경과 기술적 특징,
시장 반응, 앞으로의 트렌드를 정리합니다.
메타의 LLaMA 3: 본격적인 오픈소스 선언
2025년 4월, 메타는 LLaMA 3를 출시하며
오픈소스 경쟁에 다시 불을 붙였습니다.
8B와 70B 파라미터 버전으로 제공된 이 모델은
GPT-4에 근접한 성능을 보이며
연구자들 사이에서 큰 주목을 받았습니다.
이전 LLaMA 2보다 추론 속도와 정확도가 개선되었고,
다양한 벤치마크 테스트에서 높은 점수를 기록했습니다.
| 모델명 | 파라미터 수 | 출시일 | 주요 특징 |
| LLaMA 3 8B | 80억 | 2025년 4월 | 경량화, 빠른 추론 |
| LLaMA 3 70B | 700억 | 2025년 4월 | 고성능 범용 LLM |
미스트랄, Mixtral로 경쟁 라인업 확대
프랑스의 스타트업 미스트랄은 2024년부터
LLM 개발에 박차를 가해왔으며,
2025년에는 Mixtral 8x22B를 출시해 기술 격차를 줄였습니다.
MoE(Mixture of Experts) 구조를 기반으로 하며,
경량성과 고성능을 동시에 추구합니다.
특히 대규모 클러스터 없이도
효율적인 실행이 가능하다는 점에서 시장의 주목을 받았습니다.
코히어 Command R+: 영어 특화 모델의 부상
캐나다 AI 기업 코히어가 영어 특화 언어 모델인 Command R+를
오픈웨이트로 공개하며 주목받고 있습니다.
이 모델은 검색 증강 생성(RAG) 작업에 최적화돼
검색, 요약, 질의응답 등의 분야에서 빠르고 정확한 성능을 발휘합니다.
특히 영어 기반 데이터를 다루는 기업들이 솔루션에 빠르게 도입 중이며,
오픈웨이트 방식이라 기업 맞춤형 활용도 가능합니다.
xAI의 Grok, 오픈소스 전환 예고
일론 머스크가 설립한 xAI는
자체 개발한 Grok 모델의 일부를
오픈소스로 전환하겠다는 계획을 발표했습니다.
아직 전체 모델은 공개되지 않았지만,
Grok-1의 일부 코드와 학습 가중치가
GitHub를 통해 배포되며 관심을 끌고 있습니다.
GPT 스타일의 대화형 모델로,
X(구 트위터) 플랫폼과 연계한 독자 생태계를 구축 중입니다.
국내외 대학·기관의 실험적 모델 공개
KAIST, 서울대학교 등 국내 주요 연구기관들도
경량형 또는 도메인 특화 LLM을
잇따라 공개하며 오픈소스 생태계에 기여하고 있습니다.
특정 산업군에 맞춘 모델이나
한국어 언어처리를 고도화한 모델이 다수 개발되었으며,
공공 데이터셋을 활용한 학습 실험도 계속 진행 중입니다.
| 기관명 | 모델 유형 | 특징 |
| KAIST | 산업 특화 LLM | 반도체, 의료 등 분야별 특화 설계 |
| 서울대 | 경량형 한국어 LLM | 공공 데이터 기반, 빠른 추론 성능 |
| CMU | 로컬 AI LLM | 개인용 컴퓨터에 최적화된 학습 구조 |
상반기 기술 트렌드 : 경량화, 모듈화, 실용성 중심
2025년 상반기 오픈웨이트 모델의 핵심 키워드는
“실제로 쓸 수 있는 오픈소스 AI”였습니다.
MiniGPT, TinyLLaMA 같은 경량형 아키텍처,
MoE 기반의 모듈화 설계,
실시간 추론 강화 등 실용적 요소들이
공통적으로 강조되었습니다.
단순한 코드 공개를 넘어
현실에서 바로 사용할 수 있도록 구성된 점이
가장 큰 변화입니다.
하반기 전망 : 연합 생태계와 벤치마크 경쟁 본격화
올 하반기에는 LLM 간의 성능 비교 벤치마크가
더욱 정교화될 것으로 보이며,
서로 다른 모델 간 협력 기반 생태계도 확대될 가능성이 큽니다.
예를 들어, 여러 오픈소스 모델을 결합한 멀티에이전트 시스템이나
특정 산업 맞춤형 오픈웨이트 LLM 기반 애플리케이션이
실제 서비스로 구현될 수 있습니다.
기업과 연구기관 간 협력이 활발해질수록
기술 발전 속도도 더욱 가속화될 것입니다.