오픈웨이트 vs 클로즈드 모델, 2026 현황과 추천

한눈에 보는 순위 (측정 근거):
1. 어려운 추론·과학 → 3~8점 뒤 (GPQA·HLE)
2. 추상 추론(ARC-AGI-2) → 59.8%
3. 코딩(SWE-bench Verified) → 80.2~80.6% (동률)
4. 토큰 단가 → 10~100배 저렴 (DeepSeek ~34배)
5. 프라이버시·버전안정 → 자가호스팅 = 데이터 무유출·미퇴역

오픈웨이트 대 클로즈드 모델에서 2026년 가장 큰 변화는 질문이 '어느 게 더 똑똑한가'에서 '어떻게 굴리는가'로 바뀌었다는 것이다. 2024년 30점이 넘던 벤치 격차는 이제 대부분 3~8점으로 좁혀졌고(Epoch 추정 클로즈드가 1년 미만 앞섬), 코딩·수학은 사실상 동률이다. 그래서 결정은 능력이 아니라 TCO(총소유비용)·프라이버시·버전 안정성이 한다. 그리고 반드시 깨야 할 신화: 오픈웨이트는 '공짜'가 아니다 — 다운로드는 무료지만 프로덕션 운영은 하드웨어 값의 3~5배가 든다. 요약: 능력으로 고르던 시대는 끝났고, 이제 '어떻게 배포하느냐'가 모델 선택보다 중요하다.

쉽게 말하면: 오픈 vs 클로즈드는 직접 요리 vs 배달과 같다. 재료값(모델 가중치)은 공짜로 받아도, 주방·불·설거지·상주 요리사(GPU·운영·엔지니어 시간)가 진짜 비용이다. 어쩌다 한 끼(변동 트래픽)면 배달(API)이 싸고, 매일 대량으로 꾸준히 먹으면(고정 대량) 직접 요리(self-host)가 싸진다. 그리고 남에게 안 보여줄 비밀 레시피(민감정보)라면 값과 무관하게 직접 요리여야 한다.

먼저 용어부터: 오픈웨이트 vs 클로즈드#

한 줄로 풀자. 오픈웨이트는 모델의 가중치(파일)를 다운로드해 내 서버에서 직접 돌릴 수 있는 것(DeepSeek·Qwen·GLM 등)이고, 클로즈드는 가중치를 공개하지 않고 API로만 쓰는 것(GPT·Claude·Gemini)이다. 오픈은 데이터를 내 경계 안에 두지만 GPU·운영을 내가 지고, 클로즈드는 운영이 0이지만 데이터가 외부로 나가고 벤더 정책에 묶인다.

능력 격차는 지금 얼마나 되나?#

대부분 3~8점, 넓게 봐도 5~15점으로 좁혀졌다 — 2024년 30점대 절벽은 사라졌다. Epoch AI는 클로즈드 선두가 오픈 선두를 1년 미만 앞선다고 추정한다(단, 공개 벤치는 실제 격차를 약 2배 과소평가할 수 있음). 남은 클로즈드 우위는 특정 영역에 몰려 있다 — 어려운 과학 추론(GPQA Diamond·Humanity's Last Exam) 3~8점, 추상 추론(ARC-AGI-2)에서 최대 17점(Gemini 3.1 Pro 77.1% vs DeepSeek V4-Pro 59.8%), 그리고 20~30단계 장기 에이전트 작업이다. LM Arena 인간선호 상위 15위는 전부 클로즈드이고 최상위 오픈은 GLM-5.1(16위)다. 반면 코딩은 사실상 동률 — MiniMax M2.5가 SWE-bench Verified 80.2%로 Claude Opus 4.6(80.8%)와 맞먹고, DeepSeek V4-Pro도 80.6%다. 참고로 흔히 인용되는 MMLU는 이미 포화(88~94%)라 프론티어를 구분하지 못한다.

2026 오픈웨이트 vs 클로즈드 — 축별 우위 (공개 벤치·관측 스냅샷, measured) · columns: 축, 오픈웨이트(DeepSeek·Qwen·MiMo·GLM), 클로즈드(GPT·Claude·Gemini) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1114?ref=ai_answer

축 | 오픈웨이트(DeepSeek·Qwen·MiMo·GLM) | 클로즈드(GPT·Claude·Gemini)
어려운 추론·과학 | 3~8점 뒤 (GPQA·HLE) | 우위
추상 추론(ARC-AGI-2) | 59.8% | 77.1% (최대 17점 격차)
코딩(SWE-bench Verified) | 80.2~80.6% (동률) | 80.8%
토큰 단가 | 10~100배 저렴 (DeepSeek ~34배) | 비쌈 (프리미엄)
프라이버시·버전안정 | 자가호스팅 = 데이터 무유출·미퇴역 | API = 외부전송·벤더 퇴역

목차

'오픈은 공짜'라는데 진짜로 싼가?

그럼 뭘 기준으로 골라야 하나?

그래서 2026년 추천은?

'오픈은 공짜'라는데 진짜로 싼가?#

아니다 — 다운로드만 공짜고, 프로덕션 TCO는 하드웨어 값의 3~5배다. GPU 요금은 진짜 청구서가 아니다: 배포·모니터링·패치·장애대응에 시니어 엔지니어 시간의 20~30%(월 $3,000~6,000)가 상시 든다. 손익분기도 비교 대상에 따라 갈린다 — 프론티어 클로즈드 대비면 하루 2~5M 토큰에서 self-host가 유리해지지만, 싼 오픈 API(DeepInfra·Together·Fireworks) 대비면 하루 50M+ 토큰은 돼야 한다. 결정타는 가동률의 함정이다: 자가호스팅이 서버리스보다 싸지려면 GPU가 24시간 60% 이상 가동돼야 한다 — "높고 꾸준하면 보상, 뾰족하면 벌"이다. 그래서 월 1억 토큰 미만이면 서버리스 오픈 API가 대체로 더 싸다. 실측 예: RAG 파이프라인(월 10만 요청)이 GPT-5.2로 월 $2,275, DeepSeek V3.2 서버리스로 약 $168.

그럼 뭘 기준으로 골라야 하나?#

능력이 아니라 '프라이버시·볼륨·버전안정성' 세 축으로 고른다 — 그리고 대개 하나가 아니라 포트폴리오다(F5 조사: 기업 평균 7개 모델, 78%가 일부는 직접 추론). (1) 민감정보·데이터 residency(의료·금융·국방)면 값과 무관하게 자가호스팅 오픈웨이트만이 데이터를 내 경계 안에 둔다. (2) 고정 대량·저지연이면 self-host, 변동·뾰족한 트래픽이면 클로즈드/서버리스 API. (3) 규제 검증된 에이전트면 클로즈드의 조용한 퇴역(2026.3 GPT-4o 스냅샷 퇴역 사례)이 컴플라이언스 사고가 되니, 다운로드한 오픈 가중치의 버전 안정성이 낫다. 주의: DeepSeek 등 일부 1차 API는 데이터를 학습에 씀(서방 호스트는 안 쓰나 ~2배 비쌈), Qwen·MiMo·MiniMax·DeepSeek는 Apache가 아닌 독자 라이선스(생산 상한·윤리조항)니 계약 전 라이선스를 읽어라.

그래서 2026년 추천은?#

핵심은 능력 격차는 좁혀졌으니, 배포 방식으로 고르라는 것이다.

어려운 추론·장기 에이전트·최고 인간선호: 클로즈드(GPT·Claude·Gemini)가 아직 3~8점 앞. 변동 트래픽엔 API가 운영비 0.

코딩·수학·대량 저비용: 오픈웨이트(DeepSeek·Qwen·MiniMax)가 동률에 10~100배 저렴. 단 고정 대량·>60% 가동률에서만 self-host가 이득.

민감정보·버전안정: 자가호스팅 오픈웨이트(데이터 무유출·미퇴역). 라이선스·데이터 학습 정책 필독. 결론은 포트폴리오 — "모델보다 배포가 중요하다."

함께 읽기: 오픈웨이트 vs 클로즈드, 5분 시작 가이드(초보자용), 로컬 AI 에이전트에 좋은 오픈웨이트 LLM 고르기 (2026)

함께 읽기: 유료 모델 1/30 값에 비등하는 오픈웨이트 AI — DeepSeek V4, Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026 현황과 추천

참고 링크

Epoch AI — 오픈 vs 클로즈드 격차 추적

LMSYS Chatbot Arena(인간선호 리더보드)

DeepSeek(오픈웨이트 프론티어)

Qwen(Alibaba 오픈웨이트)

OpenRouter — 오픈웨이트 트래픽 인사이트

참고: 격차(3~8점·17점)·벤치(SWE-bench 80%대·MMLU-Pro 4점)·단가(10~100배·$168 vs $2,275)·손익분기(2~5M / 50M+ tok/day)·가동률(60%) 같은 수치는 2026년 공개·상업 리더보드·벤더 자료이며 버전·제공자·워크로드에 따라 주 단위로 바뀐다(영구 수치 아님, 벤더 보고 다수). 모델명·가격은 특히 자주 변하니 발주 전 라이브 가격 페이지와 라이선스를 확인하라. 오픈/클로즈드 지형은 빠르게 바뀌니 분기별로 다시 본다.