2026년 추천 AI 추론 모델

저희가 리뷰한 AI 추론 모델 21개 중 현재 추천은 Gemini 4 Argon, MiMo-V2.6-Pro 및 Claude Fable 5.1입니다. 각 제품을 저희 평점순으로 정렬하고 가격, 평가 요약, 추천 대상을 적었습니다.

작성: Andrew Miller · 2026년 11월 1일 업데이트 · 리뷰 방법

순위 산정 방법: 각 제품의 가격, 문서, 정책, 그리고 독립 벤치마크가 있으면 그것까지 바탕으로 한 리뷰의 5점 만점 평점순으로 정렬합니다. 모든 정보는 리뷰에 적힌 날짜에 확인했습니다. 제휴 수수료는 받지 않습니다.

1
Gemini 4 Argon
Google은 Argon으로 최전선에 돌아왔습니다. 기본으로 지원하는 동영상과 오디오 입력은 Claude와 GPT의 플래그십이 아직 따라오지 못하는 부분입니다.
추천 대상: 동영상, 오디오, 매우 큰 문서 모음을 다루며 최상위 추론 모델을 원하는 팀.
가격: API: 2026년 11월 30일(30 Nov 2026)까지 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10, 이후 $4 / $20. Batch와 Flex는 절반 가격. 캐시된 입력 $0.10(이후 $0.20). 무료 등급 없음.
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4.5/5
2
MiMo-V2.6-Pro
이제 최고 점수의 오픈 웨이트 모델을 Xiaomi가 만들며, 가격은 비공개 모델의 일부에 불과합니다. 주의할 점: 자체 호스팅에는 GPU 16장이 필요합니다.
추천 대상: 에이전트와 코딩에 가장 강력한 오픈 웨이트 모델을 원하며, Xiaomi API에서 저렴하게 쓰거나 GPU 클러스터에서 자체 호스팅하려는 팀.
가격: MIT 라이선스 오픈 웨이트. Xiaomi API: Pro 1M 토큰당 입력 $0.435 / 출력 $0.87, 캐시 입력 $0.004. Flash $0.14 / $0.28. Pro UltraSpeed $4.35 / $8.70. Batch API는 절반 가격.
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4.5/5
3
Claude Fable 5.1
출시 3주 뒤 Anthropic 자체의 더 저렴한 Opus 5.5가 공개 벤치마크 대부분에서 Fable 5.1을 앞질렀습니다. 그 결과 Fable은 범용 플래그십 가격의 전문가용 모델이 됐습니다.
추천 대상: high effort의 Opus 5.5를 시험해 보고 부족하다고 확인한, 긴 과학 또는 연구 에이전트 작업을 하는 팀.
가격: API: 100만 입력 토큰당 $10, 100만 출력 토큰당 $50, 캐시 쓰기 $12.50(5분) 또는 $20(1시간), 캐시 읽기 $0.25, Batch API 50% 할인.
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4.3/5
4
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro는 MIT 라이선스로 최상위급 추론을 Opus 5.5의 토큰당 가격 약 4분의 1에 제공합니다. 단, 데이터를 중국으로 보내도 되거나 H200 랙을 보유하고 있어야 합니다.
추천 대상: 코딩과 추론에 최상위급 오픈 가중치를 원하며, 자체 GPU 8장 서버에서 돌리거나 민감하지 않은 작업에 매우 저렴한 API를 쓰려는 팀.
가격: 가중치는 MIT 라이선스로 무료입니다. DeepSeek API는 1M 토큰당 비혼잡 시간 입력 $0.66 / 출력 $1.98, 혼잡 시간 $1.32 / $3.96입니다. 캐시 적중은 $0.022부터입니다.
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4.3/5
5
Gemini 4 Carbon
Carbon은 Google이 만든 가장 강한 모델이며, Artificial Analysis의 새 인덱스에서는 누가 만든 모델보다도 강합니다. 하지만 아직 이 모델을 쓸 수 있는 사람은 거의 없습니다.
추천 대상: 현재로서는 Google Fairwind 프로그램의 심사를 거친 보안 팀. Google이 접근을 열면 다음 업그레이드를 계획하는 Gemini API 팀.
가격: 아직 판매하지 않음. 발표된 가격: 도입가로 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10(캐시된 입력 $0.10), 이후 $4 / $20(캐시 $0.20). 도입가 종료 시점은 발표되지 않음.
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4.3/5
6
Kimi K3
Kimi K3는 Moonshot 자체 에이전트 점수표에서 1위지만, Artificial Analysis 과제당 $2로 GLM-5.3-Flash의 7배 비용을 들여 지수 점수 2점을 더 얻는 데 그칩니다.
추천 대상: 오픈 웨이트를 원하고, 셀프 호스팅을 하거나 프런티어급 API 가격을 낼 수 있는, 브라우징·리서치 에이전트를 만드는 팀.
가격: 수정된 MIT 라이선스의 오픈 웨이트입니다. Kimi API: 1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15, 캐시된 입력 $0.30.
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4.3/5
7
GPT-6 Astra
수학과 과학에서 기록을 세운 모델이지만, 과제당 비용은 1점 낮은 형제 모델의 4.5배입니다.
추천 대상: OpenAI가 제공하는 가장 강한 추론이 필요하고 가격을 정당화할 수 있는 연구, 수학, 과학 팀.
가격: API: 입력 1M 토큰당 $10, 출력 $50. 캐시 입력 $1. Batch/Flex는 절반 가격. 입력 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 입력 2배, 출력 1.5배.
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4.2/5
8
Kimi K3.1 Pro
Artificial Analysis의 더 어려운 v5.0 지수에서 K3.1 Pro는 4위에서 22위로 떨어져, medium 강도의 GPT-6.1 Sol과 같은 점수를 작업당 열 배의 비용으로 냅니다. 이제 이 모델의 가치는 11월 4일 공개 예정인 가중치에 달려 있습니다.
추천 대상: 느린 출력을 감수할 수 있고, 가중치가 나오면 셀프호스팅할 오픈 웨이트 모델을 원하는, 긴 터미널 및 코딩 에이전트를 운영하는 팀.
가격: Kimi API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10, 캐시된 입력 $0.20. Highspeed는 $4 / $20. Batch는 정가의 60%. Kimi K3보다 3분의 1 저렴합니다. 오픈 웨이트는 2026년 11월 4일까지 공개 예정입니다.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Max
Qwen의 수치로는 지시 따르기와 연구 재현에서 Claude나 GPT보다 나은 오픈 플래그십입니다. 다만 가중치를 직접 돌릴 곳은 많지 않습니다.
추천 대상: API로 연구, 사양이 까다로운 글쓰기, 다국어 작업을 하면서 오픈 가중치라는 대비책을 원하는 팀.
가격: 오픈 가중치는 Qwen3.8-Max 라이선스를 따릅니다. Qwen Cloud API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6, 캐시 읽기 $0.17(명시적) 또는 $0.25(암묵적).
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4.2/5
10
Step 5 Preview
Kimi K3와 같은 점수를 작업당 절반 비용에, 자체 호스팅은 GPU 네 장으로 냅니다. 다만 StepFun이 앞세우는 에이전트 테스트에서는 밀립니다.
추천 대상: 긴 문서와 리서치용으로 GPU 서버 한 대에 들어가는 프런티어급에 가까운 오픈 가중치 모델을 원하는 팀.
가격: StepFun Model License 1.0의 오픈 가중치. StepFun API: 토큰 1M개당 입력 $1.00 / 출력 $2.70, 캐시된 입력 90% 할인. OpenRouter와 DeepInfra도 같은 가격.
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4.2/5
11
GPT-5.6-Cyber
심사를 통과한 보안팀에게는 범용 모델을 익스플로잇 작업에 쓸모없게 만드는 거부를 없애 줍니다. 그 밖의 사람은 쓸 수 없고, 품질은 독립적으로 측정된 적이 없습니다.
추천 대상: OpenAI 심사를 통과할 수 있고, 허가된 취약점 연구와 침투 테스트를 하는 자리 잡은 보안팀, 컨설팅사, 업체.
가격: OpenAI API(Daybreak Red 전용): 입력 272K 토큰까지 1M 토큰당 입력 $12.50 / 출력 $75, 캐시 입력 $1.25. 데이터 레지던시 엔드포인트는 10% 추가. 등록 고객은 Amazon Bedrock에서도 이용 가능.
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4.0/5
12
gpt-oss-120b
출시 14개월이 지난 gpt-oss-120b는 더 이상 가장 강한 오픈 모델은 아닙니다. 그래도 80GB GPU 한 장에서 돌리는 추론 모델 가운데 라이선스가 가장 단순하고 지원이 가장 넓습니다.
추천 대상: 성숙한 도구 지원과 함께, GPU 한 장에서 비공개로 돌릴 수 있는 관대한 라이선스의 추론 모델이 필요한 팀.
가격: Apache 2.0 무료 가중치입니다. 호스팅 가격은 제공업체마다 다릅니다.
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4.0/5
13
GPT-Rosalind
OpenAI 자체 생명과학 테스트에서 범용 모델보다 측정 가능한 수준으로 낫습니다. 하지만 모든 수치는 OpenAI가 낸 것이고, 접근은 심사를 통과한 기관으로 제한됩니다.
추천 대상: 생물학과 화학에 맞춰진 AI 연구 보조를 원하는, 승인받은 제약, 바이오테크, 학술 연구팀.
가격: OpenAI API(승인 기관): gpt-rosalind-research는 100만(1M) 토큰당 입력 $5 / 출력 $25, 캐시 입력 $0.50이며 2026년 10월 5일부터 과금됩니다. 미국 학술 연구실: 승인 조건으로 12개월간 최대 30개 무료 Business 좌석.
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4.0/5
14
Granite 4.2
Granite 4.2는 리스크 위원회가 가장 빨리 승인할 오픈 모델 제품군입니다. 추론은 크기에 비해 좋지만 프런티어와는 거리가 멉니다.
추천 대상: 로컬이나 온프레미스 에이전트를 위해 작고 라이선스가 관대한 추론 모델을 원하는 기업과 개발자.
가격: Apache 2.0 무료 가중치입니다. watsonx와 서드파티 호스팅은 별도로 과금됩니다.
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4.0/5
15
Ling-3.1-flash
빠르고 MIT 라이선스이며 오픈 모델 가운데 최상위권에 가까운 점수를 냅니다. 다만 사고에 토큰을 많이 쓰고, 데이터 관련 조건은 공개돼 있지 않습니다.
추천 대상: 지연 시간에 민감한 채팅과 에이전트용으로, 빠르고 허용 범위가 넓은 라이선스의 오픈 모델을 자체 호스팅하거나 OpenRouter로 쓰려는 팀.
가격: MIT 라이선스 오픈 웨이트. inclusionAI API: Artificial Analysis 기준 1M 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $0.90, 캐시 $0.06. OpenRouter 기재 가격은 $0.075 / $0.225.
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4.0/5
16
Kolibri 1
Kolibri는 지금까지 나온 유럽산 오픈 모델 중 가장 설득력 있는 사례지만, Aleph Alpha 자체 독일어 테스트에서 가장 좋은 오픈 모델은 Alibaba의 것입니다.
추천 대상: 자체 GPU에서 문서·검색 작업에 쓸, 감사 가능하고 유럽에서 학습한 오픈 모델이 필요한 독일 공공기관과 규제 산업 기업.
가격: Apache 2.0으로 무료입니다. 공개 호스팅 API는 없으며, 기업 배포는 Aleph Alpha 영업팀을 통하고 가격은 공개되지 않았습니다.
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3.9/5
17
Sage-A1.5
Sage-A1.5는 Qwen 기반 모델을 하위 에이전트가 내장된 믿을 만한 오픈 리서치 에이전트로 바꿔 놓습니다. 다만 큰 승리는 다른 곳에서 거의 보고하지 않는 벤치마크에서 나왔습니다.
추천 대상: 자체 호스팅 리서치 또는 브라우징 에이전트를 만들면서, 하위 에이전트 분산과 자기 점검을 맞춤 하네스 코드가 아니라 모델 안에 두고 싶은 팀.
가격: Apache 2.0 오픈 가중치. Shanghai AI Lab의 Intern Discovery 토큰 플랜으로 무료 체험 가능. 유료 API 가격은 공개되지 않음.
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3.9/5
18
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)
한 연구소에 의존하지 않고 프런티어에 가까운 답을 얻는 영리한 방법입니다. 하지만 어떤 모델이 데이터를 처리했는지 볼 수 없고, 가장 좋은 점수는 Sakana 자체의 것입니다.
추천 대상: 단일 모델 제공자에 의존하지 않고 다단계 리서치와 코딩에서 프런티어에 가까운 결과를 원하는 EU 밖의 팀.
가격: Fugu Max 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6(캐시 $0.25). Fugu Ultra v2 $5 / $30(캐시 $0.50), 컨텍스트 272K 초과 시 $10 / $45. 기본 Fugu는 사용한 최상위 모델의 요금. 구독 월 $20, $100, $200. 웹 도구 호출당 $0.007.
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3.9/5
19
Beam
Beam은 진정으로 열린 라이선스를 갖춘 미국 오픈 모델 중 가장 강력하며, 토큰 절약도 실제로 확인됩니다. 하지만 비교 대상인 중국 오픈 모델들은 여전히 점수가 한참 높습니다.
추천 대상: 미국 연구소의 대형 추론 모델을 Apache 2.0으로 쓰고 싶은 팀. 특히 작은 모델로 증류하거나, 출력 토큰이 비용의 대부분을 차지하는 비용 민감형 에이전트를 운영하려는 경우.
가격: Apache 2.0으로 가중치 무료. Reflection API는 일일 한도가 있는 공개 베타로 무료. 호스팅: Together AI와 Baseten은 1M 토큰당 입력 $0.40 / 캐시 $0.04 / 출력 $1.20, OpenRouter는 $0.24 / $0.98부터.
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3.8/5
20
Falcon-H1R-7B
Falcon-H1R-7B는 크기에 비해 훨씬 높은 수학 점수를 냅니다. 하지만 채택한 곳이 거의 없고, 독립 테스트는 아직 나오지 않았습니다.
추천 대상: 노트북에 들어갈 만큼 작은 모델로 강한 대회식 수학 추론이 필요하고, 법무팀이 맞춤형 라이선스를 받아들이는 팀.
가격: Falcon LLM 라이선스로 가중치는 무료입니다(로열티 없음, 출처 표시와 이용 정책 준수 필요). Artificial Analysis에 등록된 공개 호스팅 API는 없습니다.
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3.6/5
21
Phi-4-Reasoning-Vision-15B
Phi-4-Reasoning-Vision-15B는 MIT 라이선스 비전 모델이지만, Microsoft 자체 성적표에서 8B Qwen에 집니다.
추천 대상: 데이터센터 GPU를 갖추고 차트, 다이어그램, 스크린샷용 MIT 라이선스 영어 비전 모델이 필요하며, 먼저 Qwen3-VL과 비교해 볼 준비가 된 팀.
가격: MIT 라이선스의 무료 가중치입니다. Microsoft Foundry 호스팅은 별도로 청구됩니다.
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3.4/5