2026년 추천 미국 오픈소스 LLM
저희가 리뷰한 미국 오픈소스 LLM 19개 중 현재 추천은 Gemma 4, SAM 3 (Segment Anything Model 3) 및 Muse Glimmer입니다. 각 제품을 저희 평점순으로 정렬하고 가격, 평가 요약, 추천 대상을 적었습니다.
작성: Andrew Miller · 2026년 11월 2일 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.
관련 순위: 추천 오픈소스 LLM
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라이선스와 데이터: 직접 호스팅하므로 데이터는 실행하는 곳에 남습니다. Apache 2.0은 매출 상한이나 허용 사용 부칙 없이 상업적 사용과 파인튜닝을 허용합니다.
운영: 가중치는 무료입니다. 31B는 BF16으로 약 62 GB(80 GB 카드 한 장), 4비트로 17.7 GB가 필요합니다. 4비트 기준 26B A4B는 14.4 GB, 12B는 7.0 GB, E4B는 5.2 GB입니다. OpenRouter는 1M 토큰당 31B를 $0.20/$0.40, 26B A4B를 $0.08/$0.26에 올려 두었습니다.
가격: 가중치는 Apache 2.0으로 무료입니다. Google Cloud와 서드파티에서 호스팅됩니다. OpenRouter는 1M 토큰당 31B를 $0.20/$0.40, 26B A4B를 약 $0.08/$0.26에 올려 두었습니다.
Gemma 4 리뷰 읽기4.4/5 - 2
라이선스와 데이터: 자체 호스팅이므로 이미지와 영상은 자기 하드웨어에 머뭅니다. SAM License는 상업적 이용을 허용하지만 군사, ITAR 관련 및 기타 무역 통제 대상 용도와 리버스 엔지니어링을 금지합니다. 승인 절차에서는 Meta의 개인정보 처리방침에 따라 이름, 생년월일, 국가, 소속을 수집합니다.
운영: 848M 파라미터이므로 데이터센터 GPU 한 장으로 서비스할 수 있습니다. Meta는 H200에서 객체 100개 이상인 이미지 한 장당 30 ms, SAM 3.1은 객체 수가 중간 정도일 때 H100 한 장에서 초당 32프레임이라고 밝혔습니다. Roboflow 호스팅 가격은 자체 요금제를 따릅니다.
가격: Hugging Face에서 승인제 가입을 거친 뒤 SAM License에 따라 무료입니다. 상업적 이용은 허용되지만 군사, ITAR, 리버스 엔지니어링 관련 제한이 있습니다. Roboflow를 통한 호스팅 사용은 Roboflow 요금제로 과금됩니다.
SAM 3 (Segment Anything Model 3) 리뷰 읽기4.4/5 - 3
라이선스와 데이터: Apache 2.0은 매출 상한 없이 상업적 이용을 허용합니다. 로컬에서 실행하면 아무것도 기기 밖으로 나가지 않으며, OpenRouter에서는 호스팅 제공자의 약관이 적용됩니다. Meta의 학습 데이터에는 자사 제품과 서비스의 정보가 포함됩니다.
운영: 로컬: 17GB 빌드에는 24GB 카드 한 장, 손실이 거의 없는 빌드에는 32GB, 전체 정밀도에는 64GB가 필요합니다. 호스팅: DeepInfra에서 1M 토큰당 $0.30/$1.20, Together에서 $0.35/$1.50이므로 월 입력 300M, 출력 60M이면 약 $162입니다.
가격: Apache 2.0의 무료 가중치이며 Meta API는 없습니다. OpenRouter의 호스팅은 입력 1M 토큰당 $0.30, 출력 1M 토큰당 $1.20부터입니다(DeepInfra).
Muse Glimmer 리뷰 읽기4.1/5 - 4
라이선스와 데이터: OpenMDW-1.1은 상업적 사용을 허용합니다. 자체 호스팅하면 데이터가 사내에 남고, 호스팅 업체는 각자 보존 조건을 정합니다. OpenRouter는 이 모델에 EU 역내 라우팅을 제공하지 않습니다.
운영: OpenRouter의 $0.15/$0.50 기준으로 입력 8K, 출력 1K 토큰짜리 에이전트 턴을 월 1M 회 처리하면 약 $1,700이며, 장황함으로 출력이 늘기 전 금액입니다. BF16 자체 호스팅은 레플리카당 H100 4장이 필요하고, NVFP4는 더 작은 Blackwell 구성에 들어갑니다.
가격: OpenMDW-1.1로 가중치 무료. 호스팅: OpenRouter에서 1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.50부터, 무료 버전도 있음. NVIDIA NIM과 다른 업체는 가격이 별도입니다.
Nemotron 3.5 Super VL 리뷰 읽기4.1/5 - 5
라이선스와 데이터: 라이선스에 사용 제한이 없는 Apache 2.0입니다. 자체 호스팅하면 프롬프트는 자사 하드웨어에 머뭅니다. 호스팅 이용 시 보관 정책은 각 제공업체 약관을 따르며, OpenRouter의 EU 전용 라우팅은 Business 또는 Enterprise 플랜이 필요합니다.
운영: 월 입력 10억(1B) 토큰, 출력 2억 5,000만(250M) 토큰이면 100만 토큰당 $0.15/$0.60 기준 약 $300입니다. Bedrock batch는 요율이 절반입니다. 자체 호스팅은 추론에 80GB GPU 한 장, 파인튜닝에 H100 노드 하나가 필요합니다.
가격: Apache 2.0 무료 가중치입니다. 호스팅 가격은 제공업체마다 다릅니다.
gpt-oss-120b 리뷰 읽기4.0/5 - 6
라이선스와 데이터: Apache 2.0으로 상업 및 연구 용도에 사용 분야 제한 없이 열려 있습니다. 자체 호스팅하면 프롬프트는 자사 하드웨어에 머뭅니다.
운영: IBM API는 입력 100만 토큰당 $0.16, 출력 100만 토큰당 $0.65이며 캐시 적중 시 75% 할인됩니다. 자체 호스팅 시 30B는 4비트로 약 18GB, 8비트로 31GB가 필요합니다.
가격: Apache 2.0 무료 가중치입니다. watsonx와 서드파티 호스팅은 별도로 과금됩니다.
Granite 4.2 리뷰 읽기4.0/5 - 7
라이선스와 데이터: 셀프 호스팅하면 데이터가 로컬에 남습니다. LFM Open License v1.0은 연 매출 $10 million 미만에서만 상업 이용을 허용하며, 비영리 연구는 예외입니다. 가격 페이지의 학습 미사용 약속은 맞춤 배포에 대한 것이며, API 보관 조건은 그곳에 공개돼 있지 않습니다.
운영: VentureBeat가 보도한 요금으로 월 입력 10억(1 billion), 출력 1억(100 million) 토큰은 LFM3-1.7B로 약 $100, LFM3-VL-2B로 $150이며, Audio와 Omni의 오디오 토큰은 100만 개당 입력 $2, 출력 $10이 별도입니다. 셀프 호스팅에는 4비트로 1.05~1.10 GB, Q8_0으로 1.85 GB, BF16으로 3.47 GB가 필요합니다. Liquid는 B300 한 장에서 하루 36억(3.6 billion) 토큰을 보고합니다.
가격: LFM Open License에 따른 무료 가중치(상업 이용은 연 매출 $10M 미만만). VentureBeat가 로그인한 콘솔에서 확인해 보도한 Liquid API 가격: LFM3-1.7B 1M 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.20, VL $0.10 / $0.50, Audio와 Omni $0.10 / $1.00에 오디오 토 큰 별도. 호스팅 d1 의사결정은 입력 1M당 $0.02, 출력 무료.
LFM3 리뷰 읽기4.0/5 - 8
라이선스와 데이터: Muse Model License: 사용, 수정, 증류, 재배포 무료. 각 제품에 출처 표기 필수. 연 매출 $20M을 넘는 model-as-a-service 제공자는 별도 계약 필요. Meta는 출력물에 대한 소유권을 주장하지 않습니다. 자체 호스팅하면 아무것도 인프라 밖으로 나가지 않습니다.
운영: 자체 호스팅: NVFP4(약 537GB)는 Blackwell GPU 4장 노드 하나, BF16(약 1.65TB)은 B300 8장, 또는 512GB M5 Ultra Mac Studio 두 대. 호스팅으로 건당 입력 3,000, 출력 500 토큰인 고객 지원 답변을 월 100만 건 처리하면 OpenRouter 요금으로 약 $5,875입니다.
가격: Muse Model License 의 무료 가중치입니다(출처 표기 필수, model-as-a-service는 매출 $20M 기준). OpenRouter 호스팅은 1M 토큰당 입력 $1.25, 캐시 $0.15, 출력 $4.25입니다.
Muse Spark Open 리뷰 읽기4.0/5 - 9
라이선스와 데이터: Qwen3.5-9B 베이스 모델을 따라 Apache 2.0이며, 라이선스 외에 매출 상한이나 사용 제한이 없습니다. 로컬에서 돌리면 프롬프트와 이미지가 기기에 남습니다.
운영: 보유한 하드웨어에서 무료로 돌릴 수 있습니다. 2.00 GB PTQ1_0 파일이 가장 작고, 2.68 GB MTP 파일은 추측 디코딩을 더합니다. PrismML은 M5 Max에서 최대 초당 179토큰, RTX 4090과 M5 Pro에서 전체 정밀도 모델 대비 최대 5배 처리량을 제시합니다. Darkbloom 가격은 공개되지 않았습니다.
가격: Apache 2.0으로 무료입니다. Darkbloom 콘솔에서 호스팅되며, 가격은 공개되지 않았습니다.
Ternary Bonsai 2 9B 리뷰 읽기4.0/5 - 10
라이선스와 데이터: 자체 호스팅 전용입니다. Apache 2.0이지만 Microsoft의 Responsible AI 안내는 연구 전용이라고 밝히며, 학습 데이터는 공개, 라이선스, 내부 출처에서 왔습니다. 모델 카드는 격리된 샌드박스, 자격 증명 마운트 금지, 프롬프트 인젝션에 대비한 네트워크 허용 목록을 요구합니다.
운영: BF16 가중치는 9.48 GB이고, ModelFit 계산 하나는 32K 토큰 전체 캐시를 약 4.8 GB로 봅니다. 따라서 24 GB GPU 한 장에 둘 다 들어갑니다. Microsoft는 최소 하드웨어를 공개하지 않습니다. 테스트에서 과제당 평 균 모델 호출 18.77회, 출력 토큰 5,499개였습니다.
가격: Apache 2.0으로 무료이지만, Microsoft 저장소는 Mage 모델이 연구용이며 제품이나 서비스 배포를 위한 것이 아니라고 밝힙니다. 호스팅 API 없음.
Mage-VL-Cowork 리뷰 읽기3.9/5 - 11
라이선스와 데이터: 자체 호스팅이므로 데이터가 로컬에 남습니다. OpenMDW-1.1은 매출 상한 없이 상업적 사용을 허용하며, 모델의 특허나 저작권을 두고 소송을 제기하면 권리가 소멸합니다. NVIDIA는 사전 학습 및 사후 학습 데이터셋을 공개하지만, 많은 출처를 비공개로 표시합니다.
운영: 가중치는 무료이고 Artificial Analysis에는 74B의 종량 가격 이 없습니다. 하드웨어: 74B는 65K 컨텍스트에 32 GB GPU, 262K에 48 GB가 필요합니다. E4B는 NVIDIA 테스트에서 RTX 5070부터 Jetson Orin까지 최대 3.1~5.0 GB를 씁니다.
가격: OpenMDW-1.1 오픈 가중치 무료. 두 모델 모두 공개된 종량 API 가격은 없으며, E4B는 build.nvidia.com 엔드포인트가 있습니다.
Nemotron 3.5 Bolt (74B-A9B 24GB and E4B 4GB) 리뷰 읽기3.9/5 - 12
라이선스와 데이터: Apache 2.0이며, Reflection의 Usage Policy를 함께 따를 것을 권장합니다. Reflection API에서는 각 응답의 reflection-data-retention 헤더가 zero, standard, contributor 보존 중 무엇인지 알려 줍니다. 요청을 학습에 쓸 수 있는 것은 조직이 수락해야 하는 contributor 조건뿐입니다.
운영: 월 입력 10억(1 billion), 출력 1억(100 million) 토큰은 Together AI나 Baseten에서 약 $520, Nebius에서 약 $350입니다. 자체 호스팅에는 KV 캐시를 빼고도 NVFP4 273 GiB, FP8 468.72 GiB, BF16 933.81 GiB가 필요합니다.
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.
Beam 리뷰 읽기3.8/5 - 13
라이선스와 데이터: 자체 호스팅이므로 프롬프트는 로컬에 머뭅니다. Apache 2.0은 상업적 사용과 파인튜닝을 허용하며, 사용 정책은 관련 법 준수만 요구합니다.
운영: 가중치는 무료이며 16GB GPU에 들어갑 니다. OpenRouter 호스팅은 100만(1M) 토큰당 입력 $0.018, 출력 $0.09부터라 월 100만 건의 짧은 답변은 $100에 한참 못 미칩니다. Artificial Analysis는 지수 과제당 약 $0.01로 봅니다.
가격: Apache 2.0 무료 가중치입니다. OpenRouter 호스팅은 100만(1M) 토큰당 입력 $0.018 / 출력 $0.09부터이며, Artificial Analysis는 $0.07 / $0.25로 표시합니다.
gpt-oss-20b 리뷰 읽기3.8/5 - 14
라이선스와 데이터: 셀프 호스팅하면 데이터가 로컬에 남습니다. LFM Open License v1.0은 연 매출 $10 million 미만 조직에만 상업 이용을 허용하며, 비영리 연구는 예외입니다.
운영: OpenRouter에서 월 입력 10억(1 billion), 출력 1억(100 million) 토큰은 약 $120, Liquid Console의 $0.10/$1.00로는 약 $200입니다. 셀프 호스팅에는 4비트로 13.58~14.53 GB, Q8_0으로 25.49 GB, BF16으로 47.96 GB가 필요합니다.
가격: LFM Open License에 따른 무료 가중치(상업 이용은 연 매출 $10M 미만만). Liquid Console: 1M 토큰당 입력 $0.10 / 출력 $1.00. OpenRouter: $0.05 / $0.70.
LFM2.5-24B-A2B 리뷰 읽기3.8/5 - 15
라이선스와 데이터: 자체 호스팅이므로 코드는 자사 인프라에 남습니다. 모델 카드는 기본적으로 네트워크 접근을 끈 최소 권한 샌드박스를 요구합니다. FrogNano 자체는 안전, 거절, 적대적 학습을 받지 않았습니다.
운영: API 가격은 없습니다. BF16 가중치는 약 9.3 GB에 KV 캐시가 더해지며, KV 캐시는 131K 토큰 한도 에 가까워지면 크게 늘어납니다. CPU, 데스크톱, 모바일, 양자화 사용은 검증되지 않았습니다. Microsoft의 벤치마크 프리셋은 과제마다 최대 10,800초와 150단계를 줍니다.
가격: 가중치 무료(Hugging Face 태그는 MIT, 카드의 표는 Apache 2.0). 호스팅 API는 없으며, 예를 들어 SGLang으로 직접 서빙합니다.
FrogNano-4B-2609 리뷰 읽기3.7/5 - 16
라이선스와 데이터: 자체 호스팅 전용이므로 데이터는 실행하는 곳에 남습니다. 자체 API가 없으니 검토할 보존이나 학습 조건도 없습니다.
운영: 가중치는 무료입니다. BF16은 250 GB(멀티 GPU 노드), FP8은 133 GB(80 GB 카드 두 장)이며, 80 GB 카드 한 장에 근접하는 빌드는 NVFP4(77.7 GB)와 Q4_K_M(75.8 GB)뿐입니다. Mac에는 68.7 GB MLX 4비트 빌드가 있습니다. 자체 호스팅 가격은 공개되지 않았습니다. NanoGPT는 100만 토큰당 입력 $0.20, 출력 $0.80을 표시하지만 모델을 사용 불가로 표시합니다.
가격: MIT 라이선스의 무료 오픈 가중치입니다. 자체 하드웨어나 호스팅 비용만 듭니다.
Ornith-1.5-122B 리뷰 읽기3.6/5 - 17
라이선스와 데이터: 별도의 허용 사용 부칙 없는 Apache 2.0으로, 상업적 이용과 재배포가 허용됩니다. 자체 호스팅만 가능하므로 데이터는 자기 기기나 서버에 머뭅니다. 학습 데이터 혼합이 공개돼 있어 출처 확인이 가능합니다.
운영: 약 3.1B 파라미터, BF16에서 대략 6GB이므로 소비자 용 GPU 한 장, Apple 노트북, 또는 4비트 휴대폰 빌드로 충분합니다. 유료 API가 없으니 대량 사용 비용은 자기 하드웨어 비용입니다.
가격: Apache 2.0의 무료 가중치이며, 학습 데이터 레시피와 체크포인트가 공개돼 있습니다. Hugging Face 자체 Inference Providers에는 호스팅 API가 없습니다.
SmolLM3-3B 리뷰 읽기3.5/5 - 18
라이선스와 데이터: MIT 라이선스입니다. 자체 호스팅하면 이미지와 프롬프트가 로컬에 남고, Foundry 호스팅은 Azure 약관을 따릅니다.
운영: 자체 호스팅에는 30GB를 넉넉히 넘는 GPU, 예를 들어 48GB A6000이나 80GB A100이 필요합니다. Foundry 가격은 공개되지 않았습니다. 모델 카드에도, 다른 Phi-4 모델의 토큰당 요금은 실린 Azure 소매 가격표에도 없습니다.
가격: MIT 라이선스의 무료 가중치입니다. Microsoft Foundry 호스팅은 별도로 청구됩니다.
Phi-4-Reasoning-Vision-15B 리뷰 읽기3.4/5 - 19
라이선스와 데이터: 매출 상한이나 별도 사용 정책이 없는 MIT 라이선스입니다. 자체 호스팅하면 오디오와 이미지가 사용자 하드웨어에 남습니다. Azure 약관은 Microsoft의 호스팅 엔드포인트를 쓸 때만 적용됩니다.
운영: Azure AI Foundry에서 오디오 입력은 100만 토큰당 $4로, 텍스트와 이미지의 $0.08보다 비싸 음성이 청구액 대부분을 차지합니다. 출력은 100만 토큰당 $0.32이며, Azure 소매 가격표상 출시 당시와 같은 요율입니다. 자체 호스팅에는 최근 데이터센터 GPU 한 장이 필요합니다.
가격: MIT 라이선스의 무료 가중치입니다. Azure AI Foundry: 텍스트 또는 이미지 100만 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.32, 오디오 입력은 100만 토큰당 $4입니다.
Phi-4-multimodal 리뷰 읽기3.3/5
출처
이 순위에 있는 각 리뷰의 주요 공식 출처입니다. 전체 출처는 각 리뷰에 있습니다.
- Gemma 4: Google: Gemma 4, byte for byte the most capable open models
- SAM 3 (Segment Anything Model 3): Hugging Face: facebook/sam3 (gated model page)
- Muse Glimmer: Meta: Introducing Muse Glimmer
- Nemotron 3.5 Super VL: Hugging Face: NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 model card
- gpt-oss-120b: Hugging Face: openai/gpt-oss-120b model card
- Granite 4.2: IBM Research: Granite 4.2 brings native reasoning to enterprise agents
- LFM3: Liquid AI blog: Introducing LFM3
- Muse Spark Open: Meta AI Research: Introducing Muse Spark Open
- Ternary Bonsai 2 9B: Hugging Face: prism-ml/Ternary-Bonsai-2-9B-gguf model card
- Mage-VL-Cowork: Hugging Face: microsoft/Mage-VL-Cowork model card
- Nemotron 3.5 Bolt (74B-A9B 24GB and E4B 4GB): Hugging Face: NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-GGUF model card
- Beam: Hugging Face: reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card
- gpt-oss-20b: Hugging Face: openai/gpt-oss-20b
- LFM2.5-24B-A2B: Hugging Face: LFM2.5-24B-A2B model card
- FrogNano-4B-2609: Hugging Face: microsoft/FrogNano-4B-2609 model card
- Ornith-1.5-122B: Ornith-1.5: From Self-Scaffolding to Self-Improvement
- SmolLM3-3B: Hugging Face: HuggingFaceTB/SmolLM3-3B model card
- Phi-4-Reasoning-Vision-15B: Hugging Face: microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B model card
- Phi-4-multimodal: Hugging Face: microsoft/Phi-4-multimodal-instruct model card