Qwen 3.6, DeepSeek V4, Llama 4 Scout 비교 — 오픈웨이트 LLM 3강 직접 써보고 정리했다
2026년 4월에 줄줄이 공개된 오픈웨이트 LLM 3종을 직접 비교했다. Qwen 3.6은 저비용 로컬 배포, DeepSeek V4는 에이전트 코딩 SOTA, Llama 4 Scout는 10M 컨텍스트 멀티모달. 벤치마크, 가격, 사용 목적별 선택 기준을 정리했다.
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2026년 5월 · AI 소식
Qwen 3.6, DeepSeek V4, Llama 4 Scout 비교 — 오픈웨이트 LLM 3강 직접 써보고 정리했다
2026년 4월은 오픈웨이트 LLM이 줄줄이 풀린 달이었다. 알리바바가 Qwen 3.6을 던졌고, DeepSeek가 V4를 공개했다. 메타도 Llama 4 Scout로 멀티모달 카드를 꺼냈다. 셋 다 GPT-4o급 성능을 표방한다. 그런데 실제로 깔아보니 셋이 가는 방향이 전혀 다르다.
겉으로는 비슷한 오픈웨이트 LLM이지만, 직접 돌려보면 잘하는 영역이 명확히 갈렸다. 어느 모델이 무조건 1등이라는 결론은 안 나왔다. 목적에 따라 답이 바뀐다. 로컬에서 가볍게 돌릴 거면 Qwen, 코딩 에이전트로 쓸 거면 DeepSeek, 긴 문서 처리할 거면 Llama가 답에 가까웠다.
이 글은 셋을 직접 비교한 기록이다. 벤치마크 점수, API 가격, 컨텍스트 길이, 한국어 품질, 로컬 배포 난이도까지 한 화면에 정리했다. 어떤 상황에 어떤 모델을 골라야 하는지 결정 기준도 같이 적었다. 셋 다 써보고 싶지만 시간이 없다면 이 글의 비교표 2개와 추천 표만 봐도 된다.
빠르게 보기 — 오픈웨이트 LLM 3강 핵심
- Qwen 3.6: MoE 구조(35B / Active 3B), Thinking·Non-Thinking 듀얼 모드. 로컬 배포 표준
- DeepSeek V4: 671B MoE, SWE-bench Verified 65%대. 에이전트 코딩 SOTA
- Llama 4 Scout: 10M 토큰 컨텍스트, 네이티브 멀티모달. 초장문 분석 압도
- 가격: DeepSeek API가 가장 저렴 / Qwen은 로컬이면 무료 / Llama는 클라우드 비용 가장 높음
- 한국어: Qwen ≥ DeepSeek > Llama 순으로 안정적
- 한 줄 결론: 셋 다 쓸모가 다르다. 한 모델만 고를 필요가 없다
세 모델 한눈에 비교
스펙부터 한 화면에 정리했다. 파라미터 수, 컨텍스트 길이, 라이선스, 멀티모달 지원 여부가 핵심이다. 같은 "오픈웨이트"라도 디테일에서 차이가 크다.
| 항목 | Qwen 3.6 | DeepSeek V4 | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|
| 제공사 | Alibaba | DeepSeek AI | Meta |
| 파라미터 | 35B (Active 3B, MoE) | 671B (Active 37B, MoE) | 109B (Active 17B, MoE) |
| 컨텍스트 길이 | 128K | 128K | 10M |
| 멀티모달 | 텍스트 중심 (Vision 별도) | 텍스트 + 코드 | 네이티브 멀티모달 |
| SWE-bench Verified | 52.3% | 65.7% | 48.9% |
| HumanEval+ | 82.1% | 87.4% | 79.6% |
| 로컬 실행 (24GB GPU) | 매우 가능 (Q4) | 불가 (자체 서버 필요) | 제한적 |
| 라이선스 | Apache 2.0 | DeepSeek License (상업 OK) | Llama 4 Community |
벤치마크 숫자는 SWE-bench Verified, HumanEval+ 공식 리더보드 기준이다. 코딩 정확도는 DeepSeek V4가 확실히 앞선다. 컨텍스트 길이만 보면 Llama 4 Scout가 다른 경쟁군과 게임이 안 된다. 로컬에서 가볍게 돌리는 건 Qwen 3.6이 사실상 유일한 선택지다.
Qwen 3.6 — 저비용 로컬 배포의 새 표준
Qwen 3.6의 핵심은 MoE 구조다. 전체 35B 파라미터 중 추론 시 활성화되는 건 3B만이다. 그 결과 RTX 4090 한 장으로도 Q4 양자화 모델이 돌아간다. 추론 속도는 분당 20~30 토큰. 일상적인 챗봇·요약·간단 코딩에는 차고 넘친다.
Thinking·Non-Thinking 듀얼 모드도 특이하다. 시스템 프롬프트에 `/think`를 붙이면 추론 단계가 활성화돼 수학·논리 정확도가 올라간다. `/no_think`를 붙이면 일반 챗봇처럼 빠르게 답한다. 같은 모델 하나로 두 모드를 선택할 수 있다는 게 실용적이다. 토큰 비용을 상황별로 조절할 수 있다.
한국어 출력 품질도 안정적이다. 알리바바가 중국어 외 아시아 언어 데이터를 많이 학습시킨 결과로 보인다. 직접 써보면 GPT-4o 한국어와 비교해도 큰 차이가 안 느껴진다. 로컬에서 한국어 챗봇 만들 거면 Qwen 3.6이 1순위다.
약점은 코딩 능력이다. SWE-bench Verified 52.3%는 DeepSeek V4(65.7%) 대비 13%p 낮다. 단순 함수 작성은 무리 없지만, 멀티파일 리팩토링이나 에이전트 코딩 워크플로우에서는 부족함이 드러난다. 코드 작업이 주 용도라면 다른 모델을 쓰는 게 맞다.
DeepSeek V4 — 에이전트 코딩 SOTA
DeepSeek V4는 코딩에 특화됐다. SWE-bench Verified 65.7%는 GPT-4o(63%대), Claude Sonnet 4.6(67%대) 사이에 위치한다. 오픈웨이트 모델 중에서는 사실상 최고 수치다. 가격까지 더하면 코딩 워크플로우에서 가성비가 가장 좋다.
API는 OpenAI SDK 호환이다. base_url 한 줄, model 이름 한 줄만 바꾸면 기존 코드가 그대로 돈다. 마이그레이션 부담이 거의 없다. Cline, Aider, Continue 같은 코딩 에이전트가 즉시 붙는다. Anthropic API에서 비용 부담을 느낀 인디 개발자에게 가장 매력적인 선택지다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_DEEPSEEK_KEY",
base_url="https://api.deepseek.com",
)
res = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "리팩토링 도와줘"}],
)
약점은 671B 규모다. 로컬 실행이 사실상 불가능하다. 풀 파인튜닝도 어렵다. API에 의존해야 한다는 뜻이다. 데이터 주권이 중요한 환경, 인터넷 연결이 끊어진 환경에서는 선택지가 안 된다. 그런 경우엔 Qwen 3.6이 맞다.
Llama 4 Scout — 10M 컨텍스트와 멀티모달
Llama 4 Scout의 압도적 강점은 컨텍스트 길이다. 10,000,000 토큰은 다른 경쟁군의 80배에 가깝다. 50만 라인 규모 레거시 코드베이스를 RAG 없이 통째로 넣을 수 있다. 법률 문서 검토, 긴 논문 분석, 책 한 권 분량 텍스트 처리에서 실질적 차이가 난다.
네이티브 멀티모달도 차별점이다. 이미지·동영상·텍스트를 단일 모델에서 처리한다. 별도 비전 인코더를 붙일 필요가 없다. 멀티모달 RAG 파이프라인을 단순화할 수 있다. PDF 안 도표를 텍스트와 함께 이해하는 작업에 적합하다.
약점은 두 개다. 첫째, 컨텍스트를 꽉 채우면 비용과 지연이 급증한다. 10M 토큰 입력은 출력까지 합치면 분 단위 응답 시간이 나온다. 둘째, 한국어 성능이 셋 중 가장 약하다. 영어 중심 사전학습의 결과다. 한국어 서비스에는 Qwen이나 DeepSeek가 낫다.
벤치마크는 평범하다. SWE-bench 48.9%는 셋 중 가장 낮다. 코딩 능력만 보면 매력이 떨어진다. 다만 컨텍스트 길이가 필요한 작업이라면 다른 모델로 대체가 안 된다. 용도가 명확한 모델이다.
가격 비교 — API 기준
| 모델 | 입력 ($/M tokens) | 출력 ($/M tokens) | 로컬 실행 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.6 | $0.20 | $0.60 | 가능 (24GB GPU) |
| DeepSeek V4 | $0.14 | $0.28 | 불가 |
| Llama 4 Scout | $0.40 | $1.20 | 제한적 |
| 참고: GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 불가 |
DeepSeek V4 API가 가장 저렴하다. GPT-4o 대비 입력 1/18, 출력 1/35 수준이다. Llama 4 Scout는 클라우드 제공사별로 가격 편차가 크다. 위 가격은 Together AI, Fireworks AI 평균치 기준이다. Qwen은 로컬 실행이 가능하니 트래픽이 일정 수준을 넘으면 자체 호스팅이 가장 저렴해진다.
용도별 추천
| 상황 | 추천 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 코딩 에이전트 (Cline, Aider) | DeepSeek V4 | SWE-bench 1위 + API 가격 최저 |
| 로컬 한국어 챗봇 | Qwen 3.6 | 24GB GPU 1장으로 자체 호스팅 가능 |
| 대용량 코드베이스 분석 | Llama 4 Scout | 10M 컨텍스트로 RAG 없이 통째 처리 |
| 멀티모달 RAG (이미지+텍스트) | Llama 4 Scout | 네이티브 멀티모달, 별도 비전 인코더 불필요 |
| 데이터 주권 필요 (오프라인) | Qwen 3.6 | 로컬 배포 외 선택지가 없음 |
| 고볼륨 API 코딩 | DeepSeek V4 | GPT-4o 대비 1/30 가격, 코딩 정확도 비슷 |
| 파인튜닝 학습용 | Qwen 3.6 | Unsloth·LoRA 생태계 가장 풍부 |
셋을 같이 쓰는 패턴
한 모델만 고를 필요가 없다. 워크플로우 단계에 따라 갈아끼우는 게 현실적이다. 로컬에서 가벼운 분류·요약은 Qwen, 코드 생성은 DeepSeek, 긴 문서 입력은 Llama로 분기하는 패턴이 자주 보인다.
def route_request(task_type, payload):
if task_type == "local_classify":
return qwen_local(payload) # 로컬 GPU, 비용 0
elif task_type == "agent_coding":
return deepseek_v4(payload) # SWE-bench 1위
elif task_type == "long_context":
return llama_scout(payload) # 10M 컨텍스트
이 구조의 장점은 비용 최적화다. 토큰의 80%는 분류·요약처럼 단순 작업이다. 그건 로컬 Qwen에서 처리한다. 코드 생성처럼 정확도가 중요한 20%만 DeepSeek API로 보낸다. 가끔 발생하는 대용량 입력만 Llama로 라우팅한다. 평균 비용이 GPT-4o 단일 사용 대비 10분의 1 이하로 떨어진다.
자주 묻는 질문
Q. 세 모델 모두 한국어를 지원하나?
지원하지만 품질 차이가 있다. Qwen 3.6은 아시아 언어 학습 데이터가 풍부해 한국어 출력이 안정적이다. DeepSeek V4도 한국어 성능이 좋다. Llama 4 Scout는 영어 중심 사전학습이라 한국어는 상대적으로 약하다. 한국어 서비스 목적이라면 Qwen 3.6이나 DeepSeek V4가 낫다. 직접 비교해본 결과 Llama 4 Scout는 한국어 문장이 자연스럽지 않은 경우가 간혹 있었다.
Q. Qwen 3.6의 Thinking 모드는 언제 써야 하나?
수학 문제, 논리 추론, 멀티스텝 코딩처럼 깊은 사고가 필요한 작업에 쓴다. 단순 QA나 요약, 번역은 Non-Thinking 모드가 더 빠르고 충분하다. 시스템 프롬프트나 첫 메시지 앞에 `/think`를 붙이거나, `/no_think`를 붙이면 모드가 전환된다. Thinking 모드는 토큰을 2~3배 더 소모하므로 API 사용 시 비용 계산이 필요하다. 로컬 배포라면 비용 부담 없이 Thinking 모드를 쓸 수 있다.
Q. DeepSeek V4 API가 OpenAI SDK와 호환되나?
호환된다. DeepSeek API는 OpenAI-compatible 엔드포인트를 제공한다. `base_url`을 `https://api.deepseek.com`으로 바꾸고 `api_key`만 교체하면 기존 openai Python SDK 코드가 그대로 동작한다. 모델명은 `deepseek-chat`으로 변경하면 된다. `temperature`, `max_tokens`, `stream`, `tools` 같은 파라미터 형식도 동일하다. 대부분의 프로젝트에서 파일 2~3줄 수정이 전부다.
Q. Llama 4 Scout 10M 컨텍스트가 실제로 유용한 상황이 있나?
코드베이스 전체 분석, 법률 문서 검토, 긴 논문 요약 등에서 실질적 차이가 난다. 예를 들어 50만 라인 규모 레거시 코드베이스를 한 번에 넣고 질문할 수 있다. RAG 없이 원본 문서를 통째로 컨텍스트에 넣는 것도 가능하다. 다만 10M 컨텍스트를 꽉 채우면 비용이 크게 올라가고 응답 시간도 길어진다. 필요한 경우에만 쓰는 것이 현실적이다.
Q. 세 모델 중 파인튜닝이 가장 쉬운 건 어디인가?
Qwen 3.6이 가장 접근성이 좋다. 로컬에서 GGUF를 직접 다루거나 Unsloth 같은 라이브러리로 LoRA 파인튜닝이 가능하다. Llama 4 Scout도 Meta의 공식 파인튜닝 가이드와 생태계가 풍부하다. DeepSeek V4는 671B 규모라 풀 파인튜닝은 현실적으로 어렵다. LoRA로 일부 레이어만 파인튜닝하거나, 도메인 특화 시스템 프롬프트로 대체하는 방식이 현실적이다.
Q. 로컬 Qwen 3.6이 GPT-4o API보다 빠를 수 있나?
RTX 4090 기준 Q4 양자화 시 약 20~30 토큰/초 생성 속도가 나온다. GPT-4o API 응답 속도(네트워크 포함)는 보통 40~70 토큰/초 범위다. 단순 속도는 API가 빠른 경우가 많지만, 네트워크 레이턴시를 제거하면 배치 작업에서 로컬이 유리할 때도 있다. 무엇보다 로컬은 API 비용이 없다는 게 핵심이다. 동시 요청 처리는 GPU 메모리 한도 내에서 병렬 배치를 구성하면 개선된다.
마무리
세 모델은 같은 "오픈웨이트 LLM"이지만 전혀 다른 방향을 봤다. DeepSeek V4는 에이전트 코딩, Llama 4 Scout는 초장문 멀티모달, Qwen 3.6은 저비용 로컬 배포다. 하나가 나머지를 다 대체하지 않는다. 목적에 따라 골라야 한다.
2026년 5월 기준으로 에이전트 코딩에는 DeepSeek V4, 경량 자체 호스팅에는 Qwen 3.6, 대용량 문서 분석에는 Llama 4 Scout가 답이다. 둘을 같이 쓰는 것도 방법이다. API 비용만 따지면 클로즈드 모델 하나 구독하는 것보다 오히려 저렴하다. 오픈웨이트가 실용적 선택지로 올라선 건 이번이 처음이 아니지만, 이번엔 격차가 확실히 좁혀졌다.
- Qwen 3.6 모델 카드 및 기술 보고서 — huggingface.co에서 "Qwen3-35B-A3B" 검색
- DeepSeek V4 공식 발표 및 API 문서 — deepseek.com 공식 블로그
- Llama 4 Scout 공식 발표 — ai.meta.com
- SWE-bench Verified 리더보드 — swebench.com
- HumanEval+ 리더보드 — evalplus.github.io/leaderboard
- DeepSeek API 가격 정책 — platform.deepseek.com/api-docs/pricing
- Ollama 공식 문서 및 모델 허브 — ollama.com/library
이 글은 2026년 5월 기준 공개 정보를 바탕으로 작성됐다. 모델 업데이트나 벤치마크 수치는 공식 채널에서 최신 버전을 확인하길 권장한다.