DeepSeek V4·Qwen 3.6·MiniMax M3, 오픈 웨이트 모델 격차 좁혀

Open-Source LLMs Landscape: Qwen, Llama, DeepSeek, Kimi (2026)

2026년 상반기 오픈 웨이트 모델이 프런티어와의 격차를 빠르게 좁혔다. DeepSeek V4-Pro는 SWE-bench Verified에서 80.6%를 기록해 상위 폐쇄형 모델과 0.2포인트 차이까지 따라붙었고 MIT 라이선스로 풀렸다. Qwen 3.5는 397B 총 파라미터(패스당 17B 활성)에 201개 언어와 100만 토큰 컨텍스트를 지원하는 비전·언어 통합 모델이며, Qwen 3.6은 Apache-2.0으로 공개됐다. 6월에는 MiniMax M3가 프런티어급 코딩·100만 컨텍스트·네이티브 멀티모달을 결합한 첫 오픈 웨이트 모델로 등장했다. 라이선스·활성 파라미터·컨텍스트 길이가 모델마다 크게 다르므로, 자체 호스팅 시 vLLM 같은 서빙 스택과 GPU 메모리 요건을 함께 따져야 한다.