r/MachineLearning이 끌어올린 94개 LLM 엔드포인트 비교, 오픈 모델 격차는 얼마나 좁혀졌나

2026년 3월 1일 r/MachineLearning에서 주목받은 이 글은 94개 LLM 엔드포인트를 25개 제공사 기준으로 비교한 정리이며, 요약 메시지는 분명했다. 2026년 1월 스냅샷 기준으로 오픈 모델이 proprietary 최상위권과 대략 한 자릿수 quality gap까지 좁혀졌다는 것이다. 커뮤니티가 이 포스트에 반응한 이유는 단순히 “오픈 소스가 좋아졌다”는 감상이 아니라, 실제 배포 전략을 다시 계산해야 할 정도로 가격 대비 성능 구도가 바뀌고 있기 때문이다.

이 스레드는 WhatLLM이 집계한 비교 지표를 바탕으로 논의를 끌어갔다. WhatLLM은 Quality Index를 GPQA Diamond, AIME 2025, LiveCodeBench, MMLU-Pro, Terminal-Bench 같은 벤치마크를 묶은 정규화 점수로 설명한다. 2026년 3월 30일 현재 홈페이지 기준으로도 최상위 proprietary 모델은 여전히 70대 초반 점수대를 유지하지만, 오픈 계열도 Kimi K2 Thinking 67, DeepSeek V3.2 66, MiMo-V2-Flash 66처럼 high-60 구간까지 올라와 있다. 즉 절대 선두는 아직 proprietary가 가져가더라도, 운영 의사결정에서 무시하기 어려운 좁은 격차가 형성된 셈이다.

이 변화는 모델 선택 기준을 바꾼다. 예전에는 frontier reasoning이 필요한 일부 작업을 제외하면 대부분 “가장 높은 점수를 사는” 방식이 자연스러웠다. 하지만 지금은 같은 작업에서도 provider별 가격 차이, output speed, context window, region availability, self-hosting 가능성까지 계산해야 한다. WhatLLM도 같은 모델이 provider에 따라 토큰 가격과 처리 속도가 크게 달라질 수 있다고 명시한다. 그래서 커뮤니티는 단일 leaderboard보다 실제 inference economics를 함께 보자고 말한다.

커뮤니티가 읽은 메시지

r/MachineLearning의 핵심 포인트는 오픈 모델이 더 이상 “싼 대안”에 머물지 않는다는 것이다. 충분한 범위의 reasoning, coding, knowledge, agentic benchmark를 합쳐도 격차가 작다면, 많은 팀은 proprietary endpoint를 기본값으로 둘 이유를 다시 따져보게 된다.

원가와 latency가 중요하면 오픈 모델의 매력이 훨씬 커진다.

최상위 reasoning이 필요한 소수 경로만 proprietary로 남길 수 있다.

같은 모델이라도 provider별 가격과 속도 차이를 따로 봐야 한다.

물론 Quality Index 하나로 모든 사용 사례가 설명되지는 않는다. 벤치마크 구성, 프롬프트 스타일, tool use, multimodal 능력, 장기 안정성은 따로 검증해야 한다. 그럼에도 2026년 3월 1일 r/MachineLearning 스레드가 던진 질문은 여전히 유효하다. 이제 LLM 선택은 단순한 순위표 읽기가 아니라, intelligence·cost·speed·deployment freedom을 함께 계산하는 포트폴리오 설계 문제에 더 가깝다. 관련 맥락은 Reddit 원문, 요약본인 Tera.fm 정리, 그리고 WhatLLM에서 확인할 수 있다.