오픈 소스 LLM 라이선스 가이드

라이선스 taxonomy — 가장 먼저 봐야 할 것

오픈 소스 LLM을 선택할 때 성능 수치보다 라이선스부터 확인하는 것이 실무상 가장 안전한 순서다. 2026년 현재 활발히 사용되는 오픈 LLM 라이선스는 네 가지 유형으로 분류된다.

라이선스 유형	대표 모델	상업 이용	제약 사항
Apache License 2.0	Qwen 계열, Mistral Large/Small/Ministral, OLMo, Falcon	✅ 자유	사실상 제약 없음. 특허 권리 포함 명시
MIT License	DeepSeek-V3/R1, Phi-3/4	✅ 자유	사실상 제약 없음, 단 표시 의무
Llama Community License	Meta Llama 2/3/4 계열	⚠️ 조건부	MAU 7억 이상 서비스는 별도 라이선스 협상, "Llama" 명칭 사용 제한, 개선분도 동일 라이선스
Gemma Terms of Use	Google Gemma 2/3 계열	⚠️ 조건부	배포 시 Google 라이선스 고지 의무, 금지用途(예: 특정 고위험 의료 조언 등) 명시

Apache 2.0 — 가장 무난한 선택

• 본문: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
• 특징: Apache 2.0는 명시적 특허 라이선스를 포함한다. 사용자는 기여자/배포자로부터 특허 사용 권한을 자동으로 받는다. 수정본을 별도 라이선스로 배포할 수 있다.
• 대표 모델 사례:
  • Qwen 2.5/3 — Apache 2.0 (LICENSE: https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/LICENSE)
  • Mistral Large 2, Mistral Small, Ministral — Apache 2.0 (https://github.com/mistralai/mistral-finetune/blob/main/LICENSE)

MIT — 가장 짧고 자유로운 형태

• 본문: https://opensource.org/licenses/MIT
• 특징: 표시·저작권 보존 의무 외에는 거의 모든 행위가 허용된다. Apache와 달리 특허 라이선스 조항은 없다.
• 대표 모델 사례:
  • DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 — MIT (https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/LICENSE-MT, https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/LICENSE-MT)
  • Phi-3, Phi-4 — MIT (https://github.com/microsoft/PhiCookBook)

Llama Community License — 가장 까다로운 오픈 모델 라이선스

• 본문: https://github.com/meta-llama/llama/blob/main/LICENSE
• 핵심 제약:
  1. MAU 7억 명 초과 사용자 서비스를 운영하려면 Meta와 별도 라이선스 협상 필요
  2. "Llama" 명칭 사용 제한 — 모델 이름을 자체 제품명·상표에 사용 금지
  3. 개선분도 동일 라이선스 의무 (라이선스 호환성 측면의 파급 효과)
  4. 안전 가이드라인 준수 의무
• 판단 기준: 대규모 사용자(예: 글로벌 B2C 앱)에 올릴 계획이라면 계약 검토 필수.

Gemma Terms of Use — 상업용이지만 추가 조건

• 본문: https://ai.google.dev/gemma/terms
• 핵심 제약:
  1. Google의 추가 이용약관 동의 필요
  2. 배포 시 Google 라이선스 고지 의무
  3. 금지 사용처 명시 (예: 특정 의료 조언, 자동적 법률 자문 등)
• 판단 기준: Vertex AI에서 직접 서빙하면 검수가 자동 적용되지만, 가중치를 내려 자체 서빙하면 별도 검토가 필요하다.

실무 판단 흐름

Q1. 글로벌 B2C 앱으로 MAU 7억을 넘는 서비스인가?
    └─ Yes → Llama 계열 회피, Apache 2.0 / MIT 계열 검토
Q2. 사내 배포·연구·프로토타입인가?
    └─ Yes → 어떤 라이선스든 대부분 허용
Q3. 가중치를 직접 내려 자체 인프라에서 서빙하나?
    └─ Yes → Gemma Terms 재확인 필요 (Vertex AI 검수와 별개)
Q4. 파인튜닝 결과물을 별도 라이선스로 재배포할 계획인가?
    └─ Yes → Llama Community License는 동일 라이선스 의무 확인

자주 하는 오해

• ❌ "Hugging Face에서 다운받을 수 있으면 오픈 소스다" → 라이선스는 가중치와 별개. 저장소 LICENSE 파일을 직접 확인해야 한다.
• ❌ "Apache와 MIT는 같다" → 특허 보호 범위가 다르다. 특허 침해 리스크가 있는 도메인이라면 Apache 2.0가 안전하다.
• ❌ "Meta가 무료로 풀었으니 안심해도 된다" → Llama Community License는 조건부 라이선스다. "오픈 소스"의 OSI 정의에도 부합하지 않는다.

참고 자료

• Apache License 2.0 전문: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
• MIT License 전문: https://opensource.org/licenses/MIT
• Llama Community License 전문: https://github.com/meta-llama/llama/blob/main/LICENSE
• Gemma Terms of Use: https://ai.google.dev/gemma/terms
• Qwen LICENSE: https://github.com/QwenLM/Qwen3/blob/main/LICENSE
• Mistral LICENSE: https://github.com/mistralai/mistral-finetune/blob/main/LICENSE
• DeepSeek LICENSE: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/LICENSE-MT

상위 문서: ← 오픈 소스 LLM 모델 출처: [주제 가이드 — 오픈 소스 LLM 라이선스 가이드] (자체 조사·작성 2026-10-02) — 각 라이선스 본문과 GitHub LICENSE 파일 기준 공급사: 자체 작성 + 각 라이선스 발행처·모델 개발사 공식 자료

변경 이력

날짜	변경
2026-10-02	초안 작성 — Apache 2.0 / MIT / Llama Community / Gemma Terms 4종 비교 및 실무 판단 흐름