Llama · Mistral · Gemma · Phi 비교

Llama · Mistral · Gemma · Phi 비교

Meta, Mistral AI, Google DeepMind, Microsoft가 공개한 네 가지 오픈 LLM 패밀리를 나란히 비교한다. 라이선스가 모두 다르므로 상업용 vs 연구용에 따라 선택지가 갈린다.

한눈에 비교

항목	Meta Llama	Mistral	Google Gemma	Microsoft Phi
공식 GitHub	https://github.com/meta-llama	https://github.com/mistralai	https://github.com/google-deepmind/gemma	https://github.com/microsoft (PhiCookBook 등)
HuggingFace	https://huggingface.co/meta-llama	https://huggingface.co/mistralai	https://huggingface.co/google	https://huggingface.co/microsoft
주요 라인업	Llama 4 (Scout·Maverick·Behemoth), Llama 3.x	Mistral Large 2, Mistral Small, Ministral, Pixtral	Gemma 3, Gemma 2, CodeGemma, PaliGemma	Phi-4, Phi-3.5, Phi-3
아키텍처	Dense + MoE (Llama 4)	Dense + MoE (Mixtral)	Dense (Gemma) / 일부 멀티모달	Dense (소형)
라이선스	⚠️ Llama Community License	✅ Apache 2.0	⚠️ Gemma Terms	✅ MIT
최대 컨텍스트	수백만 토큰 (Llama 4)	128K (Large 2)	128K (Gemma 3)	16K~128K
강점	생태계·배포 사례 다수	유럽 컴플라이언스·효율	멀티모달·안전 문서	온디바이스·소형
약점	상업 조건 까다로움	일부 라인업 폐쇄	자체 서빙 시 조건 확인	대형 라인업 부재

Meta Llama

• 공식 채널: https://github.com/meta-llama/llama, https://llama.com
• 라이선스: Llama Community License (LICENSE: https://github.com/meta-llama/llama/blob/main/LICENSE)
• 대표 모델: Llama 4 Scout·Maverick·Behemoth, Llama 3.x 8B/70B/405B
• 실무 포인트:
  • 오픈 모델 중 가장 큰 생태계 — 파인튜닝·서빙 도구·문서가 풍부
  • MAU 7억 초과 서비스는 별도 라이선스 협상 필요
  • "Llama" 명칭 사용 제한 → 모델을 사내 제품명으로 노출할 때마다 확인

Mistral AI

• 공식 채널: https://github.com/mistralai, https://mistral.ai
• 라이선스: Apache 2.0 (대부분 라인업)
• 대표 모델: Mistral Large 2, Mistral Small 3, Ministral, Mixtral 8x7B / 8x22B (MoE), Pixtral (멀티모달)
• 실무 포인트:
  • 유럽 본사 기반이라 GDPR 등 컴플라이언스 요건이 중요한 환경에서 자주 선택
  • Mixtral은 MoE 구조로 8x7B 모델이 적은 active parameter로 동작
  • 일부는 상업용 closed weight (예: Mistral Large 일부 버전) — 라인업별 확인 필요

Google Gemma

• 공식 채널: https://github.com/google-deepmind/gemma, https://ai.google.dev/gemma
• 라이선스: Gemma Terms of Use (https://ai.google.dev/gemma/terms)
• 대표 모델: Gemma 3 (1B/4B/12B/27B), Gemma 2, CodeGemma, PaliGemma, ShieldGemma
• 실무 포인트:
  • 안전 문서·책임 배포 정책이 가장 두꺼움 — Google의 책임 AI 원칙이 그대로 반영
  • Vertex AI 서빙은 검수 자동 적용, 자체 서빙 시 별도 확인
  • 멀티모달 파생 모델(PaliGemma, Gemma 3n 등) 라인업이 넓음

Microsoft Phi

• 공식 채널: https://github.com/microsoft/PhiCookBook, https://huggingface.co/microsoft
• 라이선스: MIT
• 대표 모델: Phi-4 (14B), Phi-3.5-mini / -MoE, Phi-3-medium, Phi-3-small
• 실무 포인트:
  • 소형·중형 사이에서 가장 강한 효율. 온디바이스·에지 배포에 자주 선택
  • MIT 라이선스라 상업 제약 적음
  • 대형 라인업 부재 — 100B+ 급이 필요하면 다른 패밀리 검토

어떤 패밀리를 선택할까

사용 목적	추천	이유
대규모 글로벌 B2C 서비스	Mistral (Apache 2.0) 또는 DeepSeek/Phi (MIT)	라이선스 안전성·글로벌 컴플라이언스
오픈 생태계·풍부한 자료	Llama	가장 많은 사례·튜토리얼
유럽 컴플라이언스 중시	Mistral	유럽 본사 + Apache 2.0
소형·에지 디바이스	Phi 또는 Gemma 소형	VRAM 효율, MIT / 조건부 상업
멀티모달	Gemma (PaliGemma) 또는 Pixtral	자체 가중치 공개 + 안전 문서
책임 AI·안전 문서 중시	Gemma	Google의 책임 AI 원칙 적용

참고 자료

• Meta Llama 라이선스: https://github.com/meta-llama/llama/blob/main/LICENSE
• Mistral AI GitHub: https://github.com/mistralai
• Gemma Terms: https://ai.google.dev/gemma/terms
• Microsoft Phi CookBook: https://github.com/microsoft/PhiCookBook

상위 문서: ← 오픈 소스 LLM 모델 출처: [주제 가이드 — Llama·Mistral·Gemma·Phi 비교] (자체 조사·작성 2026-10-02) — 각 공식 GitHub·공식 페이지 기준 공급사: 자체 작성 + 각 모델 개발사 공식 공개 자료

변경 이력

날짜	변경
2026-10-02	초안 작성 — Llama·Mistral·Gemma·Phi 4종 라인업, 라이선스, 선택 가이드