2026 로컬 AI 모델 비교, DeepSeek V4·Kimi K3·GLM-5.2·Gemma 4 벤치마크
로컬 AI를 찾다 보면 이상한 상황을 마주치게 됩니다.
모델 가중치는 공개되어 있고 직접 실행할 수도 있다는데, 막상 내려받으려고 보면 수백 GB에서 1TB가 넘는 모델도 있습니다. 반대로 일반 게이밍 PC에서도 돌아가는 10B~30B급 모델이 최신 대형 모델의 상당 부분을 따라오는 경우도 있습니다.
그래서 2026년의 로컬 AI는 단순히 어떤 모델의 벤치마크 점수가 가장 높은가만 보고 고르기 어렵습니다.
이번 글에서는 2026년 8월 28일 기준으로 다음 네 계열을 비교합니다.
- DeepSeek-V4-Pro-0813
- Kimi K3
- GLM-5.2
- Gemma 4
앞서 ChatGPT, Claude, Gemini 등 클라우드 AI까지 포함한 전체적인 서비스 차이가 궁금하다면 ChatGPT·Claude·Gemini·DeepSeek·Kimi 비교를 먼저 참고해도 좋습니다.
이번 글은 그보다 범위를 좁혀 직접 가중치를 내려받아 돌릴 수 있는 오픈웨이트 모델과 로컬 운용성에 초점을 맞춥니다.
주의: 아래 벤치마크는 각 개발사가 공개한 모델 카드와 공식 자료를 중심으로 정리했습니다. 벤치마크마다 프롬프트, 추론 모드, 에이전트 하네스, 도구 사용 조건이 다를 수 있으므로 서로 다른 표의 숫자를 단순히 1점 차이까지 비교하면 안 됩니다. 특히 실제 체감 성능은 양자화, 컨텍스트 길이, 추론 엔진과 하드웨어에 따라 크게 달라집니다.
먼저 결론부터: 최고 성능과 최고의 로컬 모델은 다릅니다
네 모델을 아주 짧게 정리하면 다음과 같습니다.
| 모델 | 한 줄 평가 | 가장 잘 맞는 작업 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 0813 | 강력한 추론과 에이전트 코딩 | 코딩 에이전트, 자동화, 도구 사용 |
| Kimi K3 | 초대형 멀티모달 에이전트 | 장시간 코딩, 리서치, 이미지·영상 포함 작업 |
| GLM-5.2 | 1M 컨텍스트 중심 엔지니어링 모델 | 대형 코드베이스, 장기 작업, 서버형 에이전트 |
| Gemma 4 | 성능 대비 압도적으로 현실적인 로컬 모델 | 개인 PC, 사설 AI, RAG, 대화, 코딩 보조 |
여기서 중요한 점이 하나 있습니다.
DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2는 ‘가중치를 공개했으니 로컬에서 돌릴 수 있다’는 의미의 로컬 AI에 가깝고, Gemma 4는 실제 개인용 PC에서도 실행을 고려할 수 있는 로컬 AI입니다.
예를 들어 DeepSeek V4 Pro는 1.6조 개의 전체 파라미터를 가진 MoE 모델이고, Kimi K3는 무려 2.8조 파라미터입니다. 일반적인 8GB나 16GB 그래픽카드 한 장으로 전체 모델을 올리는 종류가 아닙니다. DeepSeek V4 Pro는 49B 정도의 파라미터를 토큰당 활성화하지만, 그렇다고 49B 모델만 저장하면 되는 것은 아닙니다. 전체 전문가 가중치 자체는 저장하고 있어야 합니다. DeepSeek V4 Pro 계열은 1M 토큰 컨텍스트도 지원합니다.
반면 Google은 Gemma 4의 12B, 26B A4B, 31B를 데스크톱과 워크스테이션까지 직접 겨냥하고 있습니다. 4비트 기준 공식 추정 로딩 메모리는 12B가 약 6.7GB, 26B A4B가 14.4GB, 31B가 17.5GB입니다.
즉 벤치마크 1위와 내 컴퓨터에서 가장 좋은 모델은 전혀 다른 질문입니다.
1. DeepSeek-V4-Pro-0813: 코딩과 에이전트 성능이 크게 강화된 최신 DeepSeek
DeepSeek의 현재 주력 오픈웨이트 모델은 2026년 8월 13일 공개된 DeepSeek-V4-Pro-0813입니다.
4월 공개된 V4 Pro Preview의 정식 GA 버전으로, 기존 구조를 기반으로 하면서 에이전트 능력을 크게 강화했습니다. DeepSeek 공식 변경 기록에서도 이번 업데이트의 핵심을 production 환경의 agent capability 향상으로 설명합니다.
기본 구조는 다음과 같습니다.
- MoE 구조
- 전체 약 1.6T 파라미터
- 토큰당 약 49B 활성 파라미터
- 최대 1M 토큰 컨텍스트
- MIT 라이선스
- Low·High·Max 수준의 추론 설정 지원
DeepSeek V4 계열은 긴 문맥에서 계산량을 줄이기 위한 sparse attention 계열 구조를 사용하며, V3.2보다 1M 컨텍스트에서 필요한 추론 연산과 KV 캐시를 크게 줄이는 것을 목표로 설계됐습니다.
DeepSeek V4 Pro 0813 주요 벤치마크
DeepSeek가 최신 0813 모델 카드에서 공개한 결과는 다음과 같습니다.
| 벤치마크 | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|
| HLE, 도구 없음 | 42.7 |
| HLE, 도구 사용 | 60.0 |
| Terminal-Bench 2.1 | 87.9 |
| NL2Repo | 61.5 |
| CyberGym | 83.3 |
| DeepSWE | 62.7 |
| Toolathlon-Verified | 74.1 |
| Agents' Last Exam | 25.7 |
| AutomationBench Public | 31.8 |
특히 Terminal-Bench 2.1의 87.9와 도구를 사용한 HLE 60.0이 눈에 띕니다. 최신 DeepSeek는 단순히 질문에 답하는 챗봇보다는 터미널과 도구를 사용하며 실제 일을 수행하는 에이전트 쪽으로 무게가 상당히 이동했습니다.
DeepSeek V4가 잘 맞는 작업
- 여러 파일을 수정하는 코딩 에이전트
- 터미널 명령과 테스트를 반복하는 개발 작업
- 긴 문서나 코드베이스 분석
- 복잡한 추론
- 검색·도구 호출이 포함된 자동화
- 서버에서 자체 호스팅하는 사내 AI
반대로 개인 PC에서 가볍게 챗봇 하나 돌리고 싶은 사용자에게는 지나치게 큽니다.
MoE 모델에서 49B만 활성화된다는 숫자를 보고 50B 모델 정도라고 생각하기 쉽지만, 전체 가중치는 1.6T급입니다. 소비자 GPU 한두 장으로 다루는 모델과는 체급 자체가 다릅니다.
2. Kimi K3: 2.8T 파라미터의 초대형 멀티모달 에이전트
Kimi의 최신 오픈웨이트 플래그십은 Kimi K3입니다.
Kimi K3는 전체 2.8T 파라미터, 활성 약 104B 파라미터의 MoE 모델입니다. 896개의 전문가 중 16개를 선택해 사용하는 구조이며, 1M 토큰 컨텍스트와 이미지·영상 입력을 기본적으로 지원합니다. Moonshot AI는 K3를 장시간 코딩, 지식 노동, 추론을 위한 native multimodal agentic model로 설명합니다.
주요 사양은 다음과 같습니다.
- 전체 2.8T 파라미터
- 약 104B 활성 파라미터
- MoE 구조
- 1,048,576 토큰 컨텍스트
- 이미지·영상 이해
- MoonViT-V2 비전 인코더
- MXFP4 가중치 기반 양자화
- Low·High·Max 추론 effort
Kimi K3 주요 벤치마크
Kimi 공식 모델 카드에서 공개한 대표 결과는 다음과 같습니다.
| 벤치마크 | Kimi K3 |
|---|---|
| GPQA Diamond | 93.5 |
| HLE Full | 43.5 / 도구 사용 56.0 |
| DeepSWE | 67.5 |
| ProgramBench | 77.8 |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.3 |
| FrontierSWE | 81.2 |
| SciCode | 58.7 |
| BrowseComp | 91.2 |
| DeepSearchQA | 95.0 |
특히 Terminal-Bench 2.1 88.3, DeepSWE 67.5, BrowseComp 91.2처럼 코딩과 검색 에이전트 영역에서 매우 높은 점수를 기록하고 있습니다.
Kimi K3가 잘 맞는 작업
Kimi K3의 강점은 단순 텍스트 모델을 넘어선다는 점입니다.
- 거대한 코드베이스를 장시간 수정하는 작업
- 웹 검색과 자료 조사를 반복하는 리서치 에이전트
- 이미지가 섞인 문서 분석
- 영상 내용 이해
- 복잡한 프로젝트를 여러 단계로 수행하는 에이전트
- 대량 문서를 한 문맥에서 다루는 업무
특히 네 모델 중 멀티모달 + 장기 에이전트 작업을 동시에 중시한다면 Kimi K3가 가장 눈에 띕니다.
다만 로컬 실행성은 가장 나쁜 축에 속합니다.
2.8T라는 전체 파라미터 규모 때문에 이것 역시 일반적인 데스크톱 로컬 AI라기보다는 여러 GPU가 장착된 서버나 전문 인프라에서 self-hosting하는 모델에 가깝습니다.
또 하나 확인할 부분은 라이선스입니다. Kimi K3는 자유로운 사용·수정·배포를 폭넓게 허용하지만 MIT나 Apache 2.0 그대로가 아니라 별도의 Kimi K3 License를 사용합니다. 일정 규모 이상의 Model-as-a-Service 사업자와 대규모 상용 서비스에는 별도 조건이 있으므로 기업 배포라면 라이선스를 직접 확인해야 합니다.
개인적인 연구·로컬 사용에서는 대체로 문제가 될 상황이 드물지만, 상용 서비스라면 무조건 MIT라고 생각해서는 안 됩니다.
3. GLM-5.2: 1M 컨텍스트와 장시간 엔지니어링에 집중한 모델
Z.ai의 최신 플래그십은 GLM-5.2입니다.
2026년 6월 16일 발표됐으며, GLM-5.1보다 장시간 작업 능력을 크게 개선하고 최대 컨텍스트를 1M 토큰으로 확장했습니다. Hugging Face에는 약 753B 파라미터 규모로 등록되어 있습니다. 라이선스는 MIT입니다.
GLM-5.2의 특징은 단순히 1M 토큰을 받을 수 있다는 것보다 긴 작업이 실제 코딩 에이전트에서 유지되도록 훈련했다는 점입니다.
Z.ai는 대규모 구현, 자동 연구, 성능 최적화, 복잡한 디버깅 등 장시간 이어지는 코딩 에이전트 시나리오에 1M 컨텍스트 훈련을 확장했다고 설명합니다.
GLM-5.2 주요 벤치마크
| 벤치마크 | GLM-5.2 |
|---|---|
| HLE | 40.5 |
| HLE, 도구 사용 | 54.7 |
| AIME 2026 | 99.2 |
| GPQA Diamond | 91.2 |
| SWE-bench Pro | 62.1 |
| NL2Repo | 48.9 |
| DeepSWE | 46.2 |
| Terminal-Bench 2.1 | 81.0 |
| MCP-Atlas | 76.8 |
Z.ai 공식 자료에서 GLM-5.2는 Terminal-Bench 2.1에서 81.0, SWE-bench Pro에서 62.1을 기록했고, 이전 GLM-5.1보다 코딩 성능이 크게 올라갔다고 설명합니다.
GLM-5.2가 잘 맞는 작업
- 대형 저장소 전체를 읽는 코딩 에이전트
- 몇 시간 이상 이어지는 개발 작업
- 긴 로그와 문서를 동시에 다루는 분석
- 자체 도구를 연결한 에이전트
- 사내 서버에 구축하는 코딩 AI
- 긴 컨텍스트를 자주 사용하는 RAG·지식 시스템
DeepSeek와 Kimi의 최신 업데이트 이후 일부 공개 벤치에서는 두 모델에 밀리는 항목도 생겼지만, 1M 컨텍스트를 활용하는 장시간 엔지니어링 작업이라는 설계 방향은 여전히 분명합니다.
GLM-5.2 역시 일반 가정용 PC에 통째로 올릴 모델은 아닙니다. 공식적으로 Transformers, vLLM, SGLang, xLLM, ktransformers 같은 자체 호스팅 경로를 제공하지만, 모델 자체가 수백 B급이므로 서버급 하드웨어를 전제로 보는 것이 현실적입니다.
DeepSeek·Kimi·GLM을 같은 표에서 비교하면
흥미롭게도 DeepSeek-V4-Pro-0813 공식 모델 카드는 최신 DeepSeek뿐 아니라 Kimi K3와 GLM-5.2 결과도 같은 표에 함께 공개하고 있습니다.
공개된 항목 중 대표적인 것을 뽑으면 다음과 같습니다.
| 벤치마크 | DeepSeek V4 Pro 0813 | Kimi K3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|---|
| HLE, 도구 없음 | 42.7 | 43.5 | 40.5 |
| HLE, 도구 사용 | 60.0 | 56.0 | 54.7 |
| Terminal-Bench 2.1 | 87.9 | 88.3 | 81.0 |
| DeepSWE | 62.7 | 67.5 | 46.2 |
| Toolathlon-Verified | 74.1 | 76.5 | 59.9 |
| Agents' Last Exam | 25.7 | 27.6 | 23.8 |
| AutomationBench Public | 31.8 | 30.8 | 12.9 |
이 표만 놓고 보면 Kimi K3가 상당수 항목에서 앞서고, DeepSeek V4 Pro 0813은 도구를 사용하는 HLE와 AutomationBench에서 강한 모습을 보입니다.
하지만 이것만으로 Kimi > DeepSeek > GLM이라고 단순 정렬하면 안 됩니다.
에이전트 벤치마크는 어떤 도구와 하네스를 붙였는지에 따라 결과가 크게 달라질 수 있고, 실제 작업에서는 추론 비용, 응답 속도, 컨텍스트 관리 방식도 중요하기 때문입니다.
그래도 적어도 2026년 여름 기준으로 DeepSeek V4·Kimi K3·GLM-5.2가 단순 채팅보다 코딩과 에이전트 능력을 핵심 경쟁 영역으로 삼고 있다는 것은 분명합니다.
4. Gemma 4: 성능이 아니라 ‘내 컴퓨터에서 돌아가느냐’까지 보면 이야기가 달라집니다
Google DeepMind의 Gemma 4는 앞의 세 모델과 체급부터 다릅니다.
Gemma 4 제품군은 다음 다섯 크기로 제공됩니다.
- Gemma 4 E2B
- Gemma 4 E4B
- Gemma 4 12B
- Gemma 4 26B A4B
- Gemma 4 31B
최대 컨텍스트는 256K이며, 텍스트와 이미지 입력을 지원합니다. E2B·E4B·12B 모델은 오디오 입력도 지원합니다. 라이선스는 Apache 2.0입니다.
이 가운데 순수 성능을 비교할 때는 31B 모델이 대표 모델이지만, 실제 개인 PC에서는 12B와 26B A4B가 오히려 더 중요한 모델입니다.
Gemma 4 31B 공식 벤치마크
Google 공식 모델 카드의 결과는 다음과 같습니다.
| 벤치마크 | Gemma 4 31B |
|---|---|
| MMLU-Pro | 85.2 |
| AIME 2026 | 89.2 |
| LiveCodeBench v6 | 80.0 |
| Codeforces ELO | 2150 |
| GPQA Diamond | 84.3 |
| Tau2 평균 | 76.9 |
| HLE, 도구 없음 | 19.5 |
| HLE, 검색 사용 | 26.5 |
| MMMU-Pro | 76.9 |
| MATH-Vision | 85.6 |
| MRCR 128K | 66.4 |
31B라는 크기를 생각하면 상당히 높은 수치입니다. 특히 LiveCodeBench v6 80.0, GPQA Diamond 84.3, AIME 2026 89.2 등은 개인 워크스테이션에서 운용 가능한 모델의 성능이 얼마나 올라왔는지를 보여줍니다.
다만 앞서 본 초대형 모델들과 Gemma의 공식 평가 설정은 서로 다르므로 숫자를 한 표에 섞어서 절대 순위처럼 비교하는 것은 적절하지 않습니다.
Gemma 4가 진짜 로컬 AI에서 중요한 이유: 메모리
Google은 Gemma 4의 양자화별 추론 메모리 요구량을 공식적으로 공개하고 있습니다.
| 모델 | BF16 | 8비트 | Q4_0 4비트 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E2B | 11.4GB | 5.7GB | 2.9GB |
| Gemma 4 E4B | 17.9GB | 8.9GB | 4.5GB |
| Gemma 4 12B | 26.7GB | 13.4GB | 6.7GB |
| Gemma 4 26B A4B | 57.7GB | 28.8GB | 14.4GB |
| Gemma 4 31B | 69.9GB | 34.9GB | 17.5GB |
이 수치는 모델 로딩에 필요한 대략적인 메모리에 추가 오버헤드까지 반영한 Google의 추정치입니다. 실제 실행에서는 컨텍스트 길이에 따른 KV 캐시와 추론 프로그램이 사용할 메모리도 필요하기 때문에 VRAM과 표의 숫자가 정확히 같다고 무조건 실행 가능한 것은 아닙니다.
그래도 하드웨어 선택 기준으로 매우 유용합니다.
VRAM 6~8GB급
Gemma 4 E4B는 비교적 여유 있게 접근할 수 있고, 12B Q4도 컨텍스트와 프로그램 메모리를 조절하거나 일부 CPU 오프로딩을 활용하면 후보가 됩니다.
이 구간에서는 최고 벤치마크보다 속도와 메모리 안정성이 더 중요합니다.
VRAM 12~16GB급
Gemma 4 12B를 상당히 현실적으로 사용할 수 있는 구간입니다.
16GB 환경에서는 26B A4B의 4비트 모델도 검토할 수 있지만 긴 컨텍스트를 사용한다면 추가 메모리가 필요하므로 여유를 두는 편이 좋습니다.
VRAM 24GB급
Gemma 4 31B Q4의 공식 추정 로딩 메모리가 약 17.5GB이므로 본격적인 로컬 운용을 시도할 수 있습니다.
또는 26B A4B에 더 넉넉한 컨텍스트를 주는 선택도 가능합니다.
즉 24GB GPU라고 무조건 가장 큰 모델을 쓰는 것보다 내가 필요한 컨텍스트와 응답 속도에 맞춰 26B와 31B를 선택하는 것이 낫습니다.
직접 매겨본 10점 만점 용도별 점수
아래 점수는 새로운 벤치마크가 아닙니다.
2026년 8월 기준 공개 벤치마크, 모델 크기, 컨텍스트, 멀티모달 지원, 라이선스와 실제 로컬 운용 난이도를 함께 보고 이 글에서 용도 선택을 쉽게 하기 위해 정리한 상대평가입니다.
| 항목 | DeepSeek V4 Pro 0813 | Kimi K3 | GLM-5.2 | Gemma 4 |
|---|---|---|---|---|
| 추론 능력 | 9.7 | 9.8 | 9.5 | 8.7 |
| 코딩 능력 | 9.8 | 10.0 | 9.4 | 8.6 |
| 에이전트·도구 사용 | 10.0 | 10.0 | 9.5 | 8.2 |
| 장문 컨텍스트 | 10.0 | 10.0 | 10.0 | 8.5 |
| 멀티모달 | 4.0 | 10.0 | 4.0 | 9.5 |
| 개인 PC 실행성 | 1.0 | 0.5 | 1.5 | 10.0 |
| 라이선스 단순성 | 10.0 | 8.0 | 10.0 | 10.0 |
| 성능 대비 하드웨어 효율 | 4.0 | 2.5 | 4.0 | 10.0 |
이 표를 보면 재미있는 결과가 나옵니다.
절대적인 AI 능력만 보면 Kimi K3와 DeepSeek V4가 강합니다.
하지만 ‘내 PC에 설치해서 항상 켜놓고 쓰겠다’는 조건 하나를 추가하는 순간 Gemma 4가 압도적으로 유리해집니다.
코딩만 한다면 어떤 모델이 좋을까?
서버 인프라가 충분하다면: Kimi K3 또는 DeepSeek V4 Pro
최신 공개 결과만 보면 Kimi K3가 Terminal-Bench 2.1에서 88.3, DeepSWE에서 67.5를 기록했습니다. DeepSeek V4 Pro 0813도 Terminal-Bench 87.9로 거의 붙어 있으며 자동화와 도구 사용에서 매우 강합니다.
따라서 여러 파일을 직접 수정하고 테스트하고 실패를 분석한 뒤 다시 고치는 코딩 에이전트라면 두 모델을 우선 후보로 볼 만합니다.
개인 PC라면: Gemma 4 12B·26B·31B
프런티어 모델과 절대 성능을 비교하기보다는 충분히 빠르게 반복 호출할 수 있다는 장점이 큽니다.
코드 자동완성, 간단한 리팩터링, 로그 분석, 스크립트 작성, 로컬 프로젝트 질의 같은 작업이라면 모델을 매번 원격 API에 보내지 않고 PC 내부에서 처리할 수 있습니다.
긴 문서를 읽히려면?
DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2는 모두 1M 토큰 컨텍스트를 내세우고 있습니다.
이론상 거대한 코드베이스나 수많은 문서를 한 번에 넣을 수 있는 체급입니다.
하지만 1M 토큰을 지원한다는 것과 1M 토큰을 저렴하고 빠르게 처리한다는 것은 다른 문제입니다. 컨텍스트가 길수록 KV 캐시와 연산 비용도 커지고, 개인용 하드웨어에서는 더욱 부담스럽습니다.
개인 PC에서 문서 검색용 AI를 만들 때는 모든 문서를 한 번에 밀어 넣기보다 필요한 부분을 검색해 가져오는 RAG 방식을 함께 사용하는 편이 훨씬 현실적인 경우가 많습니다.
그런 용도라면 256K 컨텍스트를 가진 Gemma 4도 상당히 넉넉합니다.
이미지와 영상까지 이해시킬 거라면?
이 영역에서는 Kimi K3와 Gemma 4가 확실히 유리합니다.
Kimi K3는 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상을 같은 모델에서 처리하도록 설계된 native multimodal 모델입니다.
Gemma 4도 이미지 입력을 지원하며, E2B·E4B·12B에서는 오디오까지 지원합니다.
따라서 다음과 같은 작업이라면 두 계열을 먼저 보는 것이 좋습니다.
- 스크린샷 이해
- 사진 기반 질의응답
- 문서 이미지 분석
- UI 화면을 보고 설명하는 AI
- 이미지와 텍스트가 섞인 개인 비서
다만 Kimi K3는 하드웨어 요구량이 너무 높으므로 개인 PC 멀티모달 AI라면 Gemma 4가 훨씬 현실적입니다.
24시간 켜두는 개인 AI라면?
이 경우 벤치마크 순위를 그대로 따라가면 안 됩니다.
항상 실행하는 개인 비서는 다음 조건이 더 중요할 수 있습니다.
- 메모리 사용량
- 응답 속도
- 첫 토큰 지연시간
- 전력 소비
- 장시간 안정성
- RAG 연결성
- 도구 호출 안정성
- 필요할 때 바로 응답하는가
초대형 모델이 문제 하나를 5% 더 잘 푸는 것보다 중형 모델이 항상 메모리에 올라가 있어 즉시 응답하는 편이 실제 사용 경험에서는 더 나을 수 있습니다.
그래서 개인 비서나 집 안 서버용 AI라면 Gemma 4 12B 또는 26B A4B부터 시작하고, 부족한 작업만 더 큰 API나 서버 모델로 넘기는 구조가 상당히 합리적입니다.
모델별 추천 작업을 다시 정리하면
DeepSeek V4 Pro 0813
추천:
- 코딩 에이전트
- 터미널 자동화
- 긴 코드베이스 분석
- 복잡한 추론
- 도구 호출 기반 업무 자동화
비추천:
- 평범한 게이밍 PC 한 대에 설치하는 개인 챗봇
- 저전력 상시 실행 AI
Kimi K3
추천:
- 최고 수준의 오픈웨이트 멀티모달 에이전트
- 대규모 리서치
- 장시간 개발 작업
- 이미지·영상이 섞인 업무
- 거대한 문맥을 사용하는 서버 AI
비추천:
- 일반 개인 PC 로컬 실행
- 작은 서버에서 비용을 아끼는 용도
GLM-5.2
추천:
- 대형 코드베이스
- 장시간 엔지니어링 작업
- 1M 컨텍스트 활용
- 사내 자체 호스팅 코딩 에이전트
- MIT 라이선스가 중요한 서비스
비추천:
- 단일 소비자 GPU 환경
- 가벼운 개인 챗봇
Gemma 4
추천:
- 실제 개인 PC 로컬 AI
- 개인 비서
- RAG
- 문서 분석
- 코딩 보조
- 이미지 이해
- 오프라인 환경
- 개인정보를 외부 API로 보내고 싶지 않은 작업
특히 모델 선택은 하드웨어에 따라 다음처럼 시작할 수 있습니다.
저사양·노트북 → E2B 또는 E4B
8GB 전후 GPU → E4B 또는 12B 양자화
12~16GB GPU → 12B 중심, 조건에 따라 26B A4B
24GB GPU → 26B A4B 또는 31B
정확한 실행 가능 여부는 컨텍스트 길이, 양자화 방식, GPU 오프로딩과 사용하는 런타임에 따라 달라질 수 있습니다.
벤치마크 1등만 보고 모델을 고르면 실패하기 쉽습니다
AI 벤치마크가 모델 선택에 도움이 되는 것은 맞습니다.
하지만 실제 로컬 AI에서는 다음 질문을 함께 해야 합니다.
- 내가 가진 RAM과 VRAM에 들어가는가?
- 원하는 속도로 답하는가?
- 하루 종일 켜놓을 수 있는가?
- 이미지가 필요한가?
- 1M 컨텍스트가 정말 필요한가?
- 코딩 에이전트가 필요한가, 단순 대화가 필요한가?
- 상업적으로 사용할 경우 라이선스가 맞는가?
예를 들어 Kimi K3가 Gemma 4보다 대부분의 고난도 벤치마크에서 강하더라도, 16GB GPU가 달린 개인 PC에서는 비교 자체가 큰 의미가 없습니다.
실행할 수 없는 최고 모델보다 매일 실제로 사용할 수 있는 충분히 좋은 모델이 더 좋은 로컬 모델이기 때문입니다.
2026년 로컬 AI의 흐름은 ‘작은 모델과 거대한 모델이 동시에 강해지는 것’
2026년 오픈웨이트 AI에서 재미있는 변화는 모델이 한 방향으로만 커지고 있지 않다는 점입니다.
DeepSeek V4 Pro는 1.6T, Kimi K3는 2.8T까지 커지며 폐쇄형 프런티어 모델과 경쟁하고 있습니다. GLM-5.2 역시 거대한 1M 컨텍스트 엔지니어링 모델을 지향합니다.
그 반대편에서는 Gemma 4가 31B보다 작은 모델에서도 추론·코딩·멀티모달 능력을 끌어올리고 있습니다. Google은 E2B부터 31B까지 하나의 제품군으로 모바일, 노트북, 데스크톱, 서버를 모두 겨냥하고 있습니다.
그래서 앞으로 로컬 AI를 고를 때는 단순히 가장 똑똑한 모델을 찾기보다 두 가지를 구분하는 편이 좋습니다.
최고 성능의 자체 호스팅 모델이 필요한가?
그렇다면 DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2 같은 초대형 모델을 봅니다.
내 컴퓨터에서 직접 돌릴 좋은 AI가 필요한가?
그렇다면 Gemma 4 같은 중소형 모델의 성능과 양자화, 실제 메모리 요구량을 먼저 보는 것이 맞습니다.
2026년 8월 현재 한 모델만 고르라면 용도별 답은 꽤 명확합니다.
코딩·도구 자동화 서버: DeepSeek V4 Pro 0813
멀티모달·리서치·장시간 에이전트: Kimi K3
1M 컨텍스트 기반 엔지니어링 서버: GLM-5.2
개인 PC에서 실제로 돌릴 로컬 AI: Gemma 4
벤치마크의 숫자는 계속 바뀌겠지만, 이 네 모델을 고르는 기준은 당분간 이 차이를 중심으로 보면 이해하기 쉽습니다.
자료 기준
이 글은 2026년 8월 28일을 기준으로 DeepSeek 공식 V4 Pro 0813 모델 카드와 API 변경 기록, Moonshot AI의 Kimi K3 공식 모델 카드와 기술 블로그, Z.ai GLM-5.2 공식 발표 및 Hugging Face 모델 카드, Google DeepMind의 Gemma 4 공식 모델 카드와 메모리 요구량 문서를 바탕으로 정리했습니다.