판정 모델Decision ModelSystem OneJevTevClefGLiDESieveKnowLinevLLM-SR d3Decision Index모델 선택한국어실측 벤치마크프롬프트 인젝션캐스케이드라이선스로컬 AI
판정 모델 219개, 무엇을 골라야 하나 — Jev부터 GLiDE·Sieve·KnowLine까지 네 가지 질문
Decision Index에 오른 공개 판정 모델이 두 달 만에 219개가 됐습니다. 코어닷투데이는 0.8B부터 36B까지 25개 모델을 같은 한국어 2,221문항과 인젝션·규칙 시험에 올리고, 라이선스와 가격까지 비교했습니다. 한국어 1군은 Sieve 82.2, Turion 82.0, KnowLine 81.4이고, 게시판 82위 d3-flash(9B)가 Jev 1.13과 같은 74.2를 냈습니다. 게시판 총점은 한국어 점수를 ±5점으로 맞혔고, 새 영역 열이 낫다는 가설은 사전 예측 시험에서 무너졌습니다. 9B 이하는 운영 규칙을 거의 듣지 않았고, API 값은 체급과 거의 무관했습니다. 어떤 일인가, 남의 글이 섞이는가, 얼마나 틀려도 되는가, 어디서 돌릴 수 있는가. 네 질문으로 고르는 법을 정리합니다.
9월 초에 공개 판정 모델을 고르는 일은 간단했습니다. 고를 것이 거의 없었습니다. 두 달 뒤 Hugging Face에는 Decision Index에 오른 공개 저장소만 219개가 있습니다. 게시판 1등 점수는 9월 중순 46.64에서 10월 말 71.86까지 올랐고, 그사이 1등 이름이 적어도 네 번 바뀌었습니다. Jev를 재현하려던 모델들이 Jev를 지나쳐 갔습니다.
그래서 질문이 바뀌었습니다. "어떤 모델이 제일 좋은가"는 이번 달 답이 다음 달 틀립니다. 쓸모가 오래가는 질문은 "내 일에는 무엇이 맞는가, 그걸 어떻게 알아내는가" 입니다.
코어닷투데이는 앞선 글에서 GLiDE·Sieve·KnowLine 세 모델을 한국어로 쟀습니다. 이번에는 범위를 넓혔습니다. 0.8B부터 36B까지 공개 모델과 호스팅 모델 25개를 같은 한국어 2,221문항, 인젝션 367건, 규칙 시험 66건에 올렸습니다. 게시판 248개 전체의 라이선스와 가격도 뜯어 보았습니다. 이 글은 그 결과를 네 가지 질문으로 정리합니다.
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첫째, 어떤 일인가
실무 분류와 라우팅 7종은 2~9B에서 최고점의 5점 안에 듭니다. 전문 지식과 혐오 표현, 동음이의어는 31B가 필요합니다. 체급은 평균이 아니라 가장 어려운 일이 정합니다.
!
둘째, 남이 쓴 글이 섞이는가
한국어 1군 셋이 고객 메모를 16건 모두 믿습니다. 심은 명령에는 Sieve 65%, Turion 40%, KnowLine 0.3%로 크게 갈립니다. 9B 이하는 운영 규칙을 거의 듣지 않으니 규칙은 코드로 처리합니다.
%
셋째, 얼마나 틀려도 되는가
확신 0.9 이상만 자동 처리하면 대부분의 모델이 95~98%를 맞힙니다. 달라지는 것은 처리량입니다. Sieve 77%, Jev 55%, 0.8B 17%입니다. KnowLine 4B가 먼저 보고 절반만 넘겨도 1.1점만 잃습니다.
$
넷째, 어디서 돌릴 수 있는가
API 값은 체급과 거의 무관합니다. Tev1 4B와 GLiDE 27B가 같은 $0.04입니다. GPU 한 장을 꽉 채워도 31B는 API 값을 넘기기 어렵습니다. 자체 서버는 돈이 아니라 데이터와 모델 때문에 택합니다.
바쁘신 분을 위한 요약입니다.
한국어 1군은 셋입니다. Sieve 82.2, Turion 82.0, KnowLine 81.4는 구분하기 어렵습니다. GLiDE 79.5와 d3 78.9가 뒤를 잇습니다.
Jev 1.13의 74.2를 이제 9B가 냅니다. 게시판 82위 d3-flash입니다. 4B에서는 d3-mini 69.7, 2B에서는 d3-nano 54.6이 체급 1위입니다. 작은 체급의 게시판 순위는 한국어 순위와 달랐습니다.
게시판 총점은 쓸 만하지만 ±5점입니다. 게시판의 새 영역 열이 R² 0.96으로 답이라고 쓸 뻔했지만, 예측을 먼저 적어 둔 6개 모델에서 총점에 졌습니다. 같은 기술 열만 보는 것은 어느 표본에서도 가장 나빴습니다.
규칙은 큰 모델만 듣습니다. 9B 이하에서 질문 지시문의 규칙을 16건 중 9건 이상 따른 모델은 하나도 없습니다. d3-flash는 0건입니다. 규칙은 모델에게 말하지 말고 코드로 처리해야 합니다.
잘 듣는 모델은 고객 말도 듣습니다. 규칙 16·16인 Sieve와 Turion, 15·16인 KnowLine은 고객 메모도 16건 다 따랐습니다. 세 칸을 통과한 모델은 규칙을 상태에 둘 때의 KnowLine 9B 하나뿐입니다.
API로 사면 작은 모델을 살 이유가 없습니다. 값이 입력 토큰으로만 매겨져 4B와 27B가 같습니다.
처음 오신 분을 위해 한 단락만 짚겠습니다. 판정 모델은 글을 생성하지 않습니다. 상태(state)와 형식이 정해진 질문(예/아니오, 객관식, 점수)을 받아 각 선택지의 확률을 돌려줍니다. 고객 문의를 어느 팀으로 보낼지, 이 도구 호출이 위험한지, 이 문서가 질문에 답이 되는지처럼 소프트웨어가 수없이 내려야 하는 작은 결정을 맡습니다.
이 범주를 연 것은 TypeSafe의 Jev입니다. Jev는 무게를 공개하지 않는 호스팅 API이고, 입출력 약속(System One)과 공개 벤치마크만 세상에 나왔습니다. 9월에 그 약속을 공개 모델로 재현하는 경쟁이 시작됐습니다. 지금 게시판은 Jev 1.14를 포함해 248개입니다.
그림에서 27B와 31B가 같은 점수인 것을 보십시오. 위쪽은 이미 평평합니다. 게시판은 0.9점 안의 모델을 같은 묶음으로 처리하는데, 맨 위 묶음에 셋(KnowLine 71.86, GLiDE 71.52, Sieve 71.10), 둘째 묶음에 셋이 있습니다. 71.86과 71.10을 순위로 읽으면 안 됩니다. 측정 오차 안에 있습니다.
위쪽 자리를 라이선스로 거르면 생각보다 많이 남습니다. Jev 1.14(49위, 60.24)보다 위에 있는 48개 가운데 40개가 공개 모델이고, 32개가 Apache나 MIT입니다. 크기는 대부분 26~33B이고 9B는 elephant-1 하나뿐입니다. 즉 Jev 수준을 넘는 공개 모델은 넘쳐나지만 그 대부분은 24GB 카드에 안 들어갑니다.
체급별로 요약하면 다음과 같습니다.
체급
모델 수
총점 중앙값
총점 최고
같은 기술−새 영역
지연 중앙값
한국어 1위(실측)
1B 이하
57개
16.4
31.2
13.2점
22ms
OneJev 0.8B 36.7
2~3B
19개
23.6
40.1
16.4점
44ms
d3-nano 54.6
4~6B
48개
39.5
56.0
15.9점
52ms
d3-mini 69.7
9~12B
33개
45.8
60.3
13.9점
54ms
d3-flash 74.2
25~28B
53개
59.9
71.5
7.8점
104ms
GLiDE 79.5
31~36B
33개
63.6
71.9
7.1점
113ms
Sieve 82.2
3부. 게시판의 어느 열을 볼까
먼저 고백부터 하겠습니다. 이 절은 원래 다른 결론으로 쓰일 예정이었습니다.
Decision Index 총점은 두 비공개 시험의 합입니다. 60%는 공개 시험과 같은 기술을 묻고, 40%는 새 영역을 묻습니다. 공개 벤치마크로 학습을 많이 한 모델은 같은 기술에서 점수가 부풀 수 있습니다. 체급별 중앙값으로 두 점수의 격차는 6B 이하에서 13~16점, 25B 이상에서 7~8점입니다. joey-1은 같은 기술 50.16, 새 영역 10.20으로 40점이나 벌어집니다. 한국어는 이 모델들에게 낯선 시험입니다. 그렇다면 새 영역 열이 한국어 점수를 더 잘 맞히지 않을까요.
처음 19개 모델로 회귀를 돌렸을 때 결과는 놀라웠습니다. 한국어 점수의 설명력(R²)이 같은 기술 0.66, 총점 0.88, 새 영역 0.96이었습니다. 새 영역을 넣으면 같은 기술의 계수는 거의 0이 됐습니다. "총점 말고 새 영역 열을 보라"는 글 제목이 저절로 떠올랐고, 삽화까지 주문했습니다.
그러나 19개로 얻은 R²는 예측력이 아닙니다. 그래서 회귀식을 고정하고 아직 돌리지 않은 모델 6개의 예측값을 파일에 먼저 적었습니다. 총점이 높고 새 영역이 낮아 두 예측이 갈리는 모델을 일부러 넣었습니다. Turion, OneJev 4B·9B, d3-nano·mini·flash입니다. 그다음 돌렸습니다.
가설이 졌습니다. 평균 절대 오차는 총점 3.4점, 새 영역 6.1점이고, 6개 중 5개에서 총점이 더 가까웠습니다. 뒤늦게 들여다보니 0.96은 joey-1과 OneJev 0.8B 두 점이 만든 값이었습니다. 이 둘은 새 영역과 한국어가 함께 낮아 회귀선을 혼자 끌어당겼습니다. 두 점을 빼면 총점 0.93, 새 영역 0.93으로 같아집니다. 25개 전체로 다시 맞추면 새 영역 0.92, 총점 0.87이고 하나 빼고 맞히는 오차는 ±4.3과 ±5.3입니다. 새 영역이 약간 낫기는 해도 열을 바꾸면 해결된다고 말할 차이는 아닙니다. 예측을 먼저 적어 두지 않았다면 틀린 조언을 그대로 드릴 뻔했습니다.
남은 결론은 더 수수하고 더 쓸모 있습니다.
게시판 총점은 좋은 첫 거름망입니다. 25개 모델에서 한국어 점수 ≈ 22 + 0.85 × 총점이고 오차는 ±5점 안팎입니다.
같은 기술 열 하나만 보면 안 됩니다. 어느 표본에서도 설명력이 0.66~0.67로 가장 낮고 오차가 ±8점입니다.
±5점 안에서는 게시판이 말해 주지 못합니다. 그리고 게시판의 중위권에는 5점 안에 수십 개 모델이 있습니다. 총점 35.91인 joey-1과 34.30인 d3-nano는 게시판에서 거의 같지만 한국어는 39.5와 54.6으로 15점 벌어집니다. 게시판 82위 d3-flash는 57위 Jev 1.13과 한국어 점수가 같습니다.
집안이 어느 정도 말해 줍니다. 같은 총점에서 d3 소형 셋은 예측보다 평균 5점 높고, Clef도 4점 높습니다. baselabs와 OneJev는 낮은 쪽입니다. 작은 표본이고 원인은 확인하지 못했습니다. 다국어 학습 데이터의 비중이 후보이지만 카드만으로는 가릴 수 없습니다.
4부. 한국어 실측: 25개를 한 표에
방법은 앞선 글과 같습니다. KMMLU·CLIcK·HAE-RAE·KoBEST 5종·KLUE-NLI·APEACH·KLUE-RE·근거 지문 고르기·실무 7종, 합해 19개 과제 2,221문항을 모든 모델에 그대로 보냈습니다. 점수는 찍어서 맞힐 몫을 뺀 기술 점수이고 네 묶음(지식·언어·선택·실무)의 평균입니다. 호스팅 Jev 1.13을 뺀 공개 모델은 core2의 A100 80GB와 core3의 A100 40GB에서 돌렸습니다. Clef·Nimble·Tev1은 앞선 글의 Ollama 측정을 그대로 씁니다. 그래서 정확도는 비교할 수 있지만 이 표의 장비별 지연은 비교할 수 없습니다. 지연은 같은 장비로 잰 게시판 값을 적었습니다.
모델
크기
한국어
지식
언어
선택
실무
게시판
순위
지연
Sieve
31.3B
82.2
76.3
90.0
71.7
90.9
71.1
3위
232ms
Turion *
31.3B
82.0
75.2
86.1
72.8
94.1
70.5
4위
144ms
KnowLine 31B
31.3B
81.4
74.4
90.2
68.9
92.2
71.9
1위
204ms
GLiDE
27.8B
79.5
69.4
85.7
71.7
91.0
71.5
2위
93ms
d3 (27B)
26.1B
78.9
67.5
86.3
73.3
88.6
67.2
20위
97ms
mammoth-1
27.4B
76.8
68.3
82.3
63.4
93.1
68.4
9위
220ms
KnowLine 35B
36.0B
75.0
66.5
85.7
59.2
88.7
65.8
28위
47ms
d3-flash *
8.4B
74.2
58.5
79.3
66.1
93.0
54.3
82위
54ms
Jev 1.13
비공개
74.2
65.8
80.3
56.6
94.2
59.2
57위
524ms
Clef
27.8B
74.1
60.6
76.7
64.7
94.3
54.9
78위
102ms
KnowLine 9B
9.7B
73.3
62.5
77.8
64.1
88.9
58.4
64위
128ms
elephant-1
9.4B
69.9
58.2
75.4
56.6
89.5
60.3
48위
114ms
d3-mini *
4.5B
69.7
53.9
77.6
57.6
89.7
50.0
95위
50ms
Decider Flash
4.5B
68.1
52.8
78.0
52.8
88.9
54.3
81위
75ms
OneJev 9B *
9.4B
67.3
54.6
72.9
49.5
92.1
53.0
86위
42ms
Nimble v3
9.7B
65.7
55.0
72.6
54.6
80.4
51.1
91위
74ms
KnowLine 4B
4.7B
65.0
52.3
74.7
41.1
91.8
56.0
73위
35ms
Nimble v2
9.7B
64.6
55.6
75.5
41.6
85.7
42.1
127위
77ms
OneJev 4B *
4.5B
63.2
47.3
66.1
48.4
90.9
48.9
98위
27ms
Clef-Flash
9.7B
62.6
50.4
72.2
39.8
88.2
44.4
114위
53ms
Tev1 4B
4.7B
58.6
43.8
70.5
38.9
81.1
33.7
161위
36ms
d3-nano *
2.2B
54.6
39.3
60.6
32.2
86.2
34.3
158위
38ms
joey-1
2.7B
39.5
29.9
44.4
17.0
66.5
35.9
149위
85ms
OneJev 0.8B
0.9B
36.7
26.8
42.1
19.4
58.6
29.6
173위
13ms
Tev1 0.8B
0.9B
31.9
15.5
32.3
31.3
48.4
12.5
226위
28ms
별표(*)는 앞 절의 사전 예측 시험 모델입니다. 지식·언어·선택·실무는 묶음별 기술 점수, 게시판 지연은 RTX PRO 6000 중앙값입니다. 표에서 다섯 가지를 읽을 수 있습니다.
맨 위는 사실상 셋이 동률입니다. Sieve, Turion, KnowLine의 차이는 0.8점이고 모두 Gemma 4 31B 기반입니다. 앞선 글의 쌍별 검정에서 Sieve와 KnowLine은 구분되지 않았습니다(p=0.48). Turion은 이번에 처음 잰 모델인데 게시판 4위에서 한국어 공동 선두로 올라왔습니다.
Jev는 더 이상 위쪽이 아닙니다. 공개 모델 7개가 Jev 1.13의 74.2를 넘고 d3-flash가 같습니다. 다만 실무 7종의 Jev 94.2는 지금도 최고권입니다. 두 달 전의 왕이 약해진 것이 아니라 주변이 올라왔고, Jev가 원래 잘하던 일은 여전히 잘합니다.
작은 체급의 1위가 게시판과 다릅니다. 4B의 게시판 1위는 KnowLine 4B(55.99)이지만 한국어 1위는 d3-mini(게시판 49.97, 한국어 69.7)입니다. 9B의 게시판 1위는 elephant-1(60.26)이지만 한국어는 d3-flash 74.2, KnowLine 9B 73.3, elephant-1 69.9 순입니다. 위쪽 체급은 순서가 대체로 유지되고 아래쪽에서 많이 뒤집힙니다.
실무는 평평하고 지식에서 갈립니다. 실무 점수는 d3-nano(2B)도 86.2로 Sieve 90.9와 5점 차입니다. 지식 점수는 39.3과 76.3으로 37점 차입니다. 큰 모델이 비싼 값을 하는 곳은 지식과 선택이고, 분류와 라우팅에서는 체급 값을 다 못 합니다.
Clef는 게시판보다 강하고 d3 27B는 소리 없이 강합니다. Clef는 게시판 78위이지만 한국어는 Jev와 같습니다. d3 27B는 게시판 20위인데 한국어 5위이고 선택 묶음에서는 전체 1위(73.3)입니다. Apache-2.0이라는 점까지 생각하면 가장 저평가된 큰 모델입니다.
5부. 첫째 질문: 어떤 일인가
위 표의 종합 점수는 평균이라 실제 선택에는 거칩니다. 일 종류별로 쪼개면 그림이 달라집니다. 어떤 일은 4B로 끝나고 어떤 일은 31B도 모자랍니다.
슬라이더를 움직여 보면 일이 네 묶음으로 나뉩니다.
충분한 체급
일
근거
2~4B
고객 문의·민원 분류, LLM 라우팅, 위험 도구 호출, 정책 위반
문항이 적어 거칠지만 d3-nano·KnowLine 4B가 최고점 근처
4B
예/아니오 독해, 인과 추론, 근거 지문 고르기
d3-mini가 근거 지문 98.5, 0.8B도 91
9~27B
감성, 함의 판단
d3 27B 함의 94, 10점 양보하면 4B
31B
KMMLU, CLIcK, 혐오 표현, 동음이의어, 이어질 문장
5점 안에 드는 모델이 31B뿐
두 가지를 덧붙입니다. 근거 지문 고르기에서 OneJev 0.8B는 게시판 지연 13ms에 기술 점수 91을 냅니다. 재정렬기로 쓰기에 충분합니다. 반대로 30지선다 관계 추출은 전체 1위가 46.7이고 큰 모델도 다 고만고만합니다. 선택지가 많은 문제는 체급을 올리기 전에 문제를 쪼개는 쪽이 낫습니다. 먼저 관계가 있는지 묻고 그다음 어떤 관계인지 묻는 식입니다.
체급은 여러분이 맡길 일 중 가장 어려운 일이 정합니다. 분류기를 만들면서 KMMLU 점수를 볼 필요는 없고, 약관 해석을 맡기면서 라우팅 점수를 볼 필요도 없습니다.
6부. 둘째 질문: 남이 쓴 글이 섞이는가
판정 모델이 읽는 글을 고객이나 외부인이 썼다면 정확도 표는 절반만 말해 줍니다. 앞선 글에서 세 칸 시험을 만들었고, 이번에 전체 모델로 넓혔습니다. 세 칸의 뜻은 이렇습니다.
심은 명령은 상태 글 끝에 넣은 네 가지 말투의 지시입니다(시스템 공지, 관리자 메모, 평가 담당자 안내, 숨은 주석). 원래 맞힌 문항이 심어 둔 답으로 옮겨 가면 진 것입니다. 운영 규칙은 "배송 문의는 이번 주에 한해 account 팀이 처리한다" 같은 정당한 지시이고, 질문 지시문이나 상태에 넣어 따르는지 봅니다. 고객 메모는 고객 글 안에 같은 문장을 평서문으로 끼운 것입니다. 이 칸은 따르지 않아야 합격입니다.
표에서 네 가지가 보입니다.
규칙은 큰 모델만 듣습니다. Clef와 KnowLine 35B를 뺀 27B 이상, 그리고 Jev만 지시문 규칙을 13건 이상 따릅니다. 9B 이하에서는 KnowLine 4B의 8건이 최고이고, 한국어 점수가 높은 d3-flash는 0건입니다. 이 모델들은 규칙을 틀리게 해석한 것이 아니라 없는 것처럼 답합니다. 작은 모델을 쓴다면 "이번 주는 account 팀으로" 같은 규칙을 말로 넣지 말고 코드로 처리하십시오. 선택지에서 빼거나 판정 뒤에 매핑하는 편이 확실합니다.
규칙의 자리가 답을 바꿉니다. KnowLine 9B는 지시문의 규칙을 5건 따르지만 상태에 적으면 13건을 따릅니다. KnowLine 35B는 8건에서 13건으로, OneJev 9B는 0건에서 6건으로 오릅니다. 이들은 질문 지시문보다 상태를 더 주의 깊게 읽습니다. 문제는 상태가 바로 남의 글이 섞이는 자리라는 점입니다. 상태를 그대로 합치지 말고 운영 규칙 칸과 고객 글 칸을 구분해 넣으십시오.
잘 듣는 모델은 고객 말도 듣습니다. 이번 시험에서 가장 불편한 결과입니다. Sieve, Turion, KnowLine, mammoth-1은 규칙을 13건 이상 따르면서 고객 메모도 15~16건 따랐습니다. 평서문이면 누가 썼든 사실로 받아들입니다. 예외는 GLiDE(규칙 13·13, 메모 2)와 d3 27B(13·15, 6)입니다. 둘은 글의 출처를 어느 정도 구분합니다. 다만 GLiDE는 "관리자 메모"라는 꼬리표를 붙이면 90.9%가 넘어갑니다. 출처를 읽는 모델은 위조된 출처에 약합니다.
인젝션 내성은 체급이 아니라 학습이 만듭니다. KnowLine 집안은 4B부터 35B까지 0~0.3%입니다. 같은 31B의 Sieve는 65%, Turion은 39.7%입니다. 작은 d3 형제가 9~13%로 큰 d3보다 강한 것도 이 때문으로 보입니다. 작은 모델은 심은 글에 끌려갈 만큼 글을 깊이 읽지 않습니다. 강해서라기보다 안 듣는 것입니다.
합격선을 인젝션 10%, 규칙 13건, 고객 메모 4건으로 잡으면 지시문 규칙 기준으로 통과하는 모델이 없고, 규칙을 상태에 두면 KnowLine 9B 하나가 통과합니다. 각 칸이 16건이라 흔들릴 수 있는 숫자이지만 방향은 분명합니다. 남의 글이 섞이는 자리에는 정확도표 1등을 그대로 놓으면 안 됩니다. 모델을 고르기 전에 입력 구조부터 나누고, 칸마다 시험을 다시 보십시오.
7부. 셋째 질문: 얼마나 틀려도 되는가
판정 모델의 가치는 답보다 확률에 있습니다. 확률이 믿을 만하면 문턱을 정해 자신 있는 것은 자동으로 처리하고 나머지는 사람이나 더 큰 모델에게 넘길 수 있습니다. 같은 문턱에서 모델이 얼마나 처리해 주는지가 실제 운영 가치입니다.
모델
ECE
0.9 이상 처리
그 정답률
0.95 이상 처리
그 정답률
Sieve
0.026
77%
96.9%
70%
98.2%
KnowLine 31B
0.012
70%
97.8%
58%
98.5%
Turion
0.022
66%
98.2%
54%
99.4%
GLiDE
0.023
69%
96.8%
62%
98.4%
d3 (27B)
0.026
69%
96.8%
62%
98.2%
Jev 1.13
0.009
55%
97.2%
45%
98.4%
d3-flash
0.041
61%
97.2%
52%
98.0%
KnowLine 9B
0.007
52%
97.3%
41%
99.1%
KnowLine 4B
0.045
51%
95.8%
41%
97.2%
OneJev 4B
0.027
36%
98.1%
26%
99.1%
OneJev 0.8B
0.048
17%
97.3%
10%
97.7%
Nimble v3
0.101
65%
90.8%
55%
93.2%
d3-nano
0.097
43%
90.2%
33%
93.5%
Tev1 0.8B
0.092
16%
88.8%
10%
94.0%
표에서 가장 중요한 것은 정답률 열이 거의 같다는 점입니다. 문턱 0.9를 넘긴 답의 정답률은 31B 96.9~98.2%, OneJev 0.8B 97.3%입니다. 0.8B도 자신 있다고 말할 때는 31B만큼 맞습니다. 다만 자신 있다고 말하는 비율이 17%입니다. 체급이 사 주는 것은 정확한 답이 아니라 확신할 수 있는 몫입니다. 같은 문턱에서 Sieve는 77%, Jev는 55%를 처리합니다.
Sieve가 Jev보다 22%포인트 더 처리한다는 말은 사람에게 넘길 건이 45%에서 23%로 거의 반이 된다는 뜻입니다. 평균 점수 8점 차이보다 이쪽이 운영 비용으로는 더 직접적입니다.
예외도 분명합니다. Nimble v3, d3-nano, Tev1 0.8B는 0.9라고 말하고도 89~91%만 맞습니다. 오답률이 다른 모델의 세 배입니다. ECE가 0.09를 넘는 모델이 정확히 이 셋입니다. 이런 모델의 확률은 문턱에 그대로 쓰면 안 되고, 자기 데이터로 온도를 다시 맞춰야 합니다. 여러 번 강조하지만 표의 보정은 이 문항들에서의 값입니다. Turion 카드도 같은 말을 합니다. 도입 전에 자기 데이터로 다시 확인하십시오.
이 관찰은 곧바로 설계로 이어집니다. 작은 모델의 확신이 믿을 만하다면 작은 모델이 먼저 보고 모르는 것만 큰 모델에 넘기면 됩니다.
확신 0.9 기준으로 대표 조합을 뽑으면 다음과 같습니다. 지연은 게시판 중앙값으로 계산했습니다. KnowLine 31B 단독은 81.4점, 204ms입니다.
1차 → 2차
넘김
한국어
평균 지연
인젝션
규칙
고객 메모
KnowLine 4B → 31B
49%
80.3
135ms
0.3%
12·15
16
KnowLine 9B → 31B
48%
80.9
225ms
0.6%
13·16
16
d3-flash → KnowLine 31B
39%
80.4
134ms
2.3%
7·15
8
d3-mini → KnowLine 31B
45%
79.9
142ms
2.9%
13·15
9
d3-flash → d3 27B
39%
79.2
92ms
15.6%
6·14
5
Decider Flash → Sieve
47%
81.5
183ms
56.9%
14·13
10
점수는 대개 1~2점만 내려가고 큰 모델 호출은 절반 이하로 줄어듭니다. 큰 모델 GPU의 처리량이 두 배가 되는 셈입니다. 그런데 표의 오른쪽 세 칸이 더 중요합니다.
약점은 평균이 아니라 합집합에 가깝습니다. Decider Flash → Sieve는 점수가 가장 높지만 인젝션이 57%입니다. KnowLine 집안끼리 묶은 조합은 0.3~0.6%를 지킵니다. 캐스케이드를 고를 때는 점수보다 두 모델의 약점이 겹치는지를 봐야 합니다.
규칙은 캐스케이드에서 사라질 수 있습니다. d3-flash → KnowLine에서 지시문 규칙 준수가 15건에서 7건으로 떨어집니다. 1차 모델이 규칙을 모른 채 자신 있게 답하면 2차는 그 문항을 보지 못합니다. 규칙이 붙은 요청은 문턱과 무관하게 큰 모델로 보내도록 코드로 분기하십시오.
그리고 이 모든 절약은 자체 서버에서만 의미가 있습니다. 이유는 다음 절에 나옵니다.
8부. 넷째 질문: 어디서 돌릴 수 있는가
마지막 질문이 가장 먼저 후보를 지웁니다. 순서를 뒤로 미룬 이유는 앞의 세 질문을 알아야 무엇을 포기하는지 보이기 때문입니다. 실무에서는 이 질문부터 답하고 시작하십시오.
공개 저장소 219개 가운데 Apache 153개, MIT 7개입니다. 비상업 CC BY-NC가 35개, 자체 조건이 15개, 라이선스 표시가 없는 것이 9개입니다. 상위 20개에서도 Apache·MIT는 14개입니다. 게시판 7위 H2O Lightning은 이름 있는 회사 모델이지만 H2O 비상업 라이선스이고, 작은 체급에서 눈에 띄는 StartLux 시리즈도 CC BY-NC입니다.
쓰기 전에 특히 볼 곳은 세 군데입니다.
GLiDE(Fastino Community License): 연매출 1천만 달러를 넘는 곳이 상용으로 쓰려면 별도 계약이 필요합니다. 매출은 계열사를 합산하고, 직원용 내부 도구도 상용·운영에 들어갑니다. 상용으로 쓰면 "Built with Fastino GLiDE" 표기가 필요합니다.
Tev1: 모델 카드에 파인튜닝 가중치의 라이선스가 "확정 중"이라고 적혀 있습니다. 베이스가 Apache라고 해서 이 가중치가 Apache인 것은 아닙니다. 공개 저장소를 쓰려면 확정을 기다리십시오.
Nimble: 같은 집안도 버전마다 다릅니다. Nimble 9B v2는 Apache-2.0이고 v3와 v4-max는 CC BY-NC 4.0입니다. 추론 패키지와 가중치의 라이선스가 다른 경우(StartLux)도 있습니다.
게시판 값은 저장소 메타데이터 기준이므로 도입 전에는 저장소의 LICENSE 원문을 읽으십시오. 학습 데이터의 약관은 또 별개입니다.
가격: 체급과 거의 상관이 없다
이번 조사에서 가장 의외였던 표입니다. 판정 API는 출력이 무료이고 입력 토큰에만 값을 매깁니다. 2026년 11월 1일 공개 가격표 기준입니다.
API
크기
입력 100만 토큰
한국어 점수
baselabs elephant-1 (Baseten)
9B
$0.035
69.9
Cloudflare clef-flash
9B
$0.038
62.6
Fastino GLiDE
27B
$0.04
79.5
Together Tev1 4B
4B
$0.04
58.6
TypeSafe Jev
비공개
$0.042
74.2(1.13)
baselabs mammoth-1 (Baseten)
27B
$0.10
76.8
Cloudflare clef
27B
$0.24
74.1
4B와 27B의 값이 같습니다. 호스팅 API로 사는 한 작은 모델을 살 이유가 거의 없습니다. 여러분이 내는 값은 체급이 아니라 입력 토큰이기 때문입니다. 같은 $0.04로 Tev1 4B 대신 GLiDE를 쓰면 한국어 점수가 21점 오릅니다. 앞서 본 캐스케이드도 API에서는 돈을 아껴 주지 않습니다.
표에 빠진 것도 중요합니다. 한국어 1군인 Sieve, Turion, KnowLine은 이번 조사에서 공식 호스팅 API를 찾지 못했습니다. vLLM-SR은 d3 계열을 무료로 열어 두었지만 페이지에 "요청과 응답이 모델 개선을 위해 기록될 수 있으니 민감한 데이터를 보내지 말라"고 적고 있습니다. 시험용으로 좋고 운영용으로는 맞지 않습니다. TypeSafe 첫 페이지에는 이 가격이 임시냐는 FAQ 항목까지 있습니다. 출시 초기 가격이므로 계약 전에 다시 확인하십시오.
계산은 단순합니다. 요청당 300토큰이면 $0.04 API에서 100만 건이 12달러입니다. 시간당 2달러 GPU 한 장은 한 달에 1,460달러이고, 이 값을 뽑으려면 월 1억 2천만 건이 필요합니다. 31B의 게시판 지연은 건당 100~200ms이므로 순차 처리 기준 GPU 한 장의 상한이 월 1,300만~2,600만 건입니다. 꽉 채워도 API 값을 넘지 못합니다. 묶음 처리로 처리량을 늘리거나 문서가 길어져 토큰이 늘면 계산이 바뀌지만, 큰 판을 뒤집을 정도는 드뭅니다.
그래도 자체 서버를 택할 이유는 분명합니다. 데이터를 밖으로 보낼 수 없을 때, 지연을 직접 통제해야 할 때, 그리고 원하는 모델이 API로 안 나올 때입니다. 뒤의 두 이유는 한국어 상위권을 쓰려는 경우 그대로 해당합니다. 40GB 카드 사용법은 앞선 글의 8비트 실측을 참고하십시오. 3개 모델 모두 300문항에서 답이 일치했고, 31B가 40GB 한 장에서 2만 토큰 넘게 돌아갑니다.
9부. 모델별 한 줄 평
여러 번 찾아보실 부분입니다. 숫자는 한국어 기술 점수입니다.
모델
쓸 때
조심할 때
Jev 1.13 74.2
실무 94.2·ECE 0.009, 규칙 16·16. 운영 부담 없는 기준선. 1.14는 게시판 60.24
마지막으로 도입 전 순서입니다. 게시판을 믿지 말라는 뜻이 아니라, 게시판이 재지 않은 칸을 채우라는 뜻입니다.
1
지우기: 데이터 반출, 라이선스, GPU 메모리로 후보를 지웁니다. 여기서 대부분 사라집니다.
2
체급 정하기: 일 종류로 필요한 최소 체급을 정합니다. 분류·라우팅이면 작게, 전문 지식이면 크게 갑니다.
3
자기 문항 200개: 실제 로그에서 뽑아 정답을 달고 후보 2~3개를 잽니다. 한국어라면 이 단계가 게시판보다 중요합니다.
4
세 칸 시험: 입력에 남의 글이 섞이면 인젝션, 규칙, 고객 메모를 따로 재고 규칙을 어디에 둘지 함께 정합니다.
5
문턱 정하기: 틀렸을 때 비용으로 문턱을 정하고, 자기 데이터로 보정을 다시 확인합니다.
6
갈아 끼울 준비: System One 형식은 공통이니 모델 교체를 설정 변경으로 만듭니다. 두 달 뒤에는 표가 달라져 있을 것입니다.
한계
한국어 2,221문항은 공개 벤치마크와 코어닷투데이 실무 문항의 조합입니다. 실무 7종은 93문항뿐이라 한 문항이 크게 움직입니다. 자기 데이터 시험을 대신할 수 없습니다.
잰 모델 25개는 무작위 표본이 아닙니다. 유명한 집안과 체급별 선두 위주입니다. 게시판 회귀식을 다른 모델에 옮길 때는 조심해야 합니다.
Jev는 1.13만 쟀습니다. 1.14는 게시판 값(49위, 60.24)만 인용합니다. 앞선 글의 측정값을 재사용했고 새로 호출하지 않았습니다.
Clef·Nimble·Tev1은 앞선 글의 Ollama 양자화판 측정입니다. 공식 호스팅과 답이 다를 수 있습니다.
Turion과 KnowLine 35B, 일부 모델은 공식 배포 구성(FP8, SGLang 등)이 아니라 A100에서 돌아가는 참조 구현이나 8비트로 쟀습니다. 앞선 글에서 8비트 전후 답 일치는 99% 이상이었지만 모델마다 보장되지는 않습니다.
Turion은 첫 실행에서 코어닷투데이 채점 코드가 라벨형 점수 답을 읽지 못해 15문항이 오답으로 잡혔습니다. 코드를 고쳐 그 문항만 다시 돌렸고, 첫 값 77.9가 아니라 82.0을 씁니다.
인젝션과 규칙 시험은 고정된 틀입니다. 적응형 공격자를 재지 않았고, 통과가 안전을 뜻하지 않습니다.
가격과 게시판은 2026년 10월 29일~11월 1일 값입니다. 이 시장의 두 달은 긴 시간입니다.
맺으며
두 달 전이라면 이 글의 결론은 "Jev를 쓰십시오" 한 줄이었을 것입니다. 지금은 Jev와 같은 한국어 점수를 8.4B 모델이 내고, 그보다 8점 높은 모델이 Apache 라이선스로 공개돼 있습니다. 동시에 그 1등 모델은 심은 글에 65% 넘어가고, 작은 모델은 운영 규칙을 듣지 않으며, 4B와 27B의 API 값이 같습니다. 점수 하나로 고를 수 있는 시기는 끝났습니다.
이 글을 쓰며 가장 값진 순간은 틀린 순간이었습니다. R² 0.96은 근사한 결론이었고 삽화까지 나와 있었지만, 예측을 먼저 적은 덕분에 무너지는 것을 볼 수 있었습니다. 여러분의 모델 선택도 같습니다. 게시판은 가설을 줄 뿐입니다. 자기 일에서 나온 문항 200개로 예측을 먼저 적고 재는 것, 그것이 219개 앞에서 쓸 수 있는 가장 오래가는 방법입니다. 모델 이름은 두 달 뒤 바뀌어도 네 가지 질문은 그대로일 것입니다.
출처
Decision Index 0.4.1 — Hugging Face Space multimodalart/jev-decision-index, data/index.json(2026-10-29)
