r/vibecoding•약 1개월 전•74•81논쟁

LLM 모델 전쟁은 끝났다 - 모델에 집착할 때가 아니다

The LLM Model War Is Over - Time to stop obsessing over models

핵심 요약

저렴하면서도 뛰어난 성능을 갖춘 최신 모델들이 등장하며, 비싼 모델에만 의존하던 시대가 저물고 있습니다.

저비용 고성능 모델 — 6개월 전 최상위 모델을 능가하는 가성비 모델들이 대거 등장함
비용 효율성 — 토큰당 비용이 획기적으로 낮아져 실제 업무 활용도가 크게 향상됨
실제 체감 성능 — 최신 저가형 모델들이 기존 최상위 모델들과 거의 차이 없는 성능을 보여줌
하드웨어 한계 — 모바일 기기에서의 로컬 구동은 여전히 전력 소모 문제로 어려움이 있음

Codex 비즈니스 좌석 2개랑 100달러짜리 Claude Max 구독 중인데, 둘 다 한계까지 굴리는 중임. 근데 진짜 지난 2주 사이에 판도가 완전히 뒤집혔다. 다들 실질적인 지능을 갖춘 초저가 모델들을 쏟아내고 있거든. 이 모델들 전부 Openrouter에서 볼 수 있음.

Model Name	Pricing (Input / Output per M)	Latency (p50)	Throughput (p50)
DeepSeek V4 Flash 0731	$0.03 / $0.10	2.17 s	9.0 tok/s
GLM 5.3 Flash	$0.075 / $0.25	4.96 s	35.0 tok/s
Qwen3.8 Flash	$0.15 / $0.47	3.78 s	53.0 tok/s
Muse Spark 1.2 Contributor	$0.10 / $0.20	4.22 s	65.0 tok/s
GPT-5.6 Luna Pro	$0.20 / $1.20	13.42 s	107.0 tok/s

저가형 모델이라고 무시하기 전에 알아둬야 할 게, 이것들 벤치마크 점수가 불과 6개월 전 최상위 모델들(Opus 4.6, Gemini 3.1-Pro)보다 더 높음.

이제 돈도 아끼고 내 방구석에서 코딩하는 시간도 더 늘릴 수 있게 돼서 와이프도 훨씬 좋아할 듯.

원문

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r/vibecoding•약 1개월 전•74•81논쟁

LLM 모델 전쟁은 끝났다 - 모델에 집착할 때가 아니다

The LLM Model War Is Over - Time to stop obsessing over models

핵심 요약

저렴하면서도 뛰어난 성능을 갖춘 최신 모델들이 등장하며, 비싼 모델에만 의존하던 시대가 저물고 있습니다.

저비용 고성능 모델 — 6개월 전 최상위 모델을 능가하는 가성비 모델들이 대거 등장함
비용 효율성 — 토큰당 비용이 획기적으로 낮아져 실제 업무 활용도가 크게 향상됨
실제 체감 성능 — 최신 저가형 모델들이 기존 최상위 모델들과 거의 차이 없는 성능을 보여줌
하드웨어 한계 — 모바일 기기에서의 로컬 구동은 여전히 전력 소모 문제로 어려움이 있음

Model Name	Pricing (Input / Output per M)	Latency (p50)	Throughput (p50)
DeepSeek V4 Flash 0731	$0.03 / $0.10	2.17 s	9.0 tok/s
GLM 5.3 Flash	$0.075 / $0.25	4.96 s	35.0 tok/s
Qwen3.8 Flash	$0.15 / $0.47	3.78 s	53.0 tok/s
Muse Spark 1.2 Contributor	$0.10 / $0.20	4.22 s	65.0 tok/s
GPT-5.6 Luna Pro	$0.20 / $1.20	13.42 s	107.0 tok/s

저가형 모델이라고 무시하기 전에 알아둬야 할 게, 이것들 벤치마크 점수가 불과 6개월 전 최상위 모델들(Opus 4.6, Gemini 3.1-Pro)보다 더 높음.

이제 돈도 아끼고 내 방구석에서 코딩하는 시간도 더 늘릴 수 있게 돼서 와이프도 훨씬 좋아할 듯.

주요 댓글

r/vibecoding

LLM 모델 전쟁이 끝났다는 작성자의 주장에 대해 회의적인 반응과 모델의 성능 기준에 대한 논의가 이어지고 있음.

138

폰에서 무료로 돌아가는 지능형 모델이 나오기 전까진 끝난 게 아님.

게다가 엄청나게 빨라야지.

초당 50~100 토큰이면 지금으로선 충분함.

앞으로 20년 동안은 배터리로 구동되는 기기에서 돌리기엔 전력 소모가 너무 큼.

물론 폰은 인터넷 연결이 되니까, 데스크탑에 연결해서 쓰는 걸로 충분하다면 얘기가 다르겠지만.

인간의 뇌는 고도의 활동을 할 때 20와트밖에 안 쓰는데도 현존하는 가장 인상적인 신경 정보 처리 장치임. 분명 더 효율을 높일 방법이 있을 거임.

지금은 그렇지만, 미래에는 전력 소모를 극적으로 줄여서 폰에서도 지능형 모델을 돌릴 수 있게 해줄 돌파구가 나올지도 모르지.

Compute in memory에 대해 들어본 적 있어? 이미 전력 소비를 획기적으로 줄여주는 아날로그 칩들이 생산되고 있거든.

이 사람 뭘 좀 아네

지능형 모델이 달성해야 할 기준은 아님. 모든 LLM이 그렇듯 캘린더에 일정 하나 제대로 못 넣으니까. 훌륭한 도구긴 하지만 많은 사용 사례에서 여전히 부족함.

Sonnet 4.6이 유용성 면에서 좋은 기준점이었다고 말하는 사람들도 있음.

다들 짐 싸라, 이 형님이 전쟁 끝났다고 선언하셨다. 이제 더 이상 새 모델에 설레발칠 필요 없음, 레딧의 이름 모를 누군가가 상관없다고 하잖아!

-4

웬 듣보잡이 비꼬는 댓글 달아서 토론 끝임.

나를 따라 해봐:

"토큰당 상대적 비용이 작업당 비용으로 직결되는 건 아니다"

Anthropic 모델이랑 비교하면 작업당 비용도 엄청나게 저렴함. GLM 5.3 Flash는 문제 해결에 효율적이고, 말도 적게 하고, 토큰 비용도 싸거든. 저렴한 추론을 위한 완벽한 레시피임. 아직도 이런 모델들이 실무에 못 쓴다고 생각하는 사람은 최근에 써본 적이 없는 거임.

원문r/vibecoding