B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

목차

• GPT-4 vs LLaMA 3.1 비교 개요
• 파라미터, 토큰 길이, 모델 크기 비교
• 벤치마크 성능 비교
• 실제 활용 시 고려 요소 (비용/보안/로컬 실행 등)
• 결론: 어떤 모델을 선택할까?

 

GPT-4 vs LLaMA 3.1 비교 개요

GPT-4는 OpenAI가 만든 프라이빗 상용 LLM이고, LLaMA 3.1은 Meta가 공개한 오픈소스 대형 언어 모델입니다.

이제는 단순한 모델 성능이 아니라, 비용, 확장성, 커스터마이징 가능성까지 포함해 실전에서의 선택이 중요해졌습니다.

 

모델 스펙 비교

항목	GPT-4-turbo	LLaMA 3.1 (405B)
파라미터 수	비공개 (1.5T 추정)	405B
최대 컨텍스트 길이	128K 이상	128K
멀티모달 지원	지원 (Pro only)	예정
라이선스	비공개 상용	Meta 허가 기반 오픈
사용 방식	API (유료)	로컬 or 클라우드

 

• LLaMA 3.1은 오픈소스임에도 불구하고 GPT-4 수준의 최대 토큰 길이와 파라미터를 보유하고 있습니다.

벤치마크 성능 비교

MMLU, HumanEval, GSM8K 기준

테스트 기준	GPT-4-turbo	LLaMA 3.1-70B	LLaMA 3.1-405B
MMLU	86.4%	81.3%	85.1%
GSM8K (수학)	92.0%	88.0%	91.2%
HumanEval (코딩)	87.1%	83.5%	85.4%

→ GPT-4가 여전히 전반적으로 우세하지만, LLaMA 3.1-405B는 거의 동일한 수준의 응답 품질을 보여줍니다.

→ 특히 LLaMA는 로컬 환경에서의 테스트 가능성과 개인화 튜닝의 자유도가 큽니다.

 

실제 활용 시 고려할 요소들

비용

• GPT-4-turbo: 1M 토큰 기준 입력 $10 / 출력 $30
• LLaMA 3.1: 로컬 실행 시 비용 없음, GPU 서버 활용 시도 훨씬 저렴

데이터 보안

• GPT-4는 API로만 제공 → 외부 서버에 데이터 전달 필요
• LLaMA는 사내 서버 또는 개인 장비에서 실행 가능 → 보안 우위

커스터마이징

• GPT-4는 프로프트 최적화 위주 튜닝만 가능
• LLaMA는 파인튜닝, LoRA 등으로 도메인 맞춤형 모델 구성 가능

 

결론 – 어느 쪽을 선택해야 할까?

사용 목적	추천 모델
대중적 챗봇 / API 활용	GPT-4-turbo
사내 비서 / 분석 도구	LLaMA 3.1 (70B 이상)
커스터마이징 서비스	LLaMA + LoRA 조합
비용 민감한 프로젝트	LLaMA 로컬 실행

GPT-4는 여전히 가장 다재다능한 모델이지만,

LLaMA는 로컬 실행과 파인튜닝 자유도가 필요할 때 최적의 선택입니다.