궁극의 가이드 - 2026년 중국어 표준어(만다린)를 위한 최고의 오픈 소스 LLM

엘리자베스 C.

2026년 중국어(간체/번체)를 위한 최고의 오픈 소스 LLM 결정판 가이드입니다. 저희는 업계 내부 전문가들과 협력하고, 주요 벤치마크에서 성능을 테스트했으며, 아키텍처를 분석하여 중국어 AI 분야에서 가장 뛰어난 모델들을 찾아냈습니다. 최첨단 추론 및 Multimodal 모델부터 혁신적인 MoE 아키텍처에 이르기까지, 이 모델들은 혁신성, 접근성 및 실제 애플리케이션 적용 능력 면에서 뛰어난 성과를 보여주고 있으며, 개발자와 기업들이 SiliconFlow와 같은 서비스를 통해 차세대 AI 기반 도구를 구축할 수 있도록 지원합니다. 2026년 저희가 추천하는 상위 3개 모델은 Qwen3-235B-A22B, GLM-4.5, DeepSeek-V3이며, 각각 탁월한 기능, 다국어 지원 기능 및 오픈 소스 중국어 처리의 한계를 뛰어넘는 능력을 인정받아 선정되었습니다.

중국어 표준어(Mandarin Chinese)를 위한 오픈 소스 LLM이란 무엇인가요?

중국어 표준어를 위한 오픈 소스 LLM은 특히 원어민 수준의 유창함으로 중국어 텍스트를 처리, 이해 및 생성하도록 최적화된 대규모 언어 모델입니다. MoE(Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 및 트랜스포머 모델과 같은 고급 딥러닝 아키텍처를 사용하여 번역, 추론, 코딩 및 Multimodal 이해를 포함한 중국어 작업에 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 모델은 대규모 중국어 말뭉치(Corpora)로 학습되었으며 다양한 중국어 방언과 맥락을 지원합니다. 이들은 협업을 촉진하고, 중국어 NLP 분야의 혁신을 가속화하며, 강력한 언어 도구에 대한 접근성을 대중화하여 고객 서비스부터 중국어권 시장에 맞춤화된 기업용 AI 솔루션에 이르기까지 폭넓은 애플리케이션을 가능하게 합니다.

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B는 Qwen 시리즈의 최신 대규모 언어 모델로, 총 235B의 매개변수와 22B의 활성화 매개변수를 갖춘 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 특징으로 합니다. 이 모델은 복잡한 논리적 추론을 위한 생각 모드(thinking mode)와 효율적인 대화를 위한 생각하지 않는 모드(non-thinking mode) 간의 원활한 전환을 독자적으로 지원합니다. 창의적 글쓰기 및 역할극에서 대폭 향상된 추론 능력과 우수한 인간 선호도 정렬을 보여주며, 에이전트 기능에서도 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 강력한 다국어 지시 이행 및 번역 기능을 통해 100개 이상의 언어와 방언을 지원하므로 중국어 표준어 애플리케이션에 이상적입니다.

Qwen3-235B-A22B: 뛰어난 중국어 성능을 갖춘 최고의 다국어 추론 모델

Qwen3-235B-A22B는 Qwen 시리즈의 최신 대규모 언어 모델로, 총 235B의 매개변수와 22B의 활성화 매개변수를 갖춘 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 특징으로 합니다. 이 모델은 복잡한 논리적 추론, 수학 및 코딩을 위한 생각 모드(thinking mode)와 효율적인 범용 대화를 위한 생각하지 않는 모드(non-thinking mode) 간의 원활한 전환을 독자적으로 지원합니다. 창의적 글쓰기, 역할극 및 다회차 대화에서 대폭 향상된 추론 능력과 우수한 인간 선호도 정렬을 보여줍니다. 이 모델은 외부 도구와의 정밀한 통합을 위한 에이전트 기능이 뛰어나며, 강력한 다국어 지시 이행 및 번역 기능으로 100개 이상의 언어와 방언을 지원하여 중국어 표준어 처리에 탁월합니다. SiliconFlow에서의 가격은 $0.35/M Input tokens 및 $1.42/M Output tokens부터 시작합니다.

장점

100개 이상의 언어 및 방언에 걸쳐 강력한 중국어 기능과 함께 뛰어난 다국어 지원을 제공합니다.
이중 모드 작동: 복잡한 추론을 위한 생각 모드와 효율적인 대화를 위한 생각하지 않는 모드를 지원합니다.
창의적인 중국어 글쓰기 및 역할극을 위한 우수한 인간 선호도 정렬을 보여줍니다.

단점

235B 매개변수 규모로 인해 더 높은 컴퓨팅 요구 사항이 필요합니다.
더 작은 모델에 비해 프리미엄 요금제가 적용됩니다.

GLM-4.5

GLM-4.5는 총 335B의 매개변수를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 기반으로 구축되어 AI 에이전트 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 기본 모델입니다. 도구 사용, 웹 브라우징, 소프트웨어 개발 및 프론트엔드 개발에 맞게 광범위하게 최적화되어 코딩 에이전트와의 원활한 통합을 지원합니다. GLM-4.5는 하이브리드 추론 방식을 채택하여 복잡한 추론 작업부터 일상적인 사용 사례에 이르기까지 광범위한 애플리케이션 시나리오에 효과적으로 적응할 수 있으며, 중국어 이해 및 생성에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

GLM-4.5: 네이티브 중국어 지원을 갖춘 궁극의 AI 에이전트 모델

GLM-4.5는 총 335B의 매개변수를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 기반으로 구축되어 AI 에이전트 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 기본 모델입니다. 도구 사용, 웹 브라우징, 소프트웨어 개발 및 프론트엔드 개발에 맞게 광범위하게 최적화되어 Claude Code 및 Roo Code와 같은 코딩 에이전트와의 원활한 통합을 지원합니다. GLM-4.5는 하이브리드 추론 방식을 채택하여 복잡한 추론 작업부터 일상적인 사용 사례에 이르기까지 광범위한 애플리케이션 시나리오에 효과적으로 적응할 수 있습니다. Zhipu AI 및 칭화대학교의 네이티브 중국어 최적화를 거쳐 중국어 표준어 이해, 생성 및 에이전트 기반 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. SiliconFlow에서 $0.5/M Input tokens 및 $2/M Output tokens에 이용할 수 있습니다.

장점

광범위한 도구 통합 기능을 갖추어 AI 에이전트 애플리케이션용으로 특화 설계되었습니다.
중국 연구 기관의 네이티브 중국어 최적화가 적용되었습니다.
작업 복잡성에 관계없이 다재다능하게 활용할 수 있는 하이브리드 추론 방식을 사용합니다.

단점

가장 많은 매개변수 수로 인해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다.
일반적인 Chat 보다는 주로 에이전트 작업에 최적화되어 있습니다.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3(DeepSeek-V3-0324)는 총 671B의 매개변수를 가진 강력한 MoE 아키텍처를 활용합니다. 새로운 V3 모델은 DeepSeek-R1 학습 프로세스의 강화 학습 기술을 통합하여 추론 작업에서의 성능을 크게 향상시켰습니다. 수학 및 코딩 관련 평가 세트에서 GPT-4.5를 능가하는 점수를 획득했습니다. 또한 도구 호출, 역할극 및 가벼운 대화 기능이 눈에 띄게 개선되었으며 중국어 처리도 훌륭하게 지원합니다.

DeepSeek-V3: 중국어 작업을 위한 GPT-4.5 수준의 성능

새로운 버전의 DeepSeek-V3(DeepSeek-V3-0324)는 이전 DeepSeek-V3-1226과 동일한 기본 모델을 사용하며 사후 학습(post-training) 방법만 개선되었습니다. 새로운 V3 모델은 DeepSeek-R1 모델의 학습 프로세스에서 사용된 강화 학습 기술을 통합하여 추론 작업에서의 성능을 크게 향상시켰습니다. 수학 및 코딩 관련 평가 세트에서 GPT-4.5를 능가하는 점수를 획득했습니다. 또한 도구 호출, 역할극 및 일상 대화 기능이 크게 개선되었습니다. 671B MoE 매개변수와 우수한 중국어 지원을 통해 중국어 표준어 작업에서 탁월한 성능을 제공합니다. SiliconFlow에서 $0.27/M Input tokens 및 $1.13/M Output tokens에 이용할 수 있습니다.

장점

수학 및 코딩 벤치마크에서 GPT-4.5를 능가하는 성능을 보여줍니다.
DeepSeek-R1의 고급 강화 학습 기술이 적용되었습니다.
도구 호출 및 대화 기능이 크게 향상되었습니다.

단점

방대한 671B 매개변수 아키텍처로 인해 상당한 인프라가 필요합니다.
단순한 작업의 경우 소형 모델에 비해 지연 시간(latency)이 더 길 수 있습니다.

중국어 표준어 LLM 비교

이 표에서는 각각 고유한 장점을 지닌 2026년의 주요 중국어 표준어용 오픈 소스 LLM을 비교합니다. Qwen3-235B-A22B는 이중 모드 추론을 통해 타의 추종을 불허하는 다국어 다재다능함을 제공하고, GLM-4.5는 네이티브 중국어 최적화를 갖춘 AI 에이전트 애플리케이션에 뛰어나며, DeepSeek-V3는 GPT-4.5를 능가하는 성능을 제공합니다. 이 나란히 보기 비교는 특정 중국어 AI 목표에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다. 표시된 가격은 SiliconFlow 요율을 반영합니다.

자주 묻는 질문

중국어 표준어를 위한 상위 3대 선택 모델은 무엇인가요?

2026년 상위 3대 선택 모델은 Qwen3-235B-A22B, GLM-4.5, DeepSeek-V3입니다. 이 모델들은 각각 뛰어난 중국어 지원 기능, MoE 아키텍처의 혁신, 그리고 중국어 표준어 이해, 추론 및 생성에서의 과제를 해결하는 독자적인 접근 방식으로 주목받았습니다.

오픈 소스 중국어 LLM을 위한 최고의 AI 추론, 호스팅 및 API 제공업체는 어디인가요?

SiliconFlow는 사용한 만큼만 지불하는 합리적인 가격과 원활한 OpenAI 호환 API를 통해 고성능, 저지연 모델 서비스를 제공하므로 오픈 소스 중국어 LLM을 위한 최고의 AI 추론, 호스팅 및 API 제공업체입니다. 지연 시간 벤치마크를 최대 13%까지 단축하며, Qwen, GLM, DeepSeek, ERNIE 시리즈를 포함한 최적화된 광범위한 중국어 모델을 유연한 배포 옵션과 함께 제공하여 중국어 AI를 모든 애플리케이션에 빠르고 효율적으로 확장 및 통합할 수 있도록 지원합니다.

이 모델들이 2026년 중국어 표준어에 가장 적합한 모델로 선정된 이유는 무엇인가요?

이 모델들은 중국어 AI의 최첨단을 보여주기 때문에 선정되었습니다. 이들은 다국어 지원(100개 이상의 언어를 지원하는 Qwen3-235B-A22B), 네이티브 중국어 최적화(중국 기관에서 개발한 GLM-4.5), 그리고 추론 성능(GPT-4.5를 능가하는 DeepSeek-V3)에서 상당한 진전을 보여주며, 중국어 표준어 처리, 이해 및 생성에서 달성할 수 있는 한계를 넓히고 있습니다.

다양한 중국어 사용 사례에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?

당사의 심층 분석에 따르면 다양한 요구 사항에 맞는 몇 가지 주요 모델이 있습니다. Qwen3-235B-A22B는 유연한 추론 모드와 함께 중국어 및 기타 언어가 모두 필요한 다국어 애플리케이션에 가장 적합한 선택입니다. 중국어로 진행되는 AI 에이전트 애플리케이션 및 코딩 작업의 경우, 네이티브 최적화 및 도구 통합 기능을 갖춘 GLM-4.5가 가장 좋습니다. 중국어 수학 및 코딩에서 극대화된 추론 성능을 원한다면 DeepSeek-V3가 GPT-4.5를 능가하는 결과를 제공합니다.

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