Llama vs Gemini

Meta의 오픈 모델과 Google의 AI

Llama는 Meta의 오픈 가중치 AI 모델 시리즈예요. 누구나 다운로드하여 자체 하드웨어에서 실행하고 제품에 탑재할 수 있죠. 반면 Gemini는 Google의 폐쇄형 AI 모델 시리즈로, Google의 Gemini 앱과 제품에 사용되며 Google API를 통해 개발자에게 제공돼요. 한편 Google은 Llama와 성격이 더 유사한 오픈 가중치 모델 시리즈인 Gemma도 보유하고 있어요. 이 페이지에서는 2026년 10월을 기준으로 세 모델을 다각도로 비교해 봅니다.

저희 사이트는 Llama 모델만 제공해요. Gemini와 Gemma는 저희 채팅에서 이용하실 수 없어요.

Llama vs Gemini 한눈에 비교하기

가격은 2026년 10월 기준 OpenRouter 정가예요.

Gemini: Google의 폐쇄형 모델

Google은 Gemini 3.x 모델을 꾸준히 출시해 왔어요. OpenRouter에 따르면, 2026년 9월에 나온 Gemini 3.8 Flash는 Google의 가장 지능적인 Flash 모델로, 2026년 2월의 Gemini 3.1 Pro Preview는 최첨단 추론 모델로, Gemini 3.5 Flash Lite는 고효율 옵션으로 소개되어 있어요. 이 모델들은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 파일을 입력받으며, 컨텍스트 윈도우는 1,048,576토큰으로 명시되어 있죠. Google 앱과 API를 통해서만 쓸 수 있고, 가중치는 공개되지 않아요.

Llama 4와 비교했을 때 Gemini의 최신 모델들은 훨씬 더 최근에 나왔으며, 특히 동영상과 오디오를 비롯해 더 다양한 입력을 처리해요. 고난도 추론, 연구, 멀티모달 작업에서는 대개 Gemini가 더 강력한 선택지예요. 반면 Llama의 강점은 개방성과 제어권에 있어요. 어디서든 직접 구동할 수 있고, 미세 조정(파인튜닝)이 가능하며, 데이터를 자체 장비에 안전하게 보관할 수 있답니다.

Gemma 4: Google의 오픈형 대안

오픈 모델을 고르신다면 Google이 2026년 4월 2일에 발표한 Gemma 4와 Llama 4를 비교하는 것이 훨씬 합리적이에요. Google 발표에 따르면, Gemma 4는 Effective 2B(E2B), Effective 4B(E4B), 추론 시 38억 개 매개변수를 활성화하는 26B MoE 모델, 그리고 31B dense 모델 등 네 가지 크기로 제공돼요. 모든 모델이 이미지와 동영상을 처리하며, 두 소형 모델은 오디오 입력도 지원하죠. Google에 따르면 140개 이상의 언어로 학습되었고, 소형 모델은 128K, 대형 모델은 최대 256K 컨텍스트를 지원하며 Apache 2.0 라이선스로 배포돼요.

Gemma 4는 Llama 4보다 1년 늦게 나온 만큼 크기가 훨씬 작아요. Google에 따르면 26B와 31B 모델은 양자화 없이도 80GB H100 GPU 한 장에 들어가며, 양자화 버전은 일반 소비자용 그래픽 카드에서도 구동돼요. E2B와 E4B 모델은 스마트폰과 소형 기기를 위해 제작되었죠. 반면 Llama 4 Scout와 Maverick은 전체적으로 더 크기 때문에 더 높은 사양의 하드웨어가 필요해요. 온디바이스 환경이라면 Gemma 4 소형 모델은 Meta의 이전 모델인 Llama 3.2 1B 및 3B와 경쟁 관계에 있어요.

라이선스

Gemini는 가중치가 공개되지 않으므로 가중치 라이선스가 없으며, 사용 시 Google 서비스 약관에 동의하게 돼요. Gemma 4는 제약 조건이 거의 없는 표준 오픈소스 라이선스인 Apache 2.0을 사용하죠. 반면 Llama 4는 상업적 이용을 허용하지만 허용 사용 정책(AUP), "Built with Llama" 출처 표기, 명명 규칙, 월간 활성 사용자(MAU) 7억 명 기준, 멀티모달 모델에 대한 EU 규제 조건 등이 추가된 Meta Community License를 적용해요. 자세한 내용은 라이선스 가이드에서 확인해 보세요.

개인정보 보호와 비용

Gemini를 사용하면 프롬프트가 Google 약관에 따라 Google 서버로 전송돼요. 반면 Llama나 Gemma를 쓰면 모든 것을 로컬에서 구동할 수 있어 어떤 데이터도 내 컴퓨터 밖으로 나가지 않죠. 자세한 방법은 Llama 로컬 실행하기를 참고해 보세요. 저희 Llama 온라인 채팅의 경우, 메시지가 서버와 추론 제공업체를 거치지만 메시지 본문은 저장하지 않으며 대화 기록도 브라우저에만 남아요.

개발자 관점에서도 Llama 4 Maverick의 100만 토큰당 가격(입력 $0.1875, 출력 $0.6525)은 Gemini 3.8 Flash(입력 $0.825, 출력 $4.125)나 Gemini 3.1 Pro Preview(입력 $2, 출력 $12)보다 훨씬 저렴해요. Gemini 3.5 Flash Lite는 입력 $0.30, 출력 $2.50으로 책정되어 있죠(2026년 10월 OpenRouter 정가 기준). 오픈 모델을 자체 하드웨어에서 구동한다면 토큰당 비용은 아예 들지 않아요.

실제 선택 가이드

먼저 데이터가 외부로 전송되어도 괜찮은지부터 따져보세요. 프롬프트가 반드시 자체 하드웨어에 머물러야 한다면 Gemini는 제외하고 Llama와 Gemma 중에서 골라야 해요. 클라우드 호스팅 서비스를 써도 상관없다면, 실제 수행할 몇 가지 작업에서 Gemini의 최신 모델과 Llama 4의 성능을 비교해 보고 토큰당 단가를 따져보세요. 스마트폰이나 소형 기기라면 Gemma 4의 E2B·E4B 모델이나 Meta의 Llama 3.2 1B·3B를 살펴보세요. 뛰어난 모델과 무료로 대화만 해보고 싶다면 로그인도 필요 없는 저희 Llama AI 채팅을 바로 이용해 보세요.

이럴 때는 Llama를 추천해요

• 자체 호스팅, 내부 검토, 미세 조정을 직접 할 수 있는 오픈 가중치를 원할 때
• 일상적인 텍스트 및 이미지 작업에서 API 비용을 낮추고 싶을 때
• Llama의 방대한 도구 생태계와 파생 미세 조정 모델들을 활용하고 싶을 때
• 저희 사이트처럼 가입 없이 무료로 온라인 채팅을 이용하고 싶을 때

Llama 4 Maverick과 대화하기

이럴 때는 Gemini를 추천해요

• 고난도 추론이나 연구를 위해 최신 프론티어 모델이 필요할 때
• 한 번의 요청에서 동영상, 오디오, 방대한 문서를 함께 처리해야 할 때
• 이미 Google의 앱과 클라우드 생태계를 활발히 쓰고 있을 때
• 모델을 직접 구동하기보다 간편한 호스팅 서비스를 선호할 때

Google의 오픈 모델을 원하신다면 스마트폰과 소형 GPU에 최적화된 Gemma 4를 살펴보세요. 다른 모델과의 차이가 궁금하다면 Llama vs ChatGPT 및 Llama vs Qwen 비교 글도 읽어보세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Gemini는 오픈소스인가요?

아니요. Gemini의 가중치는 공개되지 않아요. Google의 오픈 가중치 모델 시리즈는 Apache 2.0 라이선스를 따르는 Gemma예요.

Gemini가 Llama보다 뛰어난가요?

Gemini의 최신 모델들이 더 최근에 출시되었고 지원하는 입력 유형도 다양해요. 하지만 Llama는 가중치가 공개되어 있고 토큰당 비용이 훨씬 저렴하며, 자체 하드웨어에서 직접 구동할 수 있다는 큰 장점이 있어요.

Llama.Online 채팅에서 Gemini를 써볼 수 있나요?

아니요. 저희 채팅 서비스는 Llama 모델 전용이에요. Gemini와 Gemma는 지원하지 않아요.

Gemini와 Gemma의 차이는 무엇인가요?

Gemini는 Google 제품과 API 서비스에 쓰이는 폐쇄형 모델 시리즈예요. Gemma는 누구나 다운로드하여 직접 구동할 수 있는 Google의 오픈 가중치 모델 시리즈랍니다.