엔비디아도 주목한 SLM의 미래, 2025년 주목할 SLM 모델 Top 5

2025년, AI의 미래는 왜 LLM이 아닌 SLM(소형 언어 모델)일까요? 비용, 속도, 보안의 한계를 극복한 온디바이스 AI의 부상과 시장을 주도할 핵심 모델 Top 5를 집중 분석합니다.
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Oct 18, 2025
엔비디아도 주목한 SLM의 미래, 2025년 주목할 SLM 모델 Top 5

AI의 새로운 물결 - 왜 지금 SLM인가?

최근 AI 시장은 거대 언어 모델(LLM)의 시대였습니다. 수천억 개의 파라미터를 자랑하는 모델들은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력으로 세상을 놀라게 했습니다. 하지만 화려한 성공의 이면에는 클라우드 의존성, 막대한 운영 비용, 데이터 프라이버시라는 거대한 그림자가 존재했습니다. 이제 시장은 새로운 질문에 직면하고 있습니다.

"더 크고 강력한 AI만이 정답일까?"

많은 개발자와 스타트업이 같은 고민을 하고 있을 때, AI 업계에 새로운 바람이 불기 시작했습니다. 바로 Small Language Models(SLM) 의 등장입니다.

NVIDIA가 주목한 '작지만 강력한' AI

2025년 6월, NVIDIA Research와 조지아 공대 연구진은 충격적인 논문을 발표했습니다. 제목은 "Small Language Models are the Future of Agentic AI" (소형 언어 모델이 에이전트 AI의 미래다). 이들은 실제 AI 에이전트 시스템을 분석한 결과, 전체 작업의 40~70%를 SLM으로 대체할 수 있으며, 비용은 10~30배 저렴하다는 사실을 증명했습니다.

MetaGPT(소프트웨어 개발 자동화 에이전트)와 Open Operator(워크플로 자동화 시스템)에서 실험한 결과, SLM은 반복적인 작업—문서 요약, 코드 생성, 데이터 추출 등—에서 LLM과 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었습니다. 게다가 응답 속도는 10배 빠르고, 연산 비용은 10~30배 저렴했죠.

"Running a Llama 3.1B SLM can be 10x to 30x cheaper than running its highest-performing sibling, Llama 3.3 405B" — NVIDIA Developer Blog, "How Small Language Models Are Key to Scalable Agentic AI"

Figure 2. Nemotron Nano 9B v2 outperforms LLMs and SLMs of its own class
Figure 2. Nemotron Nano 9B v2 outperforms LLMs and SLMs of its own class

2025년, 온디바이스 AI의 시대가 열린다

스마트폰에서 작동하는 AI 비서, 인터넷 없이 실행되는 번역 앱, 회사 서버에서만 돌아가는 문서 분석 시스템. 이 모든 것의 핵심은 SLM입니다.

Apple은 2024년 WWDC에서 자체 개발한 3B 파라미터 온디바이스 모델을 iPhone 15 Pro부터 탑재했고, Google은 Gemini Nano를 Pixel 8 시리즈에 내장하여 완전 오프라인 AI 어시스턴트를 구현했습니다. 이제 AI는 클라우드에 의존하지 않고, 당신의 손 안에서 작동하는 시대로 접어들고 있습니다.

그렇다면 SLM은 정확히 무엇이고, 어떻게 LLM과 다를까요? 그리고 당신은 실무에서 어떻게 활용할 수 있을까요? 이 글에서 그 모든 답을 찾아보겠습니다.

SLM vs LLM - 크기가 아닌 효율성의 승부

파라미터 수와 모델 크기, 진짜 의미는?

"파라미터가 많으면 더 똑똑한 AI 아닌가요?"

반은 맞고 반은 틀렸습니다. LLM(Large Language Model)은 보통 700억~4,050억 개의 파라미터를 가집니다. 예를 들어 GPT-4는 약 1조 7,600억 개, Llama 3.3은 4,050억 개의 파라미터를 가지고 있죠. 이 거대한 숫자는 모델이 더 많은 지식을 담고, 더 복잡한 추론을 할 수 있게 해줍니다.

하지만 여기에는 치명적인 대가가 따릅니다:

  • 메모리 요구량: GPT-4 수준 모델은 수백 GB의 VRAM이 필요합니다

  • 실행 속도: 한 번의 응답에 수 초가 걸립니다

  • 비용: API 호출 1,000토큰당 $0.01~0.1, 한 달이면 수백만 원

  • 학습 비용: GPT-4 학습에 약 50 GWh의 전력 소비

반면 SLM(Small Language Model)은 10억~100억 개 파라미터로 설계됩니다. Phi-3.5 Mini는 38억 개, Gemma 3은 40억 개 파라미터를 가지지만, 4bit 양자화를 적용하면 고작 1.8GB~4GB 메모리로 실행됩니다. 이는 노트북이나 스마트폰에서도 충분히 돌아가는 크기입니다.

핵심 차이점 비교: 숫자로 증명하는 SLM의 우위

비교 항목

LLM

(예: GPT-4, Llama 3.3 405B)

SLM

(예: Phi-3.5, Gemma 3)

출처

파라미터 수

700억~4,050억 개

10억~100억 개

HuggingFace

메모리 사용량

수백 GB (GPU 클러스터 필요)

1.8GB~4GB (노트북 실행 가능)

Microsoft Phi-3 Technical Report

추론 속도

수 초 (클라우드 왕복 시간 포함)

밀리초 단위 (로컬 실행)

DataCamp

비용 (추론)

$1.00

$0.03-0.10

NVIDIA Developer Blog

비용 절감

기준

10~30배 저렴

NVIDIA Developer Blog

배포 환경

클라우드 서버 필수

온디바이스, 엣지, 온프레미스

-

프라이버시

데이터 클라우드 전송 필수

완전 오프라인 (데이터 유출 0%)

-

학습 에너지

50 GWh (GPT-4 기준)

1~5 GWh

MIT Technology Review

이 표가 말해주는 진실은 명확합니다. SLM은 비용, 속도, 프라이버시 면에서 압도적으로 유리합니다. 특히 기업이 AI를 도입할 때 가장 큰 걸림돌이었던 세 가지 문제—높은 비용, 느린 속도, 보안 우려—를 모두 해결할 수 있습니다.

벤치마크로 증명된 SLM의 실력

"그래도 성능은 LLM이 더 좋지 않나요?"

놀랍게도, 특정 작업에서는 SLM이 LLM을 능가합니다.

모델

MMLU 점수

출처

Phi-3.5 Mini (3.8B)

69%

HuggingFace 공식

Gemma 3 4B

59.6%

HuggingFace 공식

Qwen 2.5 7B

74.2%

Qwen 공식 블로그

GPT-3.5 Turbo

69.8%

LangDB AI Database

MMLU(Massive Multitask Language Understanding)란?
STEM, 인문학, 사회과학 등 57개 과목에 걸친 수천 개의 객관식 문제로 AI 모델의 지식과 추론 능력을 측정하는 대표적인 벤치마크입니다. 점수가 높을수록 광범위한 지식을 정확하게 이해하고 있음을 의미합니다.

또한, Microsoft Research의 논문 "Textbooks Are All You Need"에서는 Phi-2 (2.7B) 모델이 고품질 데이터로 학습하면 25배 큰 모델과 동등한 성능을 낼 수 있음을 증명했습니다.

결론은 분명합니다. "작다고 다 약한 것은 아니다." 오히려 특정 도메인에 특화된 SLM은 범용 LLM보다 정확하고, 빠르고, 신뢰할 수 있습니다.

2025년 주목할 SLM 모델 Top 5

SLM 생태계는 2025년 들어 폭발적으로 성장했습니다. Meta, Google, Microsoft, Alibaba가 앞다투어 경량 모델을 출시하며, 이제 선택지가 너무 많아 오히려 혼란스러울 정도죠. 여기서는 실무에서 즉시 활용 가능한 Top 5 모델을 선정했습니다.

① Llama 3.2 1B/3B: Meta의 초경량 온디바이스 챔피언

핵심 스펙:

  • 파라미터: 1B(10억) / 3B(30억) 두 가지 버전

  • 메모리: 4bit 양자화 시 600MB~1.8GB

  • 컨텍스트 길이: 128K 토큰

  • 라이선스: 완전 오픈소스 (상업적 이용 가능)

강점: Meta가 Llama 3.3 405B에서 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법으로 압축한 모델입니다. 큰 형보다 1,000배 가볍지만 일상적인 대화, 요약, Q&A에서는 거의 차이가 없습니다.

최적 활용 시나리오:

  • 스마트폰 AI 어시스턴트 (Android/iOS 앱 내장)

  • IoT 기기 음성 인식 (스마트 스피커, 웨어러블)

  • 오프라인 번역 앱 (인터넷 연결 불필요)

실측 성능:


② Gemma 3 4B: Google의 멀티모달 전략 무기

핵심 스펙:

  • 파라미터: 4B (40억)

  • 메모리: 2.5GB (FP16 양자화)

  • 컨텍스트 길이: 128K 토큰

  • 특징: 텍스트 + 이미지 동시 처리 가능

강점: Google이 Gemini 기술을 SLM으로 이식한 결과물입니다. Gemini Nano는 Pixel 8부터 탑재되어 오프라인 AI 기능을 제공하며, 단순 텍스트뿐 아니라 이미지를 함께 입력하면 이미지 내용을 분석하고 설명할 수 있습니다.

최적 활용 시나리오:

  • 의료 이미지 분석 (X-ray, CT 스캔 보조 판독)

  • 문서 OCR + 요약 (스캔한 계약서 자동 분석)

  • 교육용 AI 튜터 (학생이 찍은 문제 사진 해설)

실측 성능:


③ Phi-3.5 Mini 3.8B: Microsoft의 코딩 특화 괴물

핵심 스펙:

  • 파라미터: 3.8B (38억)

  • 메모리: 4bit 양자화 시 1.8GB (역대 최소!)

  • 컨텍스트 길이: 128K 토큰

  • 특화 분야: 코드 생성 및 디버깅

강점: Microsoft가 GitHub Copilot 기술을 SLM으로 압축했습니다. 특히 Python, JavaScript, SQL 코드 생성에서 놀라운 성능을 보이며, HumanEval 벤치마크에서 68% Pass@1을 기록했습니다.

최적 활용 시나리오:

  • 로컬 코드 어시스턴트 (VS Code 플러그인)

  • CI/CD 파이프라인 자동화 (자동 테스트 코드 생성)

  • SQL 쿼리 자동 생성 (자연어 → SQL 변환)

실측 성능:


④ Qwen 2.5 1.5B/7B: Alibaba의 다국어 마스터

핵심 스펙:

  • 파라미터: 1.5B / 7B 두 가지 버전

  • 메모리: 1B당 약 1GB (4bit 기준)

  • 컨텍스트 길이: 128K 토큰

  • 언어 지원: 한국어, 중국어, 일본어 등 29개 언어

강점: Alibaba가 아시아 시장을 겨냥해 개발한 모델로, 한국어 성능이 유독 뛰어납니다. KMMLU(한국어 벤치마크)에서 GPT-3.5를 능가하는 점수를 기록했습니다.

최적 활용 시나리오:

  • 한국어 고객 서비스 챗봇 (금융, 통신사)

  • 한중일 번역 시스템 (비즈니스 문서)

  • 한국어 문서 요약 (뉴스, 보고서 자동 요약)

실측 성능:

  • KMMLU: 61% (한국어 전문 지식)

  • GSM8k(수학 문제): 79%

  • M3 MacBook에서 초당 55토큰


⑤ SmolLM2 1.7B: HuggingFace의 오픈소스 자유로운 영혼

핵심 스펙:

  • 파라미터: 1.7B (17억)

  • 메모리: 1.2GB (4bit)

  • 컨텍스트 길이: 8K 토큰 (상대적으로 짧음)

  • 라이선스: Apache 2.0 (가장 자유로운 라이선스)

강점: HuggingFace 커뮤니티가 "진짜 오픈소스" 정신으로 개발한 모델입니다. 학습 데이터, 파인튜닝 코드, 평가 스크립트까지 모두 공개되어 연구 및 교육용으로 최적입니다.

최적 활용 시나리오:

  • AI 교육용 실습 (대학원 강의, 부트캠프)

  • 파인튜닝 실험 (자체 데이터로 커스터마이징)

  • 프로토타입 개발 (스타트업 MVP)

실측 성능:

  • MMLU: 51% (범용 지식은 약하지만 파인튜닝 잠재력 높음)

  • 파인튜닝 후 도메인 특화 작업에서 10B 모델 수준 달성 가능

어떤 모델을 선택해야 할까? 체크리스트

당신의 상황

추천 모델

이유

스마트폰 앱 개발

Llama 3.2 1B

가장 가볍고 빠름

이미지+텍스트 동시 처리

Gemma 3 4B

멀티모달 지원

코드 생성 자동화

Phi-3.5 Mini

코딩 특화 성능

한국어 서비스

Qwen 2.5 7B

한국어 최고 성능

학습·연구 목적

SmolLM2 1.7B

완전 오픈소스

AI의 다음 격전지는 당신의 디바이스입니다

SLM의 등장은 단순히 더 작은 AI 모델의 출현을 의미하지 않습니다. 이는 AI의 힘이 거대한 데이터센터에서 우리 손 안의 디바이스로 이동하는, ‘컴퓨팅의 민주화’라는 거대한 흐름의 일부입니다. 비용, 속도, 프라이버시라는 LLM의 근본적인 한계를 극복한 SLM은 AI 기술을 모두에게 더 가깝고, 더 안전하며, 더 유용한 존재로 만들 것입니다.

특히 기업 환경에서 민감한 내부 문서를 안전하게 분석하고 활용하는 것이 핵심 경쟁력입니다. 이런 경우, SLM을 기반으로 100% 오프라인 환경에서 작동하는 AI 솔루션이 강력한 대안이 될 수 있습니다. 사내 R&D 문서나 재무 보고서를 외부 유출 걱정 없이 AI로 검색하고 분석해주는 로컬독스(Localdocs)와 같은 솔루션은 SLM이 어떻게 비즈니스의 판도를 바꾸고 있는지 보여주는 좋은 예시입니다.

이제 AI의 미래는 클라우드 너머, 바로 당신의 책상 위와 주머니 속에서 펼쳐지고 있습니다. 2025년, SLM이 주도하는 온디바이스 AI 혁명에 동참하여 새로운 기회를 발견하시길 바랍니다.

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