자, 대한민국 최고의 일타 강사 저스틴입니다! 오늘 강의도 여러분의 머리에 쏙쏙 박히도록 명쾌하게 진행해 보겠습니다. 집중하세요!

오늘 우리가 파헤쳐 볼 내용은 바로 유튜버 ‘Fahd Mirza’의 “Ollama’s 5 Best AI Models – 2025 Edition” 유튜브 스크립트입니다. AI 모델, 말만 들어도 머리 아프다고요? 걱정 마세요. 이 저스틴 강사가 세상에서 제일 쉬운 언어로 여러분의 것으로 만들어 드리겠습니다.

Fahd Mirza가 뽑은 2025년 최고의 Ollama AI 모델 TOP 5 완벽 분석!

반갑습니다, 수강생 여러분!

오늘 우리는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 돌릴 수 있게 해주는 아주 기특한 도구, ‘Ollama’에 대해 알아볼 겁니다. 자, Ollama가 뭐냐? 쉽게 비유하자면, 복잡한 조립 과정 없이 클릭 몇 번으로 최신 AI 모델들을 내 컴퓨터에 착착 설치해 주는 ‘AI 모델 자동 설치 프로그램’ 같은 겁니다. 비싼 GPU 없어도, 복잡한 설정 몰라도 CPU나 4GB, 8GB 같은 일반적인 VRAM으로도 충분히 AI를 맛볼 수 있게 해주는 혁신의 아이콘이죠.

이 영상의 제작자, Fahd Mirza는 본인이 직접 프로토타이핑이나 실제 클라이언트 프로젝트에서 자원이 부족할 때 자주 사용하는, ‘퀄리티’가 검증된 상위 5개의 모델을 엄선해서 소개하고 있습니다. 수백 개의 모델 중에서 옥석을 가려주는 것이니, 오늘 강의만 잘 들으면 시간과 노력을 엄청나게 아낄 수 있겠죠?

그럼 지금부터 이 유튜버가 1년 이상 직접 굴려보며 검증했다는 진짜배기 모델들이 무엇인지, 하나씩 파헤쳐 보겠습니다!

오늘의 주인공: TOP 5 AI 모델 라인업

유튜버가 선정한 모델들은 바로 이겁니다.

DeepSeek Coder V2
Llama 3.1
Qwen 2.5
Llama 3.1 Vision

(스크립트 초반에 여러 모델이 혼합되어 언급되지만, 이후 표와 설명을 통해 핵심 모델들이 명확해집니다. 우리는 이 핵심 모델에 집중하겠습니다.)

자, 이 모델들을 왜 뽑았을까요? 유튜버는 단지 인기가 많아서가 아니라, 본인의 작업에서 실제로 뛰어난 성능을 보여줬기 때문이라고 강조합니다. 심지어 일부는 실제 상용 제품에 적용하기도 했다네요.

제1라운드: 모델별 기본 스펙 전격 비교!

첫 번째 표에서 유튜버는 각 모델의 핵심 특징을 정리했습니다. 모델의 크기(Parameter Size), 라이선스(Licensing), 전공 분야(Specialization), 그리고 개발사(Developer)를 한눈에 볼 수 있죠.

모델의 스펙트럼: DeepSeek Coder V2처럼 가벼운 모델부터 Llama 3.1 같은 700억, 900억 파라미터를 가진 거대 모델까지 다양하게 포진해 있습니다.
라이선스: 자, 이 부분은 별표 세 개! 상업적으로 이용할 분들은 반드시 확인해야 합니다. DeepSeek Coder V2는 MIT나 아파치 라이선스라 기업이나 연구용으로 비교적 자유로운 반면, 메타의 Llama 시리즈는 커뮤니티 라이선스를 따라야 한다는 조건이 붙습니다.
전공 분야: 각 모델은 자신만의 특기가 있습니다. DeepSeek은 추론과 수학에, Llama와 Qwen은 추론, 채팅, 코드 등 다방면에 능하며, 특히 Llama 3.1 Vision은 멀티모달, 즉 이미지와 언어를 함께 다루는 능력이 특화되어 있습니다.

유튜버의 분석에 따르면, 어떤 단일 모델이 모든 면에서 최고인 것은 아닙니다. 하지만 Qwen 2.5와 Llama 3.1은 그 크기와 범용성, 퀄리티 면에서 돋보이고, DeepSeek과 Llama 3.1 Vision은 특정 분야(전문화, 멀티모달)로 진화하는 AI의 방향성을 보여준다고 합니다.

저스틴’s 쪽집게 노트: 코딩 프로토타입이 필요할 땐 Qwen 2.5, 추론이 중요할 땐 DeepSeek, 일반적인 용도라면 Llama 3.1, 이미지와 텍스트를 함께 다뤄야 한다면 Llama 3.1 Vision을 우선 고려하라는 게 이 유튜버의 꿀팁입니다.

제2라운드: 핵심 역량! 누가 진짜 강자인가?

두 번째 표에서는 추론, 다국어, 코드 생성, 비전이라는 핵심 AI 영역에서 각 모델이 얼마나 효과적인지를 비교합니다.

추론(Reasoning): DeepSeek과 Qwen이 이 분야의 강자입니다. 유튜버는 특히 복잡한 수학이나 논리 기반 작업에는 DeepSeek이 최적의 선택이라고 말합니다. 가벼운 추론에는 Qwen이 좋고요.
다국어(Multilinguality): 자, 이 부분은 별표 세 개! 다국어 프로젝트에서는 Llama 3.1이 명확한 승자라고 합니다. 8개 언어를 네이티브로 지원하며 채팅 성능도 강력하죠.
코드(Code Generation): 코딩 관련 작업에서는 Qwen 2.5가 압도적입니다. 코드 생성과 수정 모두에서 뛰어나며, 여러 언어의 코드를 다루는 시나리오에서 다른 오픈 소스 모델들을 능가한다고 하네요.
비전(Vision): 이미지와 텍스트를 함께 처리해야 한다면? 고민할 필요 없이 Llama 3.1 Vision입니다. 이 라인업 중에서는 유일하게 강력한 멀티모달 능력을 갖춘 모델이기 때문이죠.

제3라운드: 실전 벤치마크 결과! (맹신은 금물!)

마지막 표는 실제 벤치마크 결과와 각 모델의 독특한 장점에 초점을 맞춥니다. 하지만 유튜버는 이 벤치마크 점수를 “액면 그대로 받아들이지는 말라(Take it with a grain of salt)”고 조언합니다. 시험 점수가 전부는 아니라는 거죠.

DeepSeek Coder V2: 학술적인 수학 및 논리 챌린지에서 월등히 높은 점수를 기록하며, 훨씬 큰 상용 모델을 능가하기도 합니다.
Llama 3.1: 챗봇이나 AI 비서와 관련된 산업 벤치마크에서 최고의 성능을 보여줍니다. 모델의 크기와 데이터의 다양성이 얼마나 중요한지 증명하는 셈이죠.
Qwen 2.5: 코드 생성, 수정, 심지어 인간의 선호도에 맞추는 능력에서 새로운 기준을 제시하며, GBD40 같은 상용 모델과도 어깨를 나란히 합니다.
Llama 3.1 Vision: 시각적 이해가 필요한 모든 작업에서 승리합니다.

유튜버는 이 표들이 여러분의 프로젝트가 수학, 코드, 채팅 등 특정 성능 벤치마크에 의해 정의될 때 올바른 모델을 선택하는 데 도움을 줄 수 있다고 말합니다.

강의 마무리: 그래서 최종 결론은?

자, 오늘 강의 내용 정리하겠습니다.

유튜버 Fahd Mirza는 Ollama를 통해 누구나 쉽게 강력한 AI 모델을 사용할 수 있게 되었다고 말하며, 자신의 실제 경험을 바탕으로 2025년 주목해야 할 최고의 모델들을 짚어주었습니다.

그의 최종 메시지는 이것입니다. 수많은 모델 중에서 어떤 것을 선택할지 막막할 때, 이 비교 분석이 여러분의 프로젝트에 가장 적합한 모델을 선택하는 훌륭한 ‘실전 가이드’가 될 수 있다는 것입니다.

하지만 가장 중요한 점! 자, 이 부분은 밑줄 쫙! AI 분야는 하루가 다르게 변하기 때문에 오늘의 최고가 내일도 최고라는 보장은 없습니다. 유튜버 본인도 내일은 다른 모델을 사용하고 있을지 모른다고 말하죠. 따라서 오늘 배운 내용은 완벽한 정답이라기보다는, 여러분이 스스로 판단하고 선택하는 데 필요한 ‘기준점’으로 삼는 것이 현명합니다.