피파 한 줄 정리: FLUX·Stable Diffusion·Voxtral 같은 개방형은 영속성·사생활·맞춤화, Midjourney·GPT-Image·Runway 같은 폐쇄형은 품질·편의에 강해.
머릿속 모형: 개방형 모델은 내 주방을 갖는 것이고 폐쇄형 모델은 식당에서 주문하는 것과 같다. 식당은 재료 준비부터 플레이팅까지 맡아 완성품을 주지만 조리법을 통제할 수 없고 재료가 예고 없이 바뀌거나 식당 자체가 닫힐 수 있다. 내 주방은 손이 많이 가도 언제 어떻게 쓸지 내가 정하고 누구도 빼앗을 수 없다.
개방형 층
상업 사용이 가능한 Apache 2.0의 FLUX.1 Schnell은 가장 접근하기 쉬운 고품질 개방형 모델이다. 120억 매개변수와 네 단계 생성으로 소비자용 GPU에서 폐쇄형 API와 경쟁하는 결과를 낸다. 320억 매개변수의 FLUX.2 Dev는 더 많은 연산으로 품질을 올리고, 40억–90억 매개변수의 FLUX.2 Klein은 약 13GB VRAM의 보통 장비에서 실시간 생성을 노린다.
Stable Diffusion은 원본 품질이 FLUX보다 뒤져도 수천 개의 커뮤니티 미세조정, LoRA, ControlNet, ComfyUI라는 가장 깊은 맞춤 생태계를 갖는다. 비디오에는 4K의 LTX-2와 1080p의 Wan 2.6, 음성에는 16GB 단일 GPU에서 실행되는 Voxtral이 있다.
폐쇄형·독점 층
Midjourney, GPT-Image, Imagen 4, Runway Gen-4.5, Veo 3.1, ElevenLabs는 API나 자체 플랫폼에서만 쓴다. 기본 품질이 높고 인터페이스가 단순하며 설정이 적은 대신 가격, 콘텐츠 정책, 가용성, 서비스 지속 여부를 공급자가 결정한다.
결정 행렬
코드 표처럼 설정, 비용, 사생활, 맞춤화, 가용성, 품질, 정책, 업데이트를 함께 봐야 해. 개방형이 무조건 싸거나 폐쇄형이 무조건 좋은 것이 아니라 현재 작업량과 위험에 따라 교환이 달라진다.
- 개방형은 영속성, 사생활, 맞춤화를 주고 폐쇄형은 높은 기본 품질과 편의, 낮은 설정 비용을 준다.
- Sora 종료는 큰 자본이 뒷받침한 폐쇄형 모델도 하루아침에 사라질 수 있음을 보여 준다.
- 탐색은 폐쇄형, 통제와 영속성이 필요한 제작은 개방형으로 나누는 혼합이 실용적이다.