2026 모델 라이브러리

지금 중요한 family들

Family	Maker	Sizes	왜 신경 써?
Llama 3.x	Meta	1B–405B	일반 목적으로 강하고, 3.1+부터는 tool 사용도 안정적
Qwen 2.5 / 3 / 3.5	Alibaba	0.5B–235B	다언어에 tool 지원, Qwen 3는 hybrid thinking까지
Gemma 3	Google	270M–27B	크기 대비 품질 최고, vision까지 지원
DeepSeek-R1	DeepSeek	1.5B–671B	Reasoning 모델, 수학에선 O3급이랑 붙어
Phi-4	Microsoft	14B	크기 대비 SOTA
Mistral / Mixtral	Mistral	7B–12B / 8x7B	Tool 지원, Nemo는 128K context
GPT-OSS	OpenAI	20B–120B	Open-weight에 tool, thinking까지
Qwen3-Coder	Alibaba	30B–480B	코딩 / agentic 특화

고르는 법

하드웨어가 감당하는 size의 default Llama나 Qwen으로 시작해. 잘 테스트됐고, 잘 지원되고, tool calling도 안정적이야.
일반 모델이 실패할 때 specialist로 옮겨. 코딩 위주면 Qwen3-Coder. 수학/reasoning이면 DeepSeek-R1. Vision이면 Gemma 3나 Qwen 2.5-VL.
제일 최신 좇지 마. 라이브러리에 몇 달 자리잡은 안정 모델은 community Modelfile도, bartowski GGUF variant도, 검증된 prompt template도 이미 딸려 있어.

라이브러리는 움직이는 표적

이 list는 네가 읽을 즈음엔 일부가 이미 낡아 있을 거야. 새 family가 매달 떨어지거든. 그래도 결정의 모양은 특정 모델 이름보다 오래 가. general이냐 specialist냐, size를 키울까 quant을 올릴까, tool을 지원하냐 — 이런 것들 말이야.

Code

Library 둘러본 다음 결정·bash

# Interactive 둘러보기
open https://ollama.com/library

# Capability로 filter — vision-capable 모델
# (라이브러리 페이지에서 filter 가능; 로컬에선 ollama show로 같은 작업)
for m in llama3.2-vision gemma3:12b qwen2.5vl; do
  echo "=== $m ==="
  ollama show $m | grep -i capabilities
done

# Daily set: 일반 + specialist 하나씩
ollama pull qwen2.5:7b           # 일반
ollama pull qwen3-coder:7b       # 코딩 specialist

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