2026년 기준 제한 없는 상위 10대 LLM 도구

2026년 제한 없는 Top 10 LLM 리스트

ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대부분의 상업용 LLM에는 특정 유형의 출력을 제한하는 콘텐츠 필터와 안전 가드레일이 있습니다. 제한 없는 언어 모델이 필요한 연구자, 작가, 보안 전문가 및 개발자를 위해, 검열 없이 로컬에서 실행할 수 있는 오픈 웨이트(open-weight) 모델 생태계가 성장하고 있습니다.

이 가이드에서는 2026년 기준 이용 가능한 제한 없는 Top 10 LLM과 이를 로컬에서 실행하는 방법, 그리고 실제 활용 사례를 다룹니다.

왜 제한 없는 LLM을 사용하는가?

무검열 모델을 사용하는 데에는 다음과 같은 여러 타당한 이유가 있습니다:

• 보안 연구: 레드팀 활동, 침투 테스트 및 취약점 분석에는 보안 주제를 가감 없이 논의할 수 있는 모델이 필요합니다.
• 창작 글쓰기: 소설 작가는 갈등, 도덕적으로 복잡한 캐릭터 또는 성인용 테마 작성을 거부하지 않는 모델이 필요합니다.
• 의료/법률 연구: 전문가는 민감한 주제에 대한 필터링되지 않은 정보가 필요합니다.
• 학술 연구: 편향성, 정렬(alignment) 및 모델 동작을 연구하려면 필터링되지 않은 출력에 대한 접근이 필수적입니다.
• 개인정보 보호: 모델을 로컬에서 실행하면 데이터가 사용자의 컴퓨터를 절대 떠나지 않습니다.

제한 없는 Top 10 LLM (2026년)

1. Dolphin Mixtral (8x22B / 8x7B)

Dolphin은 가장 잘 알려진 무검열 모델 제품군 중 하나입니다. Mixtral 기반 변체들은 콘텐츠 필터 없이 뛰어난 추론 능력을 제공합니다.

사양	Dolphin Mixtral 8x22B	Dolphin Mixtral 8x7B
파라미터	141B (활성: 39B)	46.7B (활성: 12.9B)
필요 VRAM	80GB+ (Q4)	24GB (Q4)
최적 용도	복잡한 추론	범용
라이선스	Apache 2.0	Apache 2.0

# Ollama로 실행
ollama pull dolphin-mixtral:8x22b
ollama run dolphin-mixtral:8x22b

2. Nous Hermes 2 (Llama 3.1 70B / 8B)

Nous Research의 Hermes 모델은 인위적인 거부 반응 없이 도움을 주도록 미세 조정되었습니다. 지시사항을 충실히 따르며 복잡한 프롬프트를 잘 처리합니다.

ollama pull nous-hermes2:70b
ollama run nous-hermes2:70b

3. WizardLM Uncensored (다양한 크기)

WizardLM Uncensored는 "무검열화(uncensoring)"라는 과정을 통해 WizardLM 모델에서 정렬 훈련을 제거했습니다. 이는 모델의 성능을 유지하면서 거부 패턴을 학습에서 제외한 모델입니다.

ollama pull wizardlm-uncensored:13b
ollama run wizardlm-uncensored:13b

4. Midnight Miqu (70B)

유출된 Mistral 가중치를 기반으로 커뮤니티에서 개발한 Midnight Miqu는 강력한 창작 글쓰기 능력과 최소한의 콘텐츠 제한으로 유명합니다. 장편 소설 및 롤플레잉 시나리오에 탁월합니다.

사양	세부 정보
파라미터	70B
필요 VRAM	40GB+ (Q4_K_M)
최적 용도	창작 글쓰기, 소설
컨텍스트 윈도우	32K tokens

5. Command R+ Uncensored

Cohere의 Command R+ 아키텍처를 기반으로 한 커뮤니티 제작 무검열 버전은 콘텐츠 필터 없이 강력한 다국어 기능을 제공합니다. 특히 연구 및 분석 작업에 유용합니다.

ollama pull command-r-plus
# HuggingFace에서 커뮤니티 무검열 양자화 버전 사용 가능

6. Qwen 2.5 72B (Abliterated)

Abliterated 모델은 재학습 없이 모델의 활성화 공간에서 거부 방향(refusal direction)을 제거하는 기술을 사용합니다. Qwen 2.5 abliterated 변체는 거부 동작을 제거하면서도 원본 모델의 강력한 추론 능력을 유지합니다.

# HuggingFace에서 다운로드 후 Ollama용으로 변환
# HuggingFace에서 "qwen2.5-72b-abliterated" 검색
ollama create qwen25-abliterated -f Modelfile

7. DeepSeek V3 (Uncensored Finetunes)

DeepSeek V3 모델(671B MoE)은 중국 정부의 지침에 따른 콘텐츠 제한을 제거하기 위해 커뮤니티에서 미세 조정되었습니다. 이러한 변체는 정치적 검열 없이 DeepSeek의 강력한 코딩 및 추론 능력을 원하는 사용자들에게 인기가 많습니다.

8. Llama 3.3 70B (Abliterated)

Meta의 Llama 3.3은 가장 강력한 오픈 웨이트 모델 중 하나입니다. Abliterated 버전은 모델의 인상적인 성능을 그대로 유지하면서 안전 훈련(safety training) 결과만 제거합니다.

# 커뮤니티 GGUF 양자화 버전을 통해 사용 가능
ollama pull llama3.3:70b
# 이후 사용자 정의 Modelfile을 통해 abliterated 가중치 적용

9. Yi 1.5 34B (Uncensored)

01.AI의 Yi 모델 제품군도 커뮤니티에 의해 무검열 버전이 만들어졌습니다. 34B 변체는 품질과 하드웨어 요구 사양 사이에서 최적의 균형을 이루며, Q4 양자화 시 단일 24GB GPU에서 실행 가능합니다.

ollama pull yi:34b

10. Mistral Small (24B) Uncensored Finetunes

Mistral Small 모델은 제한 없는 사용을 위해 커뮤니티에서 미세 조정되었습니다. 24B 파라미터로 소비자용 하드웨어에서 원활하게 실행되면서도 다양한 작업에서 견고한 성능을 제공합니다.

ollama pull mistral-small:24b
# HuggingFace에서 커뮤니티 무검열 버전 사용 가능

Ollama를 사용하여 로컬에서 무검열 LLM 실행하기

Ollama는 로컬 모델을 실행하는 가장 쉬운 방법입니다. 다음은 전체 설정 가이드입니다.

1단계: Ollama 설치

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows: ollama.ai에서 다운로드

# 설치 확인
ollama --version

2단계: 모델 가져오기 및 실행

# 모델 가져오기 (한 번 다운로드 후 재사용)
ollama pull dolphin-mixtral:8x7b

# 대화형으로 실행
ollama run dolphin-mixtral:8x7b

# API 서버로 실행
ollama serve
# 이제 http://localhost:11434에서 API 사용 가능

3단계: API 사용

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "dolphin-mixtral:8x7b",
        "prompt": "Explain how buffer overflow attacks work in detail.",
        "stream": False
    }
)
print(response.json()["response"])

4단계: Web UI와 함께 사용

로컬 모델을 ChatGPT와 같은 인터페이스에서 사용하려면 다음을 수행하십시오.

# Open WebUI (구 Ollama WebUI) 설치
docker run -d -p 3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

http://localhost:3000을 열고 Ollama 인스턴스에 연결합니다. 대화 기록, 모델 전환 등이 포함된 전체 채팅 인터페이스를 사용할 수 있습니다.

하드웨어 요구 사양 비교

모델	파라미터	Q4 VRAM	Q8 VRAM	최소 권장 GPU
Dolphin Mixtral 8x7B	46.7B	24GB	48GB	RTX 4090
Nous Hermes 2 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060
Nous Hermes 2 70B	70B	40GB	75GB	2x RTX 4090
WizardLM 13B	13B	8GB	14GB	RTX 3070
Qwen 2.5 72B	72B	42GB	78GB	2x RTX 4090
Yi 34B	34B	20GB	36GB	RTX 4090
Mistral Small 24B	24B	14GB	26GB	RTX 4080
Llama 3.3 8B	8B	5GB	9GB	RTX 3060

GPU가 없으신가요? CPU 추론을 사용하세요. Ollama는 CPU 전용 모드를 지원합니다. 속도는 느리지만(7B 모델 기준 초당 1~5 토큰) 작동합니다.

# CPU 모드 강제 실행
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run nous-hermes2:8b

무검열 모델 실행을 위한 클라우드 옵션

하드웨어가 없는 경우 GPU를 임대할 수 있습니다.

제공업체	GPU	시간당 가격	최적 용도
RunPod	RTX 4090	$0.44	빠른 실험
Vast.ai	RTX 4090	$0.30	저예산 실행
Lambda	A100 80GB	$1.25	대형 모델
Together AI	API 접근	토큰당 지불	설정 불필요

안전 및 법적 고려 사항

제한 없는 모델을 실행하는 것은 대부분의 관할권에서 합법이지만, 사용 방식에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 몇 가지 가이드라인은 다음과 같습니다.

• 불법 콘텐츠를 생성하지 마십시오. 제한 없는 모델이라도 유해한 출력을 생성할 수 있습니다. 출력물로 무엇을 하는지에 대한 법적 책임은 사용자에게 있습니다.
• 정당한 목적으로 사용하십시오. 보안 연구, 창작 글쓰기, 학술 작업은 모두 정당한 사용 사례입니다.
• 민감한 데이터를 다룰 때는 모델을 로컬에 유지하십시오. 로컬 모델의 주요 장점 중 하나는 프롬프트가 사용자의 장치를 절대 벗어나지 않는다는 것입니다.

마무리하며

오픈 소스 LLM 생태계는 상업용 API가 제공하는 것보다 더 많은 유연성이 필요한 사용자들에게 강력한 무검열 모델을 제공합니다. Ollama 및 Open WebUI와 같은 도구를 사용하면 소비자용 하드웨어에서도 이러한 모델을 로컬에서 간단하게 실행할 수 있습니다.

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