Hy Image3.5 vs LLaDA-Image: 엔드포인트를 임대할 것인가, 가중치를 소유할 것인가

2026년 9월에 2K 이미지 모델을 구매하는 방법은 두 가지이며, 이는 두 제품이라기보다 두 가지 비즈니스 모델에 가깝습니다. Hy Image3.5 preview는 2026년 9월 22일부터 라이브이며, 종량제 엔드포인트입니다: Tencent의 국제 요금표 기준 이미지당 $0.024, 국내는 ¥0.15, 제공된 출력 기준으로 청구되며, GPU를 직접 다룰 필요가 없습니다. LLaDA-Image는 inclusionAI 오픈 모델 그룹에서 2026년 9월 4일 출시한 다운로드 가능한 체크포인트입니다: Apache-2.0 태그가 붙은 7B급 통합 생성·편집 패밀리로, Hugging Face에 있으며 연결된 호스팅 엔드포인트가 없습니다. 한 달에 2K 이미지 10만 장이면 첫 번째 방식으로 약 $2,400이 듭니다. 두 번째 방식은 이미지당 비용이 전혀 들지 않으며, 직접 산정해야 하는 금액이 듭니다. 가중치는 무료지만 하드웨어는 무료가 아니기 때문입니다.

그것이 이 비교의 전부이며, 이에 대해 저지르는 거의 모든 실수는 마치 가격 열만이 유일한 차이인 것처럼 둘을 비교하는 데서 비롯됩니다. 그렇지 않습니다. 이들 중 하나는 당신이 사용하는 동안 지원 중단될 수 있습니다. 하나는 미세 조정할 수 있습니다. 하나는 공급업체 자체의 벤치마크만 있고 독립적인 점수는 없으며, 다른 하나는 기술 보고서, 공개 저장소, 그리고 약 1,000회의 다운로드를 함께 제공합니다.

LLaDA-Image에 결부된, 그 자체로 모순되는 두 가지 주장

비교가 의미를 가지려면 먼저, LLaDA-Image 카드에 있는 두 가지 세부 사항은 해결하기보다는 지적해 두어야 합니다. 둘 다 공개 기록에서 실제로 충돌하는 사항이고, 조용히 한쪽 편을 드는 것은 그렇다고 말하는 것보다 더 나쁜 실수가 되기 때문입니다.

첫 번째는 파라미터 수입니다. 모델 카드 자체의 설명에는 "경쟁력 있는 6B 파라미터 오픈소스 통합 이미지 생성 및 편집 모델 패밀리"라고 적혀 있습니다. 같은 페이지의 사이드바에는 Safetensors 모델 크기가 BF16 기준 7B 파라미터로 보고됩니다. 두 숫자 모두 같은 페이지에, 같은 조직이 게시한 것이며, 카드에는 이 둘을 일치시켜 주는 내용이 전혀 없습니다. 이 클래스는 "대략 70억 개 파라미터, 설명에는 60억이라는 수치가 있음"으로 취급하고, 어느 쪽도 확정된 것으로 인용하지 마십시오. 정확한 수치를 알려주는 사람은 누구든 당신이 읽을 수 있는 바로 그 카드에서 추측하는 것입니다.

두 번째는 라이선스입니다. 이 카드에는 License: apache-2.0가 오늘 기준으로 포함되어 있습니다. 이 제품군에 대한 저희의 이전 보도에서는 공개된 카드 중 어느 것에도 라이선스 태그가 없었고, 저장소에 LICENSE 파일도 없었다고 말했습니다. 두 진술은 서로 다른 시점에는 모두 사실일 수 있습니다—태그는 나중에 추가될 수 있으니까요—하지만 그것들이 항상 같았다고 가장하지는 않겠습니다. 그리고 공개 이후에 나타난 라이선스는 가중치와 함께 제공된 라이선스와는 본질적으로 다른 사실입니다. 해당 라이선스가 귀하의 사용 사례에 결정적이라면, 다운로드하는 시점에 저장소를 직접 확인하고, 카드에서 곧 공개될 예정이라고 설명하는 학습 코드가 동일한 조건으로 제공되는지도 확인하십시오.

두 아키텍처가 실제로 팔고 있는 것

LLaDA-Image는 일반적인 의미의 확산 모델이 아니며, 바로 그 점이 흥미롭다. 이는 확산 트랜스포머를 동결된 비전-언어 모델인 LLaDA2.0-mini와 결합하고, 그 사이에 RQA 커넥터를 두며, 단일 체크포인트가 아닌 패밀리로 공개된다. 품질을 위한 50스텝의 Base, 처리량을 위한 2~4스텝의 Turbo가 있으며, 각각 BF16과 FP8로 제공된다. 즉 네 개의 체크포인트이며, 스텝 수는 자체 호스팅 배포를 예산 안에서 아예 작동하게 만들 수 있는 이유다. 50스텝 7B 모델은 2~4스텝 모델과는 하드웨어 요구 조건이 다르다. 기술 보고서는 공개되어 있고 학습 레시피는 완전히 공개된 것으로 설명되는데, 이는 대부분의 오픈 웨이트 공개가 내세우는 것보다 더 강한 투명성 주장이다.

Hy Image3.5 preview는 설계상 정반대의 형태입니다. 하나의 엔드포인트에 하나의 동작 방식: 같은 호출에서 텍스트-투-이미지와 이미지-투-이미지, 이전 턴을 컨텍스트로 이어가는 멀티턴 편집, 요청당 최대 5개의 참조 이미지, 2K 출력 상한, 그리고 식별자 hy-image-v3.5-preview. 선택할 것도, 조정할 것도, 다운로드할 것도 없습니다. 기본 제공되는 기능 세트는 더 넓습니다 — 컨텍스트가 유지되는 멀티턴 대화형 편집은 오픈 제품군이 홍보하지 않는 실제 기능입니다 — 그리고 그 어느 것도 제어할 수 없습니다.

• 비용 기준 — Hy Image3.5 preview는 실제 전달된 출력을 기준으로 2K 이미지당 $0.024가 과금됩니다; LLaDA-Image는 무료 가중치에 GPU를 실행하는 데 드는 비용이 더해집니다.

• 제공되는 것 — Hy Image3.5 preview는 멀티턴 편집과 5개의 참조 이미지를 지원하는 호스팅 API이고, LLaDA-Image는 네 개의 체크포인트(Base와 Turbo, BF16과 FP8)와 학습 레시피입니다.

• 이미지 생성 스텝 — Hy Image3.5 preview는 스텝 매개변수가 노출되지 않은 단일 호출이며, LLaDA-Image는 Base에서 50스텝, Turbo에서 2~4스텝이고, 이는 직접 설정하는 값입니다.

• 가중치 — Hy Image3.5 preview는 아무것도 공개하지 않으며, LLaDA-Image는 전체 제품군을 공개합니다.

• 라이선스 — Hy Image3.5 preview는 Tencent의 약관에 따라 운영되는 상용 서비스이며, LLaDA-Image에는 우리 자체의 이전 보도에서는 보지 못했던 apache-2.0 태그가 붙어 있습니다.

• 근거 — Hy Image3.5 preview는 공급업체 GSD 블라인드 테스트가 있고 독립적인 Elo는 없습니다; LLaDA-Image는 영어에서 53.53, 중국어에서 53.38이라는 저자가 보고한 Qwen-Image-Bench 수치가 있으며, 이 역시 독립적인 Elo는 없습니다.

이것들 중 오직 하나만이 할 수 있는 것들

가중치가 당신에게 가져다주는 것부터 시작하자. 이는 단순한 라이선스 선호 이상의 문제이기 때문이다. 체크포인트는 자산이다. 사용 중단되거나, 가격이 다시 매겨지거나, 속도 제한이 걸리거나, 차단될 수 없으며, 특정 파일에 고정된 파이프라인은 3년 뒤에도 여전히 실행된다. 자체 자료로 파인튜닝할 수 있는데, 이는 하우스 스타일이나 특정 캐릭터 세트를 가진 팀에게 남의 모델에 프롬프트를 넣는 것과 자기 모델을 학습시키는 것의 차이를 만든다. 오프라인으로 실행되며, 이는 자료가 비밀유지 조항 아래 있는 고객 작업물이라면 중요하다. 그리고 처리량은 당신이 줄을 선 대기열이 아니라 당신이 구입한 하드웨어에 따라 결정된다.

이와 대조적으로, 엔드포인트를 사용하면 해야 할 일이 없어진다. 팀의 누구도 서빙 스택을 배우지 않고, 누구도 GPU를 산정하지 않으며, 누구도 프로덕션에서 FP8 체크포인트가 BF16 체크포인트와 다른 런타임을 필요로 한다는 사실을 발견하지 않아도 되고, 새벽 3시에 작업이 실패해도 누구도 책임을 지지 않아도 된다. Tencent 모델은 또한 오픈 패밀리가 내세우지 않는 능력을 갖추고 있다: 대화를 유지하는 멀티턴 편집, 이는 긴 일련의 편집에 걸쳐 캐릭터를 유지하는 바로 그 메커니즘이다. LLaDA-Image의 편집 지원은 실제다 — 그것은 통합 생성 및 편집 패밀리다 — 하지만 턴 간의 대화 상태는 모델 카드가 내세우는 것이 아니다.

솔직히 말하면, 이것들은 품질로 경쟁하는 게 전혀 아니다. 이것들은 누가 운영 리스크를 부담하느냐로 경쟁하는 것이며, 두 가지 답은 ‘Tencent’와 ‘당신’이다.

양쪽에서 실제로 측정된 것은 무엇인가

두 모델 모두 독립적인 항목으로 등재되어 있지 않다. 2026년 9월 23일에 확인한 Artificial Analysis의 텍스트-이미지 리더보드에는 Hy Image3.5 preview 행도, LLaDA-Image 행도 없다. 리더보드에 Tencent가 실제로 등장하는 곳은 이전 세대다: HunyuanImage 3.0 Instruct가 964 Elo, HunyuanImage 3.0이 945 Elo로 156개 모델 중 65위와 70위에 올랐는데, 이는 이 제품군에 속한 그 무엇에 대해서든 유일한 제3자 측정치이며, 그것도 한 세대 전의 것이다.

각 진영이 대신 내놓는 것은 자사 작업물이다. 텐센트의 것은 자사 전문 디자이너 수백 명을 대상으로 실시한 GSD 스타일 블라인드 선호도 테스트로, Hy Image3.0 대비 약 30퍼센트 우세, Seedream 5.0 Pro와 동등, Nano-Banana Pro와 Qwen-Image-3.0-Pro 대비 약간 우위를 보고한다. 벤더가 운영하고, 벤더가 참가자를 채웠으며, 프롬프트 세트는 미공개 — 실제 방법론이자 실제 이해상충이고, 그 문장의 양쪽 절반은 한 호흡에 함께 나와야 한다.

LLaDA-Image의 것은 Qwen-Image-Bench에서 영어 53.53, 중국어 53.38이라는 점수인데, 이는 저자들이 선택한 벤치마크에서 저자들이 보고한 수치입니다. 그것은 Tencent의 테스트보다 더 독립적이지 않으며, 단지 감사되지 않은 방식이 다를 뿐입니다. 해당 카드에는 또한 다섯 개의 커뮤니티 Spaces와 약 1,000회의 월간 다운로드 수가 나열되어 있는데, 이는 오픈 계열이 실질적이지만 크지 않은 견인력을 지니고 있음을 보여줍니다 — 그것은 해당 분야가 이미 채택한 모델이 아니며, 그렇지 않다고 말하는 사람은 그 숫자를 보지 않은 것입니다.

돈이 실제로 어디로 흘러가는가, 대량으로

임대 쪽을 솔직하게 따져 보라. 공개된 요금이 있는 유일한 쪽이기 때문이다. 월 10만 장의 2K 이미지를 $0.024에 처리하면 $2,400이다. 월 50만 장이면 $12,000, 연간 약 $144,000이며, 그 규모에서 자체 호스팅 7B급 이미지 모델은 더 이상 취미용 선택지가 아니라 명백한 비용 항목이 되기 시작한다. 월 약 1만 장 미만에서는 산수는 전혀 그렇게 맞아떨어지지 않는다. GPU 비용, 전력, 스토리지, 서빙 스택, 그리고 누군가의 주의력에 맞선 $240은 막상막하가 아니며, 종량제 엔드포인트는 당신이 계산에 넣지 않은 축까지 포함해 모든 축에서 이긴다.

교차점은 누군가가 당신에게 바로 알려줄 수 있는 숫자가 아닙니다. 자체 호스팅 쪽은 이미 보유한 하드웨어, 실제로 달성하는 활용률, 그리고 GPU가 이미지를 생성하지 않을 때 다른 일을 하고 있는지에 달려 있기 때문입니다. 정확히 말할 수 있는 것은 곡선의 모양입니다. 종량제 모델은 사용량에 대해 선형이고 자체 호스팅 모델은 계단 함수이므로, 문제는 어느 쪽이 더 저렴한가가 아니라 당신의 사용량이 그 계단에 비해 어디에 위치하는가입니다.

어느 쪽으로 가든, 하나의 종점

OrcaRouter는 이 둘 중 어느 것도 라우팅하지 않습니다. 우리는 Tencent 이미지 모델을 호스팅하지 않습니다 — 카탈로그에 있는 유일한 Tencent 항목은 텍스트 전용 Hy3 라인뿐입니다 — 그리고 inclusionAI에서 온 것은 전혀 없습니다. 따라서 Hy Image3.5 preview는 Tencent 자체 클라우드와 Tencent의 자사 제품을 뜻하고, LLaDA-Image는 공개된 가중치와 그 가중치를 어디에 연결해 실행하든 그 런타임을 뜻합니다. 이를 분명히 말하는 것이 모호하게 남겨두는 모델 페이지보다 더 유용합니다.

이 결정에서 라우팅 레이어가 유용한 이유는 그것이 저렴하게 만들어 주는 세 번째 선택지입니다. 월 $2,400과 GPU 구매를 저울질하고 있다면, 유용한 중간 단계는 계약 없이 오늘 바로 접근할 수 있는 모델들 전반에서 동일한 워크로드의 비용이 얼마인지 아는 것입니다 — openai/gpt-image-2, google/gemini-3.1-flash-image-preview, Imagen 4 제품군과 grok/grok-imagine-image는 모두 공급자 정가에 0% 마크업으로 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 있으므로, 공급업체의 가격 변경이 당일 우리 쪽에 반영됩니다, 그리고 자동 페일오버 덕분에 한 공급자의 안 좋은 오후가 곧 귀하의 서비스 중단이 되지는 않습니다. 이것은 이 비교에서 어느 한 모델을 대체하는 것이 아닙니다. 바로 이것이 이 비교가 어둠 속에서 이루어지는 양자택일이 되지 않게 해 줍니다.

그것을 결정짓는 단 하나의 질문

당신의 워크로드가 가중치가 포착할 수 있고 엔드포인트는 포착할 수 없는 형태를 갖고 있는지 물어보세요. 하우스 스타일, 고정된 캐릭터 세트, 또는 고객의 자체 자료에 맞춰 생성하고 있고, 7B급 모델이 제값을 하게 만들 물량과 하드웨어를 갖추고 있다면, LLaDA-Image는 더 오래가는 자산이며, Apache-2.0 태그 — 위의 이력을 고려할 때 다운로드 시점에 확인하세요 — 가 그것을 사용 가능하게 만드는 요소입니다. 당신은 선택권을 사고, 그 대가를 운영에서 치르는 것입니다.

워크로드가 몰아치는 편이라면, 팀에서 아무도 서빙 스택을 맡으려 하지 않는다면, 컨텍스트가 유지되는 멀티턴 편집이 정말로 필요한 기능이라면, 또는 월 이미지 물량이 1만 장 미만이라면, 전달된 2K 이미지 한 장당 $0.024는 그 문제를 다른 누군가에게 맡기는 값으로 좋은 가격이며, 프리뷰 라벨이야말로 계속 염두에 둬야 할 주된 사항입니다. 2026년 10월 7일 전에 — Miora, WorkRally, OnSolo가 무료 기간을 운영하는 동안 — 해볼 가치가 있는 단 한 가지는, 자신의 프롬프트 세트를 tencent 모델에 넣어 돌려보고 수용률을 적어 두는 것입니다. 왜냐하면 30퍼센트가 아니라 바로 그 숫자가, 종량제 쪽이 그 계량기를 쓸 가치가 있는지를 결정하는 숫자이기 때문입니다.