Step 5 Preview vs Nemotron 3.5 Super: 두 차례의 가중치 공개, 매우 다른 두 가지 라이선스

2026년 10월 15일, StepFun은 다음의 체크포인트를 공개했습니다: Step 5 Preview 그리고 NVIDIA는 다음의 체크포인트를 공개했습니다: Nemotron 3.5 Super — 리더보드에서 전체 이름이 Nemotron 3.5 Super VL인, 1,200억 개 매개변수 중 120억 개가 활성화되는 비전-언어 모델입니다. 같은 날 나온 두 플래그십 공개 가중치 릴리스이지만, 그 외에는 거의 공통점이 없습니다. 하나는 장기적인 에이전트 작업을 위해 구축된 600B 규모의 희소 전문가 혼합(MoE) 모델이며 StepFun 자체 약관에 따라 라이선스됩니다. 다른 하나는 하이브리드 Mamba-Transformer로, 활성 컴퓨트의 5분의 1로 약 2.5배의 출력 속도로 실행되며, 별도의 논의 없이 상업적으로 사용할 수 있도록 설계된 라이선스 아래에 있습니다. Artificial Analysis가 오늘 제공하는 지수에서 두 모델은 29와 14를 기록합니다.

그 점수 차이는 둘 사이에서 가장 흥미롭지 않은 차이입니다. 더 중요한 차이는 라이선스 페이지에 있으며, 그것은 이 둘 중 어느 것을 누구의 허락도 먼저 구하지 않고 제품 안에 넣을 수 있는지를 결정합니다.

10월 15일, 두 번

두 출시 이력은 유난히도 평행하게 진행되어, 이 비교가 계속 경주 구도로 설명되는 이유가 됩니다. 그러나 이것은 경주가 아닙니다 — 두 모델은 서로 다른 용도로 개발되었고, 출시 날짜만 우연히 일치할 뿐입니다.

• Step 5 Preview — API 2026년 9월 20일 공개; BF16 및 FP8 체크포인트는 10월 15일 공개. StepFun은 자체 발표에서 이 지연을 의도적인 선택으로 설명했습니다. 즉 엔드포인트를 먼저 출시하고 트래픽을 수집한 뒤 가중치를 공개한다는 것입니다.

• Nemotron 3.5 Super VL — 가중치는 {{1}}2026년 10월 15일{{/1}}에 {{2}}BF16{{/2}} 및 {{3}}NVFP4{{/3}} 형식으로 공개되었습니다. NVIDIA는 같은 배포에서 체크포인트, 학습 레시피, 데이터셋 및 추측 디코딩용 드래프트 모델을 함께 공개했으며, 자체 기술 보고서에서는 이 모델이 {{4}}SWE-bench Pro{{/4}}에서 약 {{5}}4.6배 적은 활성 파라미터{{/5}}로 Nemotron 3 Ultra를 능가한다고 주장합니다.

• 형제 모델인 Nemotron 3.5 Lightning — 같은 릴리스에서 공개된 더 작은 텍스트 전용 모델 — 과는 구별되며, 이는 다른 제품이고 여기서 다루는 대상이 아니다. 여기서 다루는 것은 Nemotron 3 Ultra도 아니다. 이 모델은 Step 5 Preview와 별도로 비교했으며 곡선상 다른 지점에 위치한다.

라이선스가 더 큰 차이점입니다.

둘 다 오픈 웨이트라고 불립니다. 두 라이선스 중 하나만 임계값 없이 사용하도록 작성되어 있습니다.

• Step 5 Preview — StepFun 모델 라이선스 1.0. 이 라이선스는 출처 표시를 요구하는 Apache 스타일의 허용적 허여처럼 보이지만, 초대규모 배포 시 발동하는 상업적 조건도 포함합니다. 공개된 약관에 따르면 제품이 대략 월간 활성 사용자 1억 명 또는 월 매출 2,000만 달러를 넘으면 별도 라이선스 의무가 부과됩니다.

• Nemotron 3.5 Super VL — OpenMDW-1.1은 상업적 사용을 무조건 허용합니다. 사용자 수에 따른 제한 장치도, 매출 기준 발동 조건도, 별도 협상도 없습니다.

• 가중치 포맷 — Step 5 Preview는 BF16과 FP8을 제공합니다. Nemotron 3.5 Super VL은 BF16과 NVFP4를 제공하며, NVFP4는 Blackwell 하드웨어를 위해 설계된 4비트 포맷으로, NVIDIA는 36개 벤치마크 전반에서 BF16 기준 대비 중앙값 정확도 복구율 99.62%를 보고했습니다.

• 가중치와 함께 제공되는 것 — Step 5 Preview는 아키텍처와 학습 접근 방식을 설명하는 기술 블로그를 게시했습니다. NVIDIA는 체크포인트와 함께 데이터셋, 레시피, 드래프터를 공개했습니다.

대부분의 팀にとって 실용적인 해석은 간단합니다. StepFun 임계값 미만이라면 — 그리고 거의 모든 팀이 그렇습니다 — 두 라이선스는 일상적인 사용에서 비슷하게 작동합니다. 차이는 실사(diligence) 단계에서 드러납니다. Nemotron 3.5 Super VL에 대한 법무 검토는 "상업적 사용 허용"에서 끝납니다. Step 5 Preview에 대한 법무 검토는 누군가가 여러분의 성장 계획에 대입해 모델링해야 하는 임계값에 관한 문단으로 마무리됩니다. 이는 실제 비용이며, 한 번만 지불하면 되고, 엔지니어링 작업이 시작되기 전에 알아둘 가치가 있습니다.

재채점 후의 보드

여기서 활용할 수 있는 가장 유용한 수정은 두 모델 모두에 대해 널리 인용된 수치가 오래된 값이라는 점입니다. 출시 당시 보도에서는 Step 5 Preview를 44, Nemotron 3.5 Super VL을 26으로 제시했습니다. 이후 Artificial Analysis가 지수 버전을 교체했고, 현재 보드에서는 같은 두 모델이 29와 14로 표시됩니다. 더 오래된 수치에서 도출된 모든 값도 이에 맞춰 바뀌었습니다.

동일한 실행, 차원마다 한 줄:

• 인텔리전스 지수 — Step 5 Preview 29 vs Nemotron 3.5 Super VL 14.

• AA-Briefcase v1.1 — 1,423 대 999.

• AutomationBench-AA — 51% 대 15%.

• 터미널-벤치 4.0 — 33% 대 0%.

• FrontierCode 2.0 — 12% 대 6%.

• AA-Omniscience — 16 대 −3, 여기서 음수 값은 답변을 보류하는 경우보다 확신에 찬 잘못된 답변이 더 많다는 것을 나타냅니다.

• Humanity's Last Exam (Diamond) — 24% 대 9%.

• 출력 속도 — 초당 179.1개 vs 450.6개 토큰.

• 인덱스 작업당 비용 — $2.35 vs $0.56.

• 백만 토큰당 혼합 가격 — $0.54 대 $0.1375.

결과의 양상은 모든 하위 벤치마크에서 일관됩니다: Step 5 Preview는 성능에서 앞서고, Nemotron 3.5 Super VL은 처리량과 가격에서 앞섭니다. Terminal-Bench 4.0의 수치는 다시 살펴볼 가치가 있습니다. 왜냐하면 그것은 0이며, 이렇게 널리 사용되는 벤치마크에서 0은 대개 해당 작업을 전혀 수행할 수 없다는 뜻이라기보다는 특정한 의미를 지니기 때문입니다.

NVIDIA 자체 수치가 가리키는 곳은 다른 곳이다

NVIDIA가 공개한 수치는 독립 실행에서 확인된 것보다 훨씬 더 강력한 모델을 보여줍니다. 회사는 SWE-bench Pro에서 51.78%, 비교 가능한 오픈 모델 대비 "최대 5배"의 에이전트 처리량, GB200 하드웨어에서 GPU당 초당 4,632~4,856개의 출력 토큰을 보고합니다. 이는 공급업체가 보고한 수치이며 NVIDIA 자체 하네스에서 산출된 것으로, 위의 인덱스 점수를 산출한 테스트와 동일한 테스트가 아닙니다.

이것은 모순이 아니며, 이를 모순으로 취급하는 것이 이 조합을 다루는 보도에서 흔한 실수다. SWE-bench Pro와 Terminal-Bench 4.0은 서로 다른 스캐폴딩에서 서로 다른 것을 측정하며, 자사 모델에 맞춰 조정된 벤더 하네스는 해당 모델을 부풀려 평가하는 경향이 있다. 솔직한 요약은 NVIDIA가 둘 중 가장 완전한 공개 패키지—레시피, 데이터, 드래프터—를 공개했으면서 동시에 독립적으로 가장 검증되지 않은 성능 주장을 내놓았다는 것이다. Step 5 Preview는 반대다: 독립 연구소가 실제로 그 동작을 측정한 모델을 둘러싼, 더 얇은 공개 패키지다.

이 둘 중에서 벤치마크 평판을 기준으로 선택하고 있다면, 그 맞교환에서 어느 쪽이 편한지 주의하세요. 다시 실행할 수 있는 레시피가 다시 실행할 수 없는 점수보다 더 가치 있습니다.

각각을 직접 운영하는 데 드는 비용

매개변수 수는 메모리 비용이 완전히 되풀이하지는 않는 방식으로 Nemotron을 실제보다 좋아 보이게 하지만, 방향은 맞습니다.

• Step 5 프리뷰 — 총 600B, 활성 27B. FP8 빌드는 B300 4개 또는 H200 8개로 구성된 단일 노드에 맞습니다. BF16 빌드는 대략 1.2 TB의 GPU 메모리가 필요하며, 이는 B300 8개 또는 8-GPU H200 노드 2개를 의미합니다.

• Nemotron 3.5 Super VL — 총 120B, 활성 12B, NVFP4로 추가 출시되었습니다. Step 5 Preview의 전체 파라미터 수의 5분의 1에 해당하므로, 동일한 하드웨어 예산으로 훨씬 작은 클러스터를 구축하거나 훨씬 더 많은 동시성을 확보할 수 있습니다.

활성 파라미터는 추론 비용을 결정하고, 전체 파라미터는 그 모델을 애초에 메모리에 올릴 수 있는지를 결정한다. Step 5 Preview의 27B 활성 파라미터 수는 토큰당 연산량을 그보다 훨씬 큰 모델들과 경쟁력 있는 수준으로 유지하지만, 그 모든 것이 의미를 갖기 전에 먼저 메모리에 맞춰 넣어야 하는 것은 600B 규모의 전체 파라미터다. Nemotron의 12B 활성 파라미터 수와 120B 전체 규모는 모두 단일 노드가 조달 프로젝트가 아니라 현실적인 배포 방식이 될 만큼 작다.

NVIDIA가 명시한 100만 토큰당 입력 $0.225, 출력 $0.575 — Step 5 Preview의 $1.00 및 $2.70와 비교하면 — 호스팅 경로는 충분히 저렴해서 Nemotron 3.5 Super VL을 직접 호스팅하는 것은 주로 데이터 상주 결정이지 비용 결정이 아닙니다. Step 5 Preview의 경우 직접 호스팅은 토큰당 4~5배 더 높은 요금을 피할 수 있는 유일한 방법입니다.

나머지 스택 라우팅

이 두 모델은 모두 현재 OrcaRouter의 카탈로그에 없기 때문에, 이 글은 두 모델 중 어느 쪽에 대해서도 더 저렴한 엔드포인트를 제공해 드릴 수 있는 글은 아닙니다. 이 결정에서 라우터가 진정으로 유용한 부분은 그것을 둘러싼 부분입니다. 카탈로그에 있는 200여 개 이상의 모델은 마크업 없이 공급자 정가로 청구되므로, 공급자의 가격 인하가 같은 날 청구서에 반영되며, 자동 장애 조치 기능이 있으면 하나의 공급자가 흔들릴 때 스택 내에서 Step-5가 아니고 Nemotron이 아닌 트래픽이 계속 실행된다는 뜻입니다.

이 중 하나를 선택하는 팀에게 현실적인 구성은 하이브리드 방식입니다: 대량 워크로드에 대해서는 오픈 가중치를 자체 호스팅하고, 호스팅 모델을 라우팅 DSL 뒤에 두어 클러스터가 포화 상태이거나 요청에 배포하지 않은 기능이 필요한 꼬리 사례를 처리하는 것입니다. 여러 모델로 구성된 패널을 실행하고 결합된 답변을 반환하는 OrcaRouter의 퓨전 모드는 그 꼬리 부분을 비상시 대체 수단이 아니라 의도적으로 활용하는 방법입니다.

다음에 무엇을 볼까요?

여기서 답을 바꿀 수 있는 세 가지가 있습니다. 두 번째 독립 연구소가 Nemotron 3.5 Super VL 결과를 인덱스 실행 결과보다는 NVIDIA 자체의 SWE-bench 수치와 비슷하게 발표한다면, 29 대 14 격차는 헤드라인에서 빠지고 라이선스만이 실질적 차별 요인이 됩니다. StepFun이 자사 라이선스의 상업적 기준을 완화하거나 명확히 하면, 상대 측의 실사 비용은 사라집니다. 그리고 어느 모델이든 호스팅 가격이 움직이면, 4~5배 토큰 격차가 가장 큰 영향을 받는 수치입니다 — Nemotron의 정가는 이미 충분히 낮아서 추가 인하가 이루어지면 셀프 호스팅은 전략이라기보다 취미처럼 보이게 될 것입니다.

그중 하나가 실현되기 전까지, 솔직한 구분은 이렇습니다: Nemotron 3.5 Super VL은 처리량, 조건 없는 상업 라이선스, 단일 노드에 들어가는 규모가 필요할 때 배포할 모델입니다. Step 5 Preview는 작업이 길고, 컨텍스트가 크며, 잘못된 답변이 토큰보다 더 큰 비용을 치르게 하고, 대규모에서 질문을 던지는 라이선스를 감수할 수 있을 때 배포할 모델입니다.