AI 모델 선택이 고민되시나요? 지금은 단순한 언어 생성이 아닌, 실행력까지 평가되는 시대입니다. GPT-5, Claude, Gemini 등 다양한 모델들이 쏟아지고 있는 가운데, 실제 성능과 비용 효율을 따져 가장 알맞은 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
최신 AI 벤치마크 결과를 통해, 어떤 모델이 진짜 ‘일 잘하는’ AI인지 알려드립니다.
AI 모델 성능, 이렇게 비교하세요
AI 성능 비교는 단순히 언어 능력만 보는 것이 아닙니다. 실제 업무 수행 능력, 코드 작성 효율, 사용자 만족도까지 종합적으로 분석해야 합니다. 이를 위해 이번 분석에서는 아래 3가지 벤치마크 기준을 활용합니다.
- LMArena: 실사용자 투표 기반 만족도 평가
- Artificial Analysis: 논리·코딩·수학 기반 정량 점수
- GAIA 리더보드: 에이전트로서의 실제 문제 해결 능력 평가
각 기준은 다른 관점에서 AI 성능을 평가하므로, 종합적으로 살펴보는 것이 중요합니다.
성능·비용·활용성 종합 비교
모델을 선택할 때는 단순히 '가장 좋은 모델'보다 ‘나에게 맞는 모델’을 선택하는 것이 중요합니다. 이번 분석에서는 활용 목적에 따라 가장 적합한 모델을 정리해보았습니다.
| 활용 목적 | 추천 모델 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 최고 성능 필요 | GPT-5 (high), Codex | LMArena·Artificial Analysis 모두 1위 |
| 성능-비용 균형형 | Gemini 2.5 Pro | 텍스트·개발 모두 상위권, 균형 우수 |
| 언어 기반 작업 | Claude 4.1 / 4.5 | 문서 작성·요약에 최적화 |
| 코딩 중심 | GPT-5 Codex, Grok 4 | WebDev 평가 최고 성능 |
| 실시간·경량 환경 | Grok 4 Fast | 초고속 응답, 모바일 최적 |
| 초저비용 프로젝트 | GPT-OSS-120B, Llama | 상용급 성능을 초저가로 구현 가능 |
모델별 벤치마크 점수 요약
각 모델의 세부 성능을 점수화한 벤치마크 결과입니다. 상용 모델은 고성능이지만 비용이 높고, 오픈소스는 성능은 다소 낮지만 비용 효율이 뛰어납니다.
| 모델명 | 성능지수 | 비용 (10만 토큰/$) |
|---|---|---|
| GPT-5 / Codex (High) | 68점 | $3.44 |
| Claude 4.5 Sonnet | 63점 | $30.00 |
| Grok 4 Fast | 65점 | $0.28 |
| MiniMax-M2 | 61점 | $0.53 |
| GPT-OSS-120B | 60점 | $0.26 |
AI 에이전트 성능: GAIA 리더보드 분석
단순 질문응답을 넘어서, AI가 실제 문제 해결까지 가능한지 보여주는 지표가 GAIA 리더보드입니다. 문서 요약, 도구 활용, 다단계 계획 등 현실적인 과제를 얼마나 잘 수행하는지를 평가합니다.
- 1위: Co-Sight v2.1.0 – 평균 87.04점
- Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro: 에이전트 활용도 최상
- GPT-5 / Grok 계열: 코드 실행과 복합 문제 해결에 강점
다양한 모델을 조합한 에이전트들이 강세를 보이며, 단일 모델보다 멀티모델 구성이 실무에서 유리함을 보여줍니다.
Q&A
Q1. GPT-5와 Claude, Gemini 중 누가 제일 좋나요?
전반적 성능은 GPT-5가 우세하나, 언어 기반은 Claude, 균형형은 Gemini가 강점을 보입니다.
Q2. 초보자가 쓸 수 있는 가성비 좋은 AI는?
GPT-OSS-120B, Grok 4 Fast 등이 저비용으로도 우수한 성능을 제공합니다.
Q3. 어떤 모델이 개발용으로 가장 적합한가요?
GPT-5 Codex (high), Grok 4 Fast가 WebDev에서 최고 점수를 기록했습니다.
Q4. 비용이 가장 많이 드는 모델은?
Claude 4.1 Opus로 10만 토큰당 30달러로 가장 높은 비용 구조를 가집니다.
Q5. 모델 하나만 쓸 게 아니라 여러 개를 조합할 수 있나요?
네. GAIA 리더보드 상위권 모델 대부분은 Claude+Gemini 또는 GPT+OSS 모델을 조합해 사용합니다.