최근 며칠간 AI 관련 뉴스들 보다 보니 확실히 분위기가 바뀐 것 같아요. GPT-4o, 제미나이 2.5 Pro, 클로드 3.7 등이 최상위권에서 경쟁하며 전반적인 성능이 크게 향상되었는데, 이제는 범용적인 능력 외에 특정 분야(코딩, 추론, 멀티 모달 등)에서의 강점을 보고 선택하는 경향이 뚜렷해지고 있다고 하네요. 예전처럼 벤치마크 점수로 명확하게 1등 모델을 정하는 시대는 지나간 거 같아요.
주요 모델 간 리더십은 과제 유형과 평가 기준에 따라 OpenAI, Google, Anthropic 사이에서 지속적으로 이동하고 있으며, 최근 벤치마크에서는 Google의 Gemini 3 Pro가 종합 성능에서 강점, Anthropic의 Claude 모델이 코딩 특화 작업에서 우위를 보이고 있다고 해요. 진짜 "뭐가 최고다"라고 외칠 수 없는 시대가 온 거죠 ㅎㅎ
그리고 더 흥미로운 건 기업 입장에서의 변화예요. 2026년에 이르면 LLM은 더 이상 단순한 벤치마크 점수만으로 평가되지 않으며, 대신 안정적인 성과 제공, 거버넌스 제약 하 운영 가능성, 엔터프라이즈 워크플로 통합 깊이가 핵심 평가 기준이 된다네요. 요즘 회사들이 AI 도입할 때 성능도 성능지만 얼마나 안정적이고 관리 가능한지를 더 중요하게 보는 거 맞다는 생각이 들어요.
진짜 이거네요. 저도 코딩할 땐 클로드, 일반 질문은 지미니 쓰다 보니 한 가지만 고집할 수 없더라고요. 이제 각자 잘하는 분야가 명확해진 것 같아요.
딥러닝장인
저도 요즘 프로젝트할 때 그 느껴지거든요. 전에는 GPT-4 쓰면 거의 다 되는 것 같았는데, 요즘은 코딩할 때는 Claude, 복잡한 추론은 Gemini 이런 식으로 쓸 모델을 고르게 되더라고요. 벤치마크 점수는 차이가 별로 안 나는데 실제로 써보면 상황마다 진짜 다르게 나와요. 기업 입장에서도 이제는 비용, 레이턴시, 특화 분야 이런 걸 다 고려해야 해서 더 복잡해진 것 같긴 해요. 원글 뒷부분이 궁금하네요 ㅎㅎ
궁금하면
진짜 클로드 코딩할 때 차이 느껴져요 ㅎㅎ
흐름타는개발자
맞네요. 저도 요즘 모델 선택할 때 벤치마크보다는 실제 용도로 고르는 중이거든요. 코딩은 클로드, 추론은 지미나이 이런 식으로요. 근데 기업들도 이제 멀티 모델 전략으로 가는 거 보면 정말 시대가 바뀐 거 맞는 것 같아요.
요정
저도 최근에 느끼는 바가 그래요. 코딩할 때는 클로드가 확실히 낫더라고요. 근데 복잡한 추론 문제는 GPT-4o가 더 낫고. 이제 용도별로 번갈아 쓰는 게 정상인 것 같아요 ㅎㅎ