주요 생성형 AI 모델 비교
뉴스에 매일 나오는 AI 모델들 — ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen, Kimi. 다 비슷해 보이지만 만드는 회사도 다르고, 강점도 약점도 다르다. 이 장에서는 어떤 상황에 어떤 모델을 쓸지 감을 잡는다.
3-1. 생성형 AI(Generative AI)란?
한 줄 정의
기존 데이터를 학습해 새로운 텍스트·이미지·코드·음성 등을 "생성"하는 AI
예전 AI는 분류·예측을 잘했다. "이건 고양이야", "이 사람은 대출을 갚을 거야" — 답이 이미 정해진 것 중에 고르는 일이다.
생성형 AI는 새로운 것을 만들어낸다. 글, 그림, 코드, 음악, 영상. 답이 무한히 많은 "창작" 영역이다. 그래서 이름이 "생성형(Generative)"이다.
ChatGPT의 등장 — 역사상 가장 빠른 성장
2022년 11월 30일, OpenAI가 ChatGPT를 출시했다. 그 후 일어난 일:
서비스 | 100만 사용자 도달 |
|---|---|
ChatGPT | 5일 ⚡ |
약 75일 (2.5개월) | |
약 304일 (10개월) |
100만 사용자 도달까지 걸린 시간 (일)
당시 역사상 가장 빠르게 성장한 서비스였다.
2022~2026, 4년의 모델 폭풍
timeline
title 주요 모델 출시 — 매년 패러다임이 바뀌었다
2022 : ChatGPT (GPT-3.5) : 일반인 첫 만남
2023 : GPT-4 : Claude 2 : Llama 2 오픈소스
2024 : Claude 3 Opus : Gemini 1.5 Pro : o1 (첫 추론 모델) : DeepSeek V3 : MCP 표준
2025 : DeepSeek R1 : Claude 4 시리즈 : Llama 4 : GPT-5 : Gemini 3 Pro : 추론 모델 일반화
2026 : Gemini 3.1 Pro : DeepSeek V4 : Meta Llama 중단 → Muse : Claude Sonnet 5 : Claude Fable 5.1 · Opus 5.5 : GPT-6 Astra3-2. 주요 모델 한눈에 보기 (2026년 9월 기준)
모델 | 회사 (국가) | 대표 모델 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|---|---|
ChatGPT | OpenAI 🇺🇸 | GPT-6 Astra (최상위), GPT-6 Sol · Luna | 범용성, 도구 통합(이미지·검색·코드), 고난도 추론 | 최상위 모델은 유료 플랜 전용 |
Claude | Anthropic 🇺🇸 | Fable 5.1 (최상위), Opus 5.5, Sonnet 5, Haiku 4.5 | 코딩·에이전트 작업 최강, 긴 문서(1M), 안전한 답변 | 이미지 생성 기능 없음, Fable은 Max 요금제·추가 크레딧 필요 |
Gemini | Google 🇺🇸 | Gemini 3.1 Pro, 3.8 Flash | Google 서비스 통합, 멀티모달(이미지 Nano Banana·영상 Veo), 가성비 | Pro 모델 갱신이 더딤 (Gemini 4 예고) |
Muse (구 Llama) | Meta 🇺🇸 | Muse Spark, Muse Glimmer(공개) | Meta 앱(인스타·왓츠앱) 통합 | 2026년 4월 Llama 중단 — 오픈소스 노선 후퇴 |
DeepSeek | DeepSeek 🇨🇳 | DeepSeek V4-Pro, V4.1 Flash | 저비용·고성능, 오픈웨이트(MIT 라이선스) | 데이터 정책 우려 |
Kimi | Moonshot AI 🇨🇳 | Kimi K3 | 오픈웨이트 최상위권 코딩 성능 | 글로벌 서비스 인지도 낮음 |
Grok | xAI 🇺🇸 | Grok 4.6 | X(트위터) 실시간 데이터, 직설적 톤 | 사용처가 좁음 |
Qwen | Alibaba 🇨🇳 | Qwen 3.8 시리즈 | 오픈웨이트, 다국어·코딩 강점 | 글로벌 인지도 낮음 |
국가대표 AI | LG · SKT · 업스테이지 🇰🇷 | K-EXAONE 2.0, A.X K2, SOLAR Open 2 | 한국어·국내 데이터 주권 (독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트) | 글로벌 최상위와 성능 격차 |
주요 트렌드 ① — 추론 모델이 '기본'이 됐다
2024년 OpenAI의 o1을 시작으로 모델이 한때 일반 모델(즉시 답변)과 추론 모델("생각의 사슬"을 길게 펼쳐 수학·코딩·논리에 강함)로 갈라졌다.
2025~2026년에는 둘이 하나로 합쳐졌다. 지금의 주력 모델(GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.1 Pro)은 모두 스스로 생각 깊이를 조절하고, 사용자는 low ~ max 같은 노력(effort) 수준으로 "얼마나 오래 생각할지"를 정한다. 깊게 생각할수록 정확하지만 느리고 비싸다.
주요 트렌드 ② — '최상위 등급'과 '실무 기본 모델'의 분리
2026년에는 각 회사가 가장 비싸고 강력한 최상위 등급(Anthropic Fable, OpenAI GPT-6 Astra)과 대부분의 업무에 쓰는 기본 모델(Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol)을 나눠 내놓는다. Anthropic도 "대부분의 작업엔 Opus 5.5, 장시간 에이전트 작업·고난도 추론엔 Fable 5.1"을 권장한다.
벤치마크로 본 모델 순위 (2026년 9월)
종합 지능 — Artificial Analysis Intelligence Index
수학·과학·코딩·추론 등 10개 평가를 합친 단일 점수. 한 가지 능력에 치우치지 않은 "종합 IQ" 같은 지표. (모델별 최고 설정 기준)
순위 | 모델 | Index 점수 |
|---|---|---|
🥇 | Claude Opus 5.5 | 58 |
🥈 | Claude Fable 5.1 | 53 |
🥈 | GPT-6 Astra | 53 |
4 | MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi · 오픈웨이트 최고) | 46 |
5 | Kimi K3 (오픈웨이트) | 44 |
- | Gemini 3.8 Flash (경량 모델) | 41 |
출처: Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 (2026.09)
코딩·에이전트 능력 — Terminal-Bench 4.0 · HLE
Terminal-Bench는 터미널에서 실제 개발·운영 작업을 끝까지 해내는지, HLE(Humanity's Last Exam)는 각 분야 전문가가 낸 최고 난도 문제를 도구를 써서 푸는지를 본다.
모델 | Terminal-Bench 4.0 | HLE (도구 사용) |
|---|---|---|
Claude Opus 5.5 | 66.4% | 67.7% |
GPT-6 Astra | 57.9% | 57.2% |
Claude Fable 5.1 | 55.8% | 65.6% |
출처: Anthropic Claude Opus 5.5 발표 (2026.09.22, 제조사 발표 수치)
2026년 9월 기준 Claude Opus 5.5가 종합 지능 1위다. 최상위 등급인 Fable 5.1보다 3주 늦게 나온 Opus 5.5가 오히려 여러 지표에서 앞서면서, 가격은 Fable의 절반 이하다. GPT-6 Astra는 수학·과학 추론(GPQA·FrontierMath)에서 강세를 보이고, Gemini는 Flash 계열의 가성비와 멀티모달이 강점이다. 오픈웨이트 진영에서는 MiMo·GLM·Kimi K3·DeepSeek V4 같은 중국 모델들이 클로즈드 모델을 바짝 추격 중이다.
한 가지 주의 — 벤치마크가 모든 것을 말하진 않는다
벤치마크도 늙는다. 한때 코딩 지표의 대명사였던 SWE-bench Verified는 최상위 모델이 95%를 넘기며 변별력을 잃었고, OpenAI는 2026년 2월 "문제 오염·오류가 많다"며 보고를 중단했다. 지금은 SWE-bench Pro·Terminal-Bench 같은 더 어려운 지표로 옮겨가는 중이다.
제조사 발표 수치는 자기에게 유리한 조건일 수 있다. 가능하면 Artificial Analysis 같은 제3자 측정을 함께 본다.
같은 모델도 벤치마크에 따라 순위가 뒤집힌다. 실제 업무에선 직접 써보고 선택하는 게 가장 정확하다. 점수는 월 단위로 갱신되니 강의 시점의 최신 데이터는 위 링크에서 직접 확인하자.
3-3. 회사들의 "성격" 차이
각 회사는 AI를 만들 때 다른 철학을 가지고 있다. 이걸 알면 모델을 고를 때 도움이 된다.
OpenAI — "먼저, 빠르게"
OpenAI
2015년 일론 머스크와 샘 알트먼 등이 "AI가 위험할 수 있으니 미리 비영리로 개발하자"는 취지로 설립. 이후 영리 조직을 두었고, 2025년 공익법인(PBC) 형태로 구조를 개편했다.
"먼저 만들어 세상에 내놓고 보자"는 스타일. 신기능 출시 속도가 가장 빠르다. 2024년 o1으로 "추론 모델(reasoning model)" 시대를 열었고, 2025년 GPT-5, 2026년 9월 GPT-6 Astra로 이어졌다. 다른 회사들이 모두 따라하고 있는 패턴이다.
Anthropic — "안전이 먼저"
Anthropic
2021년 OpenAI 출신 다리오·다니엘라 아모데이 남매가 설립. "AI 안전성을 최우선으로"를 모토로 하는 회사.
Claude는 거짓말과 위험한 답변을 줄이는 데 가장 신경 쓴 모델이다. 코딩과 긴 문서 처리, 오래 걸리는 에이전트 작업에서 압도적 강점 — 2026년에는 Opus보다 한 단계 위인 Fable 등급을 새로 내놨고, 9월 Opus 5.5가 종합 지능 지표 1위에 올랐다. 2024년 11월 MCP(Model Context Protocol) 표준을 제안해 AI 도구 연동의 사실상 표준을 만들었다 (Part 6에서 상세).
Google — "거대한 자원으로 따라잡기"
사실 Google은 AI 기술의 원조에 가깝다. 2017년 Transformer 논문(ChatGPT의 기반!)도 Google 직원들이 썼다.
그런데 ChatGPT가 먼저 대중화에 성공해서 충격을 받고, 그 후 Gemini로 맹추격 중. 2025년 Gemini 3 Pro로 최상위권에 복귀했고, 2026년에는 3.1 Pro와 빠르고 저렴한 Flash 계열(3.8 Flash)로 가성비 시장을 공략 중이다. 멀티모달(이미지 Nano Banana·영상 Veo)과 Gmail·구글 문서 같은 자사 서비스 통합이 강점. 차세대 Gemini 4를 예고한 상태다.
Meta — "공짜로 풀다가, 방향을 틀다"
Meta
다른 회사들이 "API 호출당 돈 받기"로 가는 동안 Meta는 정반대로 갔다. Llama를 오픈소스로 공개해 누구나 다운받아 자기 컴퓨터에 돌릴 수 있게 했다. 2025년 Llama 4 Scout는 컨텍스트 10M 토큰(책 수십 권 분량)으로 화제가 됐다.
하지만 Llama 4의 반응이 기대에 못 미치자, 2026년 4월 Llama 계열을 중단하고 새 조직(Meta Superintelligence Labs)에서 만든 비공개 모델 Muse Spark로 전환했다. 공개 모델은 그 축소판인 Muse Glimmer 정도다. "오픈소스의 기수" 자리는 이제 중국 모델들이 이어받았다.
DeepSeek — "효율로 판을 흔든다"
DeepSeek
2024~2025년 가장 충격적인 신예. 중국의 작은 연구팀이 GPT-4급 성능을 1/10 비용으로 만들어내며 업계를 흔들었다.
DeepSeek V3 (671B MoE, 활성 37B)는 학습 비용이 GPT-4의 약 1/20로 알려졌고, DeepSeek R1은 OpenAI o1급 추론 모델을 오픈소스로 공개해 전 세계에 충격을 줬다. 2026년 V4-Pro(1.6T MoE, 활성 49B)까지 MIT 라이선스로 공개하며 "거대 자본 없이도 프런티어 모델이 가능하다"는 흐름을 이어가고 있다. Kimi·Qwen·GLM 등 다른 중국 모델들도 이 오픈웨이트 노선을 따른다.
3-4. 어떤 모델을 언제 쓸까?
내 상황 | 추천 모델 | 이유 |
|---|---|---|
💻 코딩·바이브 코딩 | Claude Opus 5.5 / Sonnet 5 | 종합 지능·에이전트 코딩 지표 최상위, Claude Code와 시너지 |
📄 긴 문서·책 한 권 요약 | Claude Opus 5.5, Gemini 3.1 Pro, GPT-6 | 주요 모델 대부분 1M 토큰 컨텍스트 |
🧮 수학·고난도 추론·장시간 작업 | GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 | 최상위 등급 모델 (대신 비싸고 느림) |
🎨 이미지·영상 생성 | ChatGPT (Images 2.5), Gemini (Nano Banana·Veo) | 멀티모달 도구 통합 |
🇰🇷 한국어 문서 작성 | Claude, GPT-6 | 한국어 자연스러움, 문맥 이해 |
🔒 사내 데이터·온프레미스 | DeepSeek V4, Kimi K3, Qwen 3.8, 국산 모델 | 오픈웨이트, 자체 운영 가능 |
💰 저예산·고볼륨 | Gemini 3.8 Flash, GPT-6 Luna, Claude Haiku 4.5, DeepSeek V4.1 Flash | 토큰당 비용 1/10 이하 |
📰 실시간 트위터 정보 | Grok 4.6 | X 데이터 직접 접근 |
이 강의에서는
본 강의에서는 코딩 능력이 가장 뛰어난 Claude를 중심으로 진행한다. 특히 Part 7에서 다룰 Claude Code는 Claude를 터미널에서 바로 활용할 수 있는 강력한 도구다.
다음 장에서는 ChatGPT 같은 LLM이 실제로 어떻게 말을 만들어내는지 — Transformer, 토큰, 임베딩, 그리고 환각의 정체를 본다.