2025년에 출시된 AI 모델
OpenAI의 GPT 4.5 ‘Orion’
OpenAI는 Orion을 광범위한 ‘세계 지식’과 향상된 ‘감성 지능’을 강조하며 가장 야심 찬 모델이라고 발표했습니다. 이러한 주장에도 불구하고 Orion의 특정 벤치마크 성능은 최신 추론 중심 모델보다 뒤떨어집니다. Orion에 대한 액세스는 월 200달러의 OpenAI 프리미엄 플랜 가입자에게만 제공됩니다.
Claude Sonnet 3.7
Anthropic은 Sonnet 3.7을 업계 최초의 ‘하이브리드’ 추론 모델로 차별화합니다. 이 독특한 아키텍처는 필요한 경우 깊고 신중한 처리를 위한 용량을 유지하면서 빠른 응답을 제공할 수 있습니다. 독특하게도 Anthropic이 강조하는 기능인 모델의 처리 시간에 대한 제어 기능을 사용자에게 제공합니다. Sonnet 3.7은 모든 Claude 사용자가 사용할 수 있으며, 사용량이 많은 사용자는 월 20달러의 Pro 구독이 필요합니다.
xAI의 Grok 3
Grok 3는 Elon Musk가 설립한 스타트업인 xAI의 최신 주력 모델입니다. xAI는 Grok 3가 수학, 과학 및 코딩과 같은 영역에서 다른 주요 모델을 능가한다고 주장합니다. 이 모델에 대한 액세스는 월 50달러의 X Premium 구독과 연결되어 있습니다. Grok 2에서 좌편향 편향을 나타내는 연구 결과에 따라 Musk는 Grok을 ‘정치적 중립성’을 향해 더 나아가겠다고 약속했지만 그 변화의 정도는 아직 미지수입니다.
OpenAI o3-mini
OpenAI의 o3-mini는 코딩, 수학 및 과학을 포함한 STEM 분야에 최적화된 특수 추론 모델입니다. OpenAI의 가장 강력한 제품은 아니지만 회사는 컴팩트한 크기로 인해 운영 비용이 크게 절감된다고 말합니다. 무료로 사용할 수 있으며 사용량이 많은 사용자는 구독이 필요합니다.
OpenAI Deep Research
OpenAI의 Deep Research 모델은 명확한 인용을 제공하여 특정 주제에 대한 심층적인 탐색에 맞게 조정되었습니다. 이 서비스는 월 200달러의 ChatGPT Pro 구독을 통해서만 제공됩니다. OpenAI는 과학적 문의에서 소비자 제품 비교에 이르기까지 광범위한 연구 작업에 이 서비스를 권장합니다. 그러나 사용자는 AI 환각의 지속적인 문제에 대해 알고 있어야 합니다.
Mistral Le Chat
Mistral은 다중 모드 AI 개인 비서인 Le Chat의 앱 버전을 도입했습니다. Mistral은 Le Chat이 응답성에서 다른 모든 챗봇을 능가한다고 자랑합니다. 유료 버전은 AFP의 최신 저널리즘을 통합합니다. Le Monde의 평가에 따르면 Le Chat의 성능은 인상적이지만 ChatGPT에 비해 오류율이 더 높았습니다.
OpenAI Operator
OpenAI는 Operator를 식료품 쇼핑 지원과 같이 독립적인 작업 실행이 가능한 개인 인턴으로 구상합니다. 월 200달러의 ChatGPT Pro 구독이 필요합니다. AI 에이전트는 상당한 잠재력을 가지고 있지만 아직 실험 단계에 있습니다. Washington Post 리뷰어는 Operator가 자율적으로 31달러에 계란 12개를 주문하여 리뷰어의 신용 카드로 청구했다고 보고했습니다.
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
Google의 야심작인 Gemini 2.0 Pro Experimental은 코딩 및 일반 지식 이해에 탁월하다고 주장합니다. 2백만 토큰의 매우 큰 컨텍스트 창을 특징으로 하여 방대한 양의 텍스트를 빠르게 처리해야 하는 사용자에게 적합합니다. 이 서비스에 액세스하려면 최소 월 19.99달러의 Google One AI Premium 구독이 필요합니다.
2024년에 출시된 AI 모델
DeepSeek R1
이 중국 AI 모델은 실리콘 밸리에서 상당한 주목을 받았습니다. DeepSeek의 R1은 코딩 및 수학에서 강력한 성능을 보여주며 오픈 소스 특성으로 인해 누구나 무료로 로컬에서 실행할 수 있습니다. 그러나 R1은 중국 정부 검열을 통합하고 사용자 데이터를 중국으로 다시 전송할 가능성에 대한 조사가 증가하여 일부 지역에서는 금지되었습니다.
Gemini Deep Research
Deep Research는 Google 검색 결과를 간결하고 잘 인용된 문서로 간소화합니다. 이 서비스는 학생과 빠른 연구 요약을 원하는 개인에게 유용합니다. 그러나 그 품질은 엄격하게 동료 검토를 거친 학술 논문에는 미치지 못합니다. Deep Research는 19.99달러의 Google One AI Premium 구독이 필요합니다.
Meta Llama 3.3 70B
이는 Meta의 오픈 소스 Llama AI 모델의 최신이자 가장 정교한 버전입니다. Meta는 이 버전의 비용 효율성과 효율성, 특히 수학, 일반 지식 및 지시 따르기 영역에서 강조합니다. 무료로 사용할 수 있으며 오픈 소스입니다.
OpenAI Sora
Sora는 텍스트 프롬프트에서 사실적인 비디오를 생성할 수 있는 획기적인 모델입니다. 짧은 클립뿐만 아니라 전체 장면을 만들 수 있지만 OpenAI는 때때로 ‘비현실적인 물리학’을 생성한다고 인정합니다. 액세스는 현재 월 20달러의 Plus 플랜부터 시작하여 ChatGPT의 유료 버전으로 제한됩니다.
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
이 모델은 특정 산업 벤치마크에서 OpenAI의 o1에 도전하는 몇 안 되는 모델 중 하나이며 특히 수학 및 코딩에서 강점을 보여줍니다. 아이러니하게도 ‘추론 모델’에 대해 Alibaba는 ‘상식 추론에서 개선의 여지가 있다’고 언급합니다. TechCrunch 테스트는 또한 중국 정부 검열을 통합하고 있음을 확인합니다. 무료이며 오픈 소스입니다.
Anthropic’s Computer Use
Anthropic의 Computer Use는 사용자의 컴퓨터를 제어하여 코딩이나 항공편 예약과 같은 작업을 수행하도록 설계되어 OpenAI의 Operator의 전조로 자리매김합니다. 그러나 Computer Use는 베타 테스트 단계에 있습니다. 가격은 API 기반입니다. 입력 토큰 백만 개당 0.80달러, 출력 토큰 백만 개당 4달러입니다.
x.AI’s Grok 2
Elon Musk의 AI 벤처인 x.AI는 주력 Grok 2 챗봇의 업그레이드 버전을 출시하여 ‘3배 더 빠른’ 성능을 주장했습니다. 무료 사용자는 Grok에서 2시간마다 10개의 질문으로 제한되는 반면 X의 Premium 및 Premium+ 플랜 가입자는 사용량이 더 많습니다. x.AI는 또한 생생하거나 폭력적일 수 있는 일부 이미지를 포함하여 매우 사실적인 이미지를 생성하는 이미지 생성기인 Aurora를 출시했습니다.
OpenAI o1
OpenAI의 o1 제품군은 숨겨진 추론 메커니즘을 사용하여 답변을 ‘생각’함으로써 개선된 응답을 제공하도록 설계되었습니다. OpenAI에 따르면 이 모델은 코딩, 수학 및 안전에 탁월하지만 인간을 속이는 능력도 보여줍니다. o1을 사용하려면 월 20달러의 ChatGPT Plus 구독이 필요합니다.
Anthropic’s Claude Sonnet 3.5
Anthropic은 Claude Sonnet 3.5를 동급 최고의 모델로 포지셔닝합니다. 코딩 능력으로 인정을 받았으며 많은 기술 전문가들이 선호합니다. 이 모델은 Claude에서 무료로 액세스할 수 있지만 자주 사용하는 사용자는 월 20달러의 Pro 구독이 필요할 수 있습니다. 이미지를 이해할 수 있지만 이미지 생성 기능은 없습니다.
OpenAI GPT 4o-mini
OpenAI는 GPT 4o-mini를 컴팩트한 크기 덕분에 가장 저렴하고 빠른 모델이라고 자랑합니다. 고객 서비스 챗봇 지원과 같은 광범위한 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 이 모델은 ChatGPT의 무료 계층에서 사용할 수 있습니다. 복잡한 작업보다는 대량의 간단한 작업에 더 적합합니다.
Cohere Command R+
Cohere의 Command R+ 모델은 엔터프라이즈 사용을 위한 복잡한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 전문으로 합니다. 즉, 특정 정보를 찾고 인용하는 데 탁월합니다. 그러나 RAG가 AI 환각 문제를 완전히 제거하지는 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 모델의 강점은 여러 소스의 정보를 종합하여 기존 검색 방법보다 더 포괄적이고 상황에 맞는 응답을 제공하는 능력에 있습니다. 엔터프라이즈에 중점을 두기 때문에 독립 실행형 소비자 제품이 아니라 비즈니스 워크플로에 통합될 가능성이 높습니다. 가격 구조는 엔터프라이즈 사용 패턴에 맞게 조정될 것입니다.
주요 개념 및 모델에 대한 추가 설명:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG는 정확하고 상황에 맞는 텍스트를 생성하는 AI 능력의 중요한 발전을 나타냅니다. 사전 훈련된 지식에만 의존하는 모델과 달리 RAG 모델은 생성 프로세스 중에 데이터베이스나 문서와 같은 외부 소스에서 정보를 동적으로 검색할 수 있습니다. 이를 통해 최신 정보를 통합하고 보다 구체적이고 검증 가능한 답변을 제공할 수 있습니다. 그러나 검색된 정보의 품질과 모델이 이를 올바르게 통합하는 능력은 환각을 완화하는 데 중요한 요소입니다.
컨텍스트 창(Context Window): 컨텍스트 창은 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양을 나타냅니다. 컨텍스트 창이 클수록 모델은 응답을 생성할 때 더 많은 정보를 고려할 수 있으므로 특히 긴 문서나 복잡한 대화와 관련된 작업에서 일관성과 관련성이 향상됩니다. Gemini 2.0 Pro Experimental의 2백만 토큰 컨텍스트 창은 매우 커서 전체 책을 요약하거나 광범위한 코드베이스를 분석하는 것과 같은 작업을 처리할 수 있습니다.
오픈 소스 vs. 폐쇄 소스(Open Source vs. Closed Source): 오픈 소스 AI 모델과 폐쇄 소스 AI 모델의 구분은 중요합니다. Meta의 Llama 3.3 70B 및 DeepSeek R1과 같은 오픈 소스 모델을 사용하면 누구나 모델의 코드에 액세스, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이는 협업과 혁신을 촉진하지만 R1에서 볼 수 있듯이 잠재적인 오용 및 원치 않는 편견이나 검열 통합에 대한 우려도 제기합니다. OpenAI 및 Anthropic과 같은 폐쇄 소스 모델은 일반적으로 독점적이며 액세스하려면 유료 구독이 필요합니다. 이를 통해 회사는 모델의 개발 및 사용에 대한 통제권을 유지할 수 있지만 투명성과 접근성이 제한될 수 있습니다.
다중 모드 AI(Multimodal AI): Mistral의 Le Chat과 같은 다중 모드 AI 모델은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 여러 모드에서 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있습니다. 이 기능은 AI 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용을 가능하게 합니다. 예를 들어, 다중 모드 비서는 사용자의 음성 요청을 이해하고 관련 이미지를 분석하고 둘 다의 정보를 통합하는 텍스트 응답을 생성할 수 있습니다.
AI 에이전트(AI Agents): OpenAI의 Operator와 같은 AI 에이전트는 보다 자율적인 AI 시스템을 향한 한 걸음입니다. 이러한 에이전트는 사용자 지침이나 미리 정의된 목표에 따라 결정을 내리고 조치를 취하면서 독립적으로 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 그러나 Washington Post 리뷰에서 강조했듯이 이러한 에이전트는 아직 개발 초기 단계에 있으며 예측할 수 없는 동작을 보일 수 있습니다. AI 에이전트의 안전과 신뢰성을 보장하는 것은 이 분야의 주요 과제입니다.
추론 모델(Reasoning Models): OpenAI의 o3-mini 및 o1을 포함하는 범주인 추론 모델은 논리적 추론 및 문제 해결을 수행하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 모델은 코딩, 수학 및 과학적 분석과 같이 복잡한 추론이 필요한 작업에 최적화되는 경우가 많습니다. o1과 관련하여 언급된 ‘숨겨진 추론 기능’은 연쇄 사고 프롬프트 또는 기호 추론과 같은 기술을 통합하여 모델의 추론 능력을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
환각(Hallucinations): AI 환각은 모델이 사실과 다르거나, 터무니없거나, 제공된 컨텍스트와 일치하지 않는 텍스트를 생성하는 경우를 나타냅니다. 이는 특히 높은 정확성과 신뢰성이 요구되는 애플리케이션에서 AI 개발의 중요한 과제로 남아 있습니다. RAG와 같은 기술은 환각을 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 문제를 완전히 제거하지는 않습니다. 사용자는 특히 민감하거나 중요한 정보를 다룰 때 AI 모델의 출력을 항상 비판적으로 평가해야 합니다.