앤트로픽 클로드 3.7 소넷 속도와 심사숙고의 결합

직관과 분석 사이의 간극 좁히기

대부분의 최신 AI 모델은 빠른 응답이나 심층 분석 중 하나에 특화되어 있습니다. 앤트로픽의 클로드 3.7 소넷은 이 틀을 깨고 두 가지 기능을 모두 통합합니다. 이를 통해 필요할 때 즉각적인 답변을 제공하거나 단계별 추론을 통해 사용자에게 사고 과정을 투명하게 보여줍니다.

앤트로픽이 설명하듯이, 이 이중 기능은 보다 유연하고 자연스러운 사용자 경험을 제공합니다. 이는 빠른 반응과 깊은 생각을 모두 관리하는 인간의 인지 과정을 반영합니다. 앤트로픽은 이러한 통합된 추론 방식이 별도의 개체에 위임되는 기능이 아니라 고급 AI 모델의 기본적인 특징이 되어야 한다고 생각합니다.

사용자는 현재 클로드 챗봇을 통해 클로드 3.7 소넷을 경험할 수 있습니다. 무료 버전을 포함한 모든 구독 계층에서 액세스할 수 있지만, “확장된 사고” 모드는 Pro, Team, Enterprise 구독자에게만 제공되는 프리미엄 기능입니다. 챗봇 외에도, 이 모델은 앤트로픽 API, 아마존 베드락, 구글 클라우드의 버텍스 AI 플랫폼을 통해 사용할 수 있어 다양한 통합 및 응용 방법을 제공합니다.

클로드 3.7 소넷 분석: 독특한 기능을 갖춘 기반 모델

클로드 3.7 소넷은 기본적으로 인간의 의사소통과 매우 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. 빠른 패턴 기반 출력과 미묘하고 잘 고려된 응답을 모두 제공하는 데 능숙합니다. 이러한 다재다능함 덕분에 코딩, 복잡한 지침 따르기, 다중 모드 정보 이해, 에이전트 기능 발휘와 관련된 작업에서 특히 효과적입니다.

이 모델은 전 OpenAI 임원들이 2021년에 설립한 AI 연구 개발 회사인 앤트로픽의 작품입니다. 앤트로픽은 책임감 있게 생성 AI를 발전시키는 데 전념하고 있으며, 안전과 윤리적 고려 사항을 매우 중요하게 생각합니다. 이러한 노력은 개발 과정에 반영되어 최첨단 AI 제품이 회사의 엄격한 표준에 부합하는지 확인하기 위해 대중에게 공개되기 전에 엄격한 안전 평가를 거칩니다.

앤트로픽은 클로드 3.7 소넷에 대해 광범위한 테스트, 훈련 및 평가를 거쳤으며, 외부 전문가와 협력하여 보안, 안전 및 신뢰성 벤치마크를 준수하는지 확인했습니다. 또한 이 회사는 이 모델이 유해한 프롬프트와 무해한 프롬프트를 구별하는 능력이 향상되어 이전 모델에 비해 질문 거부 또는 연기 사례가 줄었다고 주장합니다.

클로드 3.7 소넷의 다재다능함: 평범함을 넘어

클로드 3.7 소넷은 다른 유사한 모델과 비슷한 광범위한 기능을 갖추고 있습니다. 질문에 답하고, 아이디어를 브레인스토밍하고, 기존 콘텐츠를 요약하고, 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이미지와 텍스트를 모두 입력으로 사용할 수 있습니다. 그러나 몇 가지 주요 영역에서 다른 앤트로픽 모델과 차별화됩니다.

추론의 도약

클로드 3.7 소넷은 앤트로픽이 공개적으로 사용할 수 있는 추론 모델을 처음으로 선보인 것입니다. 이러한 모델은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누고, 최종 답변을 공식화하기 전에 사실을 확인하도록 설계되었습니다. 인간의 사고 과정을 완벽하게 복제하지는 않지만, 연역에서 영감을 얻은 접근 방식을 통해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 것을 목표로 합니다.

기존의 대규모 언어 모델과 추론 모델의 기능을 모두 수행하는 클로드 3.7 소넷은 사용자가 빠르고 직관적인 답변과 더 신중하고 분석적인 응답 중에서 선택할 수 있도록 지원합니다.

  • 표준 모드: 이 모드에서 모델은 앤트로픽의 클로드 3.5 소넷의 향상된 버전으로 작동하며, 지식 검색, 판매 자동화, 컴퓨터 프로그래밍과 같이 빠른 응답이 필요한 복잡한 작업에 탁월합니다.

  • 확장된 사고 모드: 이 모드를 활성화하면 모델이 “사고 콘텐츠 블록”을 생성하여 내부 추론 과정을 사용자에게 시각적으로 표시합니다. 이러한 통찰력은 최종 응답에 통합되어 수학, 물리학, 지침 따르기, 코딩과 같은 영역에서 모델의 성능을 향상시킵니다.

앤트로픽의 API를 통해 사용자는 클로드 3.7 소넷의 “사고” 예산을 세부적으로 제어할 수 있습니다. 모델이 응답하기 전에 최대 128,000 토큰까지 추론 시간에 제한을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 속도, 비용, 답변의 품질 간의 균형을 미세하게 조정할 수 있습니다. 두 모드 모두 가격은 동일하게 유지됩니다. 입력 토큰 백만 개당 3달러, 출력 토큰 백만 개당 15달러이며, 사고에 사용된 토큰도 포함됩니다.

코딩 능력: 새로운 기준

앤트로픽은 클로드 3.7 소넷을 현재까지 가장 능숙한 코딩 모델이라고 칭찬합니다. 버그를 식별 및 수정하고, 새로운 기능을 개발하고, 기술 개념을 설명하고, 다양한 프로그래밍 언어에 대한 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 확장된 사고 모드는 복잡한 작업과 워크플로우를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 지원하도록 특별히 최적화되어 전체 소프트웨어 개발 수명 주기를 가속화합니다.

클로드 3.7 소넷을 보완하기 위해 앤트로픽은 에이전트 코딩 도구인 클로드 코드의 미리보기도 공개했습니다. 이 도구는 “능동적인 협력자” 역할을 하며 코드를 검색 및 읽고, 파일을 편집하고, 테스트를 작성 및 실행하고, 명령 도구를 활용할 수 있으며, 이 모든 과정에서 사용자에게 진행 상황을 알립니다.

앤트로픽은 클로드 코드가 테스트 주도 개발, 복잡한 문제 디버깅, 대규모 리팩토링과 같이 일반적으로 인간 개발자가 수동으로 45분 이상 소요해야 하는 작업을 처리할 수 있다고 주장합니다. 비디오 데모에서는 “이 프로젝트 구조를 설명하세요”와 같은 간단한 명령으로 프로젝트를 분석하는 도구의 기능을 보여주었습니다. 개발자는 명령줄에서 일반 영어로 코드를 수정할 수 있으며, 클로드 코드는 변경 사항을 꼼꼼하게 설명하고, 오류를 테스트하고, GitHub에 업데이트를 푸시하기까지 합니다.

실제 응용 분야: 클로드 3.7 소넷이 빛나는 곳

이전 모델과 마찬가지로 클로드 3.7 소넷은 광범위한 잠재적 응용 분야를 자랑합니다. 앤트로픽은 문서에서 몇 가지 주요 사용 사례를 강조했습니다.

  • 소프트웨어 엔지니어링: 클로드 3.7 소넷은 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 “최첨단” 성능을 달성하여 복잡한 소프트웨어 관련 문제를 해결하는 데 능숙합니다. 이를 통해 코드 생성, 디버깅, 개발 워크플로우 자동화와 같은 작업에 강력한 도구로 자리매김합니다.

  • 티켓 라우팅: 이 모델의 고급 자연어 처리 기능은 긴급성, 고객 의도, 우선 순위, 고객 프로필과 같은 요소를 기반으로 고객 지원 티켓을 자동으로 정렬하고 라우팅하는 데 활용할 수 있습니다.

  • 고객 지원 에이전트: 정교한 대화 기능을 통해 실시간으로 문의를 처리하고, 24시간 지원을 제공하고, 정확한 응답과 긍정적인 상호 작용으로 많은 요청량을 관리할 수 있는 자동화된 고객 지원 에이전트를 만들 수 있습니다.

  • 콘텐츠 중재: “정직하고, 도움이 되며, 무해”하도록 훈련된 이 모델은 디지털 애플리케이션을 중재하여 안전하고 존중하며 생산적인 환경을 조성하는 데 사용할 수 있습니다.

  • 법률 요약: 고급 자연어 처리 능력을 갖춘 이 모델은 법률 문서를 효율적으로 요약하여 주요 정보를 추출하여 법률 연구 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 계약 검토, 소송 준비, 규제 업무에 활용하여 사용자의 귀중한 시간을 절약하면서도 정확성을 유지할 수 있습니다.

클로드 3.7 소넷 벤치마킹: 비교 분석

앤트로픽은 클로드 3.7 소넷을 OpenAI의 o1 및 o3-mini, DeepSeek의 R1, xAI의 Grok 3, 자체 클로드 3.5 소넷을 포함하여 크기와 기능이 비슷한 다른 모델과 엄격하게 비교했습니다. 이러한 평가는 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 도구 사용, 지침 따르기, 일반 추론, 다중 모드 이해, 에이전트 코딩과 같은 다양한 기능을 포괄했습니다.

결과에 따르면 클로드 3.7 소넷, 특히 확장된 사고 모드에서는 대부분의 테스트에서 대부분의 경쟁 모델보다 성능이 뛰어났습니다. 그러나 대학원 수준 추론(GPQA Diamond)에서는 Grok 3보다, 다국어 Q&A(MMMLU)에서는 o1보다, 시각적 추론(MMMU)에서는 Grok 3 및 o1보다, 수학 문제 해결(MATH 500)에서는 o1, o3-mini, R1보다, 고등학교 수학 경시대회(AIME 2024)에서는 Grok 3, o1, o3-mini, R1보다 낮은 점수를 받았습니다. 클로드 3.7 소넷은 표준 모드에서도 좋은 성능을 보였지만, 확장된 사고 모드에서만큼 경쟁 모델을 압도하지는 못했습니다.

이러한 전통적인 벤치마크 외에도 클로드 3.7 소넷은 확장된 사고 모드에서 작동할 때 포켓몬 게임 플레이 테스트에서 앤트로픽의 이전 모델을 모두 능가했습니다.

한계 인정: AI의 불완전한 본성

다른 AI 모델과 마찬가지로 클로드 3.7 소넷도 완벽하지 않다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 부정확한 응답을 생성하고 훈련 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수 있습니다. 또한 표준 모드에서 수학 관련 작업의 성능은 일부 경쟁 모델보다 뒤떨어지지만, 확장된 사고 모드에서는 이 영역에서 상당한 개선을 보입니다.

클로드 3.7 소넷 액세스: 다양한 방법

클로드 3.7 소넷에 액세스하고 활용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

  1. 클로드 챗봇: 클로드 3.7 소넷의 표준 모드는 모든 구독 계층(Free, Pro, Team, Enterprise)에서 사용할 수 있습니다. 그러나 확장된 사고 모드는 Pro, Team, Enterprise 구독자에게만 제공됩니다.

  2. 앤트로픽의 API: 개발자는 앤트로픽의 API를 통해 클로드 3.7 소넷을 자체 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 통합을 용이하게 하기 위한 포괄적인 단계별 가이드가 제공됩니다.

  3. 타사 플랫폼: 클로드 3.7 소넷은 아마존 베드락 및 구글 클라우드의 버텍스 AI 플랫폼에서도 사용할 수 있으므로 사용자는 기본 인프라를 관리할 필요 없이 모델을 애플리케이션에 통합하고 배포할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

일반적인 질문을 해결하기 위해 간단한 FAQ 섹션을 마련했습니다.

  • 클로드 3.7 소넷을 사용할 수 있나요? 네, 클로드 3.7 소넷은 모든 구독 계층(Free 포함)의 클로드 챗봇을 통해 액세스할 수 있으며, 확장된 사고 모드는 Pro, Team, Enterprise 구독자에게만 제공됩니다. 또한 앤트로픽 API, 아마존 베드락, 구글 클라우드의 버텍스 AI 플랫폼을 통해서도 사용할 수 있습니다.

  • 클로드 3.7 소넷은 무료인가요? 네, 클로드 3.7 소넷의 표준 버전은 클로드 챗봇을 통해 무료로 액세스할 수 있습니다. 그러나 확장된 사고 기능은 유료 Pro, Team, Enterprise 구독 계층에서만 사용할 수 있습니다. 이 모델은 앤트로픽 API, 아마존 베드락, 구글 클라우드의 버텍스 AI 플랫폼에서 입력 토큰 백만 개당 3달러, 출력 토큰 백만 개당 15달러로 가격이 책정됩니다.

  • 클로드 3.7 소넷은 다중 모드인가요? 네, 클로드 3.7 소넷은 텍스트와 이미지 입력을 모두 허용하므로 다중 모드입니다. 그러나 텍스트 응답만 생성합니다.

  • 클로드 3.7 소넷은 안전한가요? 어떤 AI 모델도 위험이 전혀 없는 것은 아니지만, 앤트로픽은 클로드 3.7 소넷에 대해 광범위한 테스트, 훈련 및 평가를 수행했으며, 외부 전문가와 협력하여 보안, 안전 및 신뢰성 표준을 충족하는지 확인했습니다. 또한 이 회사는 이 모델이 유해한 프롬프트와 양성 프롬프트를 구별하는 능력이 향상되어 이전 모델에 비해 질문 연기가 줄었다고 주장합니다. 구체적으로, 클로드 3.5 소넷에 비해 표준 모드에서는 불필요한 거부가 45%, 확장된 사고 모드에서는 31% 감소합니다.

  • 클로드 코드란 무엇인가요? 클로드 코드는 앤트로픽에서 개발한 에이전트 코딩 도구로, 코드 검색 및 읽기, 파일 편집, 테스트 작성 및 실행, 명령 도구 사용, GitHub에 업데이트 푸시와 같은 고급 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

  • 추론 모델이란 무엇인가요? 추론 모델은 복잡한 문제를 분석하고, 이를 관리 가능한 단계로 나누고, 최종 답변을 제공하기 전에 응답을 개선하도록 설계되었습니다. 목표는 빠르고 패턴 기반 출력을 생성하는 표준 언어 모델보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 제공하는 것입니다. 클로드 3.7 소넷의 경우, 모델은 단일 시스템 내에서 빠른 응답과 깊고 반성적인 사고 사이를 원활하게 전환할 수 있습니다. 이는 인간과 유사한 추론 및 문제 해결 능력을 모방하려는 AI 연구에서 중요한 진전을 나타냅니다.