BQ 개발자입니다.
요즘 AI 모델들이 정말 많이 나오고 있는데, 어떤 특징들이 있는지 한번 살펴봤습니다.
GPT-4
- 법률, 의료 분야에서 최고 성능 (변호사 시험 90%대 점수라니 대단..)
- 멀티모달 지원으로 이미지도 처리
- 근데 가격이 너무 비싸서 실무에서 쓰기는 좀 부담스러울듯
DeepSeek-V3
- 수학/코딩에서 특히 강점 (MATH-500 90.2% 기록)
- 128K 컨텍스트 윈도우 지원
- 과학 연구나 개발할 때 좋아보임
Qwen 2.5
- 29개 언어 지원이 인상적
- 샤오미 AI 어시스턴트에 실제 적용 중
- 글로벌 서비스 준비중이라면 고려해볼만함
LG EXAONE 3.0
- 한국어/영어 특화
- LG디스플레이에서 30만개 문서 처리에 사용 중
- 국내 기업이라 기술 지원도 기대됨
LlaMA 3.2
- 오픈소스라 이것저것 실험하기 좋음
- 고해상도 이미지 처리 가능
- EU 제한이 있다는게 아쉬움
Claude 3.5 Sonnet
- 코딩 성능이 특히 좋다고 함
- 이전보다 처리 속도 2배 향상
- 개발 프로젝트에 적합해 보임
Mistral Large 2
- GPT-4보다 12.5배 저렴하다는게 메리트
- 80개 이상 코딩 언어 지원
- 가성비 생각하면 괜찮은 선택지
Grok
- 실시간 데이터 접근이 강점 (X/트위터 데이터 실시간 학습)
- 다른 모델들보다 더 직설적이고 유머러스한 답변 스타일
- 아직 초기 단계라 실제 성능은 지켜봐야 할 듯
💡 이런 상황이라면 이런 모델?
보기만 해도 어지럽네요 모델이 왜이렇게 많지..
그래도 각각 분야에 특화된 모델들이다보니 분야에 맞춰서 골라쓰면 더 나은 결과물이 나오긴해서
간단하게 정리해봤는데요
• 정확도가 생명이라면 → GPT-4
• 수학/과학 연구라면 → DeepSeek-V3
• 글로벌 서비스라면 → Qwen 2.5
• 오픈소스로 시작한다면 → LlaMA 3.2
• 개발 프로젝트라면 → Claude 3.5 Sonnet
• 비용이 제한적이라면 → Mistral Large 2
• 실시간 데이터 분석 -> Grok? (아직 검증은 필요)
결국 아직까지 모든 것에 한 모델만 활용하는게 답은 아닌 것 같아요.
각자의 구체적인 상황과 필요에 따라 여러 모델들을 테스트해보고 선택해야 좋긴한데,,
사실 이렇게 모델이 많아지니까 선택하기가 더 어려워지는 것 같습니다.
알트먼 형이 "모델 선택도 AI가 해주게 될 것"이라고 했던 게 생각나는데요.
빨리 우리의 상황에 맞는 최적의 AI 모델을 AI가 추천해주는 날이 오면 좋겠습니다. 🙏
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