안녕하세요,
최근 들어 다양한 대규모 언어 모델(LLM)이 출시되면서, 어떤 모델이 더 뛰어난지 판단하기가 점점 어려워지고 있습니다. 단순한 벤치마크 수치만으로는 실제 사용 환경에서의 성능을 정확히 가늠하기 어렵기 때문입니다.
이러한 상황에서 사용자 참여 기반의 평가 방식이 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 대표적인 비교 플랫폼인 Chatbot Arena에서 제공하는 정보를 바탕으로, 최신 AI 언어 모델들의 성능을 정리해보겠습니다.
Chatbot Arena는 다양한 AI 언어 모델들이 얼마나 똑똑한지를 비교할 수 있는 공개 플랫폼입니다. OpenAI, Google, Anthropic 같은 여러 기업의 모델들이 같은 질문에 어떻게 답하는지를 직접 비교해볼 수 있도록 만들어졌습니다. 가장 큰 특징은 사용자들이 직접 두 모델의 답변을 보고 더 나은 쪽을 선택하는 방식으로 평가가 진행된다는 점입니다. 이때 모델 이름은 숨겨져 있어서, 오직 답변의 내용만 보고 판단하게 됩니다. 덕분에 더 공정하고 현실적인 평가가 가능합니다. 많은 사람들이 참여한 결과는 순위표(리더보드)로 정리되어 공개되며, 어떤 모델이 실제 사용에서 좋은 반응을 얻고 있는지를 한눈에 확인할 수 있습니다.
👉 Chatbot Arena 리더보드 바로가기 : https://lmarena.ai/?leaderboard
AI 모델 선택 가이드 (전체 요약)
| 목적 | 추천모델 | 설명 |
| 최고의 성능이 필요한 경우 | Gemini 2.5 Pro / Gemini 2.5 Flash | 가장 높은 Arena Score를 기록한 최상위 모델 |
| 추론 성능이 뛰어난 모델 | Gemini 2.5 Pro / o3 | 높은 성능과 다양한 작업 대응력 |
| 가성비를 중시하는 경우 | Gemma-3 27B / Gemini 2.0 Flash / Llama-4 Maverick |
저렴한 비용에 준수한 성능 제공 |
| 무료로 강력한 AI 사용 | DeepSeek-V3 / Gemma-3 27B / Qwen3-235B-A22B |
오픈소스로 자유롭게 사용 가능 |
| 웹 개발 및 코딩 작업에 특화 | Gemini 2.5 Pro / Claude 3.7 Sonnet / Gemini 2.5 Flash |
코드 생성, 디버깅, API 설계 등 개발에 최적 |
Language (언어 모델 평가)
Chatbot Arena에서 주로 진행되는 LLM(대형 언어 모델) 평가 카테고리입니다. 아래는 Chatbot Arena에서 제공하는 다양한 평가 기준에 따라 정리된 AI 모델 비교 표로, 2025년 5월 기준 최신 결과를 반영하고 있습니다.
- 2025년 5월 기준, 총 229개 모델 평가, 약 290만 건의 투표 데이터 기반
- GPT-4.5, Gemini 2.5 Pro, ChatGPT-4o, Grok-3 등 최신 모델 포함
[전반적인 모델 성적]
최신 LLM 평가 결과에 따르면, "Gemini 2.5 Pro (2025-05-06)"이 종합 1위를 차지하였습니다. 그 뒤를 이어 "Gemini 2.5 Flash (2025-05-20)"이 2위, "o3 (2025-04-16)"이 3위를 기록하였으며, "ChatGPT-4o (2025-03-26)"은 4위에 올랐습니다.
이러한 상위권 모델들은 문체 제어(Style Control)가 적용된 평가에서도 지속적으로 높은 성능을 보여주고 있으며, Hard Prompts, Coding, Math, Creative Writing 등 다양한 세부 항목에서도 전반적으로 우수한 평가를 받고 있습니다.
종합적으로 볼 때, 구글(Gemini 시리즈)과 오픈AI(GPT 시리즈)의 최신 모델들이 다양한 과제에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 현재 기준으로 가장 우수한 대규모 언어 모델로 평가되고 있습니다.
※ Style Control: 모델이 다양한 스타일이나 문체 요청을 얼마나 잘 이해하고, 정확하게 반영하는지를 평가하는 개념입니다. 문체나 스타일 변경 요구에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 의미합니다.
[추론 모델 성적]
추론 성능을 중점적으로 평가하는 Hard Prompts 항목에서는 "Gemini 2.5 Pro"와 "o3" 모델이 가장 우수한 성적을 기록하였습니다. 특히 Gemini 2.5 Pro는 문체 제어(Style Control)를 함께 적용한 고난도 질문에서도 안정적으로 1위를 유지하고 있어, 복잡하고 정교한 요청에 대한 이해와 대응 능력이 뛰어난 것으로 나타났습니다.
이러한 결과는 해당 모델들이 단순 지식 전달을 넘어, 논리적 추론과 맥락 이해에 있어서도 매우 높은 수준의 성능을 보여주고 있음을 시사합니다. ChatGPT-4o와 Grok-3 또한 상위권에 포함되며, 고난도 질문 처리 능력에서 좋은 평가를 받고 있습니다.
[오픈 소스 모델]
오픈 소스 모델 가운데에서는 "DeepSeek-V3 (0324)"이 가장 뛰어난 성과를 보였습니다. 종합 순위에서는 7위를 기록하였으며, 코딩, 수학, 지시 수행 등 여러 세부 항목에서도 우수한 성능을 보여주었습니다. 또한 "DeepSeek-R1" 역시 종합 순위 9위를 차지하며, 안정적인 전반적 성능을 입증하였습니다. 이 두 모델은 오픈 소스임에도 불구하고 상용 모델에 근접하는 수준의 결과를 보이며 실용적인 가능성을 보여주고 있습니다.
한편, "Gemma-3 27b-it"과 "Qwen3-235B-A22B"는 오픈 소스 모델 중에서 상위권에 해당하는 성적을 기록하였습니다. 특히 Qwen3-235B-A22B는 100억 매개변수를 넘는 대형 모델임에도 불구하고, 공개된 오픈 라이선스를 통해 고성능 모델을 무료로 활용할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다.
Price Analysis (가격 분석)
아래 이미지는 Chatbot Arena의 비용 대비 성능 분석 그래프로, 각 AI 모델의 성능(Arena Score)과 비용($/M Tokens)을 비교한 데이터입니다.
전반적인 성능과 비용 대비 효율을 함께 고려한 그래프 분석 결과, "Gemma-3 27B"는 매우 저렴한 가격(약 $0.07/100만 토큰)에도 불구하고 1,341.46점대 Arena Score를 기록하며 뛰어난 가성비를 보여주고 있습니다. 성능은 상위권에는 미치지 않지만, 비용 효율성을 가장 중요하게 생각하는 사용자에게는 매우 합리적인 선택지로 평가됩니다.
"Gemini 2.0 Flash" 역시 비슷한 가격대에서 1,354.79점 수준의 Arena Score를 달성하여, 성능과 가격의 균형을 모두 갖춘 모델로 손꼽히고 있습니다. 아울러, "Meta의 LLaMA 4 Maverick"도 합리적인 비용으로 높은 성능을 보여주며, 다양한 활용 환경에서 실용성이 높다고 볼 수 있습니다.
한편, 가장 뛰어난 성능을 기록한 모델은 "Gemini 2.5 Pro Preview"입니다. 이 모델은 Arena Score 약 1,436.98점을 기록하며 모든 모델 중 가장 우수한 성능을 보여주고 있습니다. 다만, 상대적으로 높은 비용이 요구되므로, 성능을 최우선으로 고려하는 고급 사용 사례에 적합한 모델로 분류됩니다.
[요약]
- 가성비 최고 모델: Gemma-3 27B
- 성능과 비용 균형 우수 모델: Gemini 2.0 Flash, Llama-4 Maverick
- 최고 성능 모델: Gemini 2.5 Pro Preview
WebDev Arena (웹 개발 AI 배틀)
아래 이미지는 Chatbot Arena의 웹 개발 특화 AI 모델 성능 비교 테이블로, 다양한 AI 모델의 코딩 보조 및 웹 개발 작업 수행 능력을 평가한 순위를 보여줍니다.
웹 개발 및 코딩 관련 성능이 가장 우수한 모델은 "Gemini 2.5 Pro Preview (2025-05-06)"입니다. 이 모델은 Arena Score 1414.64점을 기록하며 종합 성능 1위는 물론, 웹 개발 분야에서도 가장 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 코드 생성, 디버깅, API 설계 등 복잡한 개발 요청에 대해 빠르고 정확한 응답을 제공하며, 개발자 도구로서의 완성도가 매우 높은 것으로 평가받고 있습니다.
특히 주목할 점은, 웹 개발 성능에서 한동안 1위를 유지하던 Claude AI(Anthropic)를 제치고 Gemini가 새롭게 1위 자리를 차지했습니다. 이전까지 Claude 3.5 및 3.7 Sonnet이 개발 요청 처리 능력에서 강세를 보였지만, 최근에는 Gemini 시리즈가 스타일 제어, 코드 응답 품질, 종합 추론 능력에서 앞서는 모습을 보이며 우위를 점하고 있습니다.
2위는 여전히 강력한 성능을 보이고 있는 "Claude 3.7 Sonnet (2025-05-19)"으로, Arena Score 1357.05점을 기록하고 있습니다. 이어서 "Gemini 2.5 Flash Preview (2025-05-20)"가 1310.42점으로 3위를 차지하며 빠르게 상위권에 진입했습니다.
또한 GPT-4.1 (2025-04-14), DeepSeek-V3 (0324), DeepSeek-R1 등도 상위권에 포함되어 있으며, 특히 DeepSeek 시리즈는 오픈 소스 모델로서 실무 수준의 코딩 지원을 제공하며 많은 관심을 받고 있습니다.
2025년 5월 18일 기준 Chatbot Arena의 평가 결과, 대규모 언어 모델들 간의 성능 격차가 점차 좁혀지고 있다는 점을 다시 한 번 확인할 수 있었습니다. 전반적인 순위나 성능 분포는 지난 평가들과 크게 다르지 않았으나, 몇 가지 주목할 만한 변화도 있었습니다.
특히 눈에 띄는 점은 웹 개발 및 코딩 관련 성능에서 Google의 Gemini 시리즈가 빠르게 부상하고 있다는 점입니다. 과거에는 Claude 시리즈가 개발 작업에 특화된 성능으로 독보적인 입지를 유지했으나, 최근에는 Gemini 2.5 Pro와 Gemini 2.5 Flash가 그 자리를 대체하며 새로운 강자로 떠오르고 있습니다. 실제 코드 생성, 디버깅, API 설계 등에서 뛰어난 성능을 보이며 실무 개발 환경에서의 활용 가능성을 크게 높이고 있습니다.
또한 오픈소스 모델 분야에서도 변화가 감지되고 있습니다. 기존의 DeepSeek-V3나 Gemma-3 27B와 함께, 최근에는 Qwen3-235B-A22B 등 Qwen 시리즈가 점차 존재감을 드러내고 있는 모습입니다. Qwen 모델은 다양한 작업에서 균형 잡힌 성능을 보여주고 있으며, 특히 Apache 2.0 라이선스를 기반으로 자유롭게 사용할 수 있다는 점에서 개발자 커뮤니티의 관심을 받고 있습니다.
결론적으로, 이번 리더보드는 사용 목적에 따라 AI 모델을 선택할 때 중요한 기준점을 제시하고 있으며, 성능, 가격, 라이선스, 활용 분야별로 모델을 전략적으로 선택하는 것이 더욱 중요해지고 있음을 시사합니다. 향후에도 사용자 기반 평가를 통해 AI 모델의 흐름을 지속적으로 관찰하는 것이 현명한 접근이 될 것입니다.
감사합니다. 😊
[오픈 소스 활용하기]
- Gemma-3 모델 오픈 소스 활용하기 : [Marcus' Story] - 구글의 온디바이스 모델 Gemma3를 소개합니다.
- Qwen3 모델 오픈 소스 활용하기 : [Marcus' Story] - [오픈소스 AI] Qwen3 모델 사용법｜로컬 환경에서 직접 실행하기
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