2025년 10월 AI 모델 성능 비교: GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek 최신 순위 정리

안녕하세요,

최근 대형 언어모델(LLM)의 경쟁은 단순한 언어 처리 능력을 넘어, 현실 문제를 해결하는 종합적 수행력으로 확장되고 있습니다. 텍스트 이해와 생성 성능이 상향 평준화되면서, 이제는 도구 활용·멀티스텝 추론·상황 적응력과 같은 실질적 역량이 모델 간 차별화를 만드는 핵심 지표로 부상하고 있습니다.

이번 글에서는 LMArena 등 사용자 투표 기반 평가, Artificial Analysis의 종합 벤치마크, 그리고 GAIA 에이전트 평가 점수 이 세 가지 지표를 함께 보며, 2025년 10월 시점에서 주목할 만한 AI 모델들의 실제 퍼포먼스와 활용 역량을 비교해 보겠습니다.

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이번 글에서는 이러한 흐름을 바탕으로, 세 가지 핵심 지표를 중심으로 LLM의 전반적 성능과 에이전트로서의 실제 문제 해결 역량을 함께 살펴보고자 합니다. 단순한 언어 생성 품질을 넘어, 사용자 경험·객관적 성능·실행 능력이라는 세 축에서 모델의 강점을 비교하고자 합니다.

1. 실사용자 투표 기반 순위 (LMArena) : 실제 사용자가 다양한 모델을 체험한 뒤 직접 투표한 결과를 종합해 산출된 지표로, 체감 성능과 사용자 만족도를 가장 잘 반영합니다.
2. 종합 벤치마크 점수 (Artificial Analysis) : 표준화된 테스트셋을 활용해 추론력·창의성·멀티모달 이해력 등을 수치화한 객관적 성능 지표로, 모델 간 순수 성능 비교에 활용됩니다.
3. GAIA 벤치마크 점수 (GAIA Leaderboard) : GAIA는 단일 모델의 정답률을 평가하는 것이 아니라, 외부 도구를 활용하고 여러 단계를 거쳐 실제 문제를 해결하는 능력을 측정합니다. 따라서 GAIA 점수는 모델의 이론적 추론력보다 현실 환경에서의 실행력과 문제 해결 능력을 보여주는 지표로 이해할 수 있습니다.

 

AI 모델 선택 가이드 (전체 요약)

활용 목적	추천 모델	주요 이유 / 특징
최고 수준의 전반적 성능	- GPT-5 (high) - GPT-5 Codex (high)	LMArena와 Artificial Analysis 모두에서 최고 성능을 기록함. 언어 이해, 코딩, 추론, 멀티스텝 작업 등 전 분야에 강점을 가짐
균형 잡힌 종합형 모델 (성능+비용)	- Gemini 2.5 Pro	Text·WebDev 모두 상위권 유지. 고성능과 비용 효율의 균형이 뛰어나며 멀티모달 대응력 우수
언어 이해·서술형 작업 중심	- Claude 4.1 Opus - Claude 4.5 Sonnet	자연어 처리와 논리 전개에 강하며, 문서 작성·요약·창의적 글쓰기 등 언어 기반 과제에 적합
코딩·개발 환경 최적화	- GPT-5 Codex (high) - Grok 4 Fast	WebDev 분야 1위권. 코드 생성·디버깅·프레임워크 이해도에서 탁월한 효율
실시간 응답·경량 운영형 서비스	- Grok 4 Fast	응답 속도와 처리 효율이 높아 실시간 번역·대화형 서비스·모바일 AI 비서에 적합
가성비 중심 프로젝트	- GPT-OSS-120B (high) - DeepSeek R1	낮은 비용 대비 우수한 추론력과 도구 활용 능력. 연구·테스트·로컬 서비스에 효율적
한국어 및 문서 기반 업무	- EXAONE 4.0 32B	한국어 이해도와 문서 처리 성능이 높으며, 기업용 문서 분석 및 내부 데이터 기반 AI 서비스에 적합
AI 에이전트 구축 및 협업형 시스템	- Claude Sonnet 4 - Gemini 2.5 Pro 조합	GAIA 리더보드 최고 성능 조합. 도구 활용·멀티스텝 플래닝·복합 문제 해결력에서 우수
로컬 실행·오픈소스 연구용	- GPT-OSS-20B (high) - Llama Nemotron Super 49B v1.5	상용 수준의 성능을 합리적 비용으로 구현 가능. 커스터마이징 및 모델 실험 환경에 적합

 

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LMArena — Text·WebDev 카테고리 TOP 모델 비교

이제 각 지표별로 구체적인 결과를 살펴보겠습니다. 먼저 LMArena의 2025년 10월 최신 순위를 기준으로, 실제 사용자 평가에서 높은 선호도를 보인 모델들을 비교합니다. 특히 Text(일반 대화)와 WebDev(웹 개발) 두 가지 주요 카테고리를 중심으로, 어떤 모델이 실사용자 경험에서 두각을 나타내고 있는지 비교해 보겠습니다.

출처: LMArena (클릭시 페이지 이동)

 

[ Text 모델 성적 ]

Text 카테고리는 모델의 전반적인 언어 이해력, 추론 능력, 문맥 파악 능력을 종합적으로 평가하는 핵심 분야입니다. 일상 대화, 창의적 글쓰기, 복잡한 질의응답 등 다양한 상황에서 사용자가 얼마나 자연스럽고 일관된 대화를 경험했는지를 기준으로 순위가 결정됩니다.
즉, 이 카테고리는 모델의 언어적 완성도와 사용자 친화성을 가장 직접적으로 보여주는 척도로 볼 수 있습니다.

 

2025년 10월 9일, LMArena 순위

• Gemini-2.5-Pro — 점수 1452 (52,621표)
• Claude-Sonnet-4.5 — 점수 1448 (4,415표)
• Claude-Opus-4.1 — 점수 1448 (19,933표)
• ChatGPT-4o-Latest — 점수 1441 (37,775표)
• GPT-4.5-Preview — 점수 1441 (14,644표)

[요약]
10월에도 Gemini-2.5-Pro 가 여전히 1위를 지키며, 대화 품질과 응답 일관성 측면에서 가장 높은 사용자 만족도를 기록했습니다. Claude-Sonnet-4.5와 Claude-Opus-4.1 역시 언어 표현력과 자연스러운 문체에서 강세를 보이며, 상위권에 안정적으로 자리하고 있습니다. 또한 ChatGPT-4o와 GPT-4.5-Preview 가 그 뒤를 이어, 상위권 모델 간의 점수 격차가 불과 10점 이내로 매우 치열한 경쟁 구도를 형성하고 있습니다.

 

[ WebDev 모델 성적 ]

WebDev 카테고리는 코드 생성, 디버깅, 프레임워크 이해도 등 웹 개발과 관련된 전문적 작업 능력을 중점적으로 평가합니다. 실제 개발 환경에서 모델이 얼마나 효율적으로 문제를 해결하고 생산성을 높여주는지가 핵심 기준이며, 사용자들이 느끼는 개발 편의성·정확도·작업 속도 향상 효과가 주요 평가 요소로 반영됩니다.

 

2025년 10월 2일, LMArena 순위

• GPT-5 (high) — 점수 1478 (5,180표)
• Claude-Opus-4.1-thinking-16k — 점수 1469 (4,097표)
• Claude-Opus-4.1 — 점수 1461 (4,356표)
• Gemini-2.5-Pro — 점수 1403 (9,704표)
• DeepSeek-R1 (0528) — 점수 1394 (4,800표)

[요약]
10월 WebDev 분야에서는 GPT-5 (high)가 1위를 차지하며, 코드 생성 정확도와 개발 효율성에서 가장 우수한 성능을 보여주었습니다. Claude Opus 4.1 시리즈 역시 상위권을 유지하며, 코드 구조 이해와 디버깅 지원 능력에서 안정적인 평가를 받았습니다. 반면, Text 부문 1위를 기록했던 Gemini-2.5-Pro는 이번에도 상위권에 이름을 올렸으나, 웹 개발 분야에서는 상대적으로 낮은 점수(4위)를 기록하며 영역별 강점 차이를 드러냈습니다. 흥미롭게도 DeepSeek-R1이 꾸준히 5위권을 유지하며, 개방형 모델로서의 경쟁력을 입증하고 있는 점도 주목할 만합니다.

 

[LMArena 결과 종합 요약]

Text와 WebDev 두 카테고리의 결과를 종합하면, 모델별 강점이 뚜렷하게 분화되고 있음을 확인할 수 있습니다. Gemini-2.5-Pro는 자연어 이해와 문장 생성에서 여전히 독보적인 평가를 받으며, 일상 대화·창의적 글쓰기 등 언어 중심 작업에 최적화된 성능을 보였습니다. 반면 GPT-5 (high)는 코드 작성·디버깅·프레임워크 활용과 같은 실제 개발 환경에서 탁월한 효율성을 입증하며, WebDev 분야의 확실한 강자로 자리매김했습니다. 또한 Claude-Opus-4.1 시리즈는 두 영역 모두에서 꾸준히 상위권을 유지하며, 언어 표현력과 기술적 정확성 사이의 균형 잡힌 모델로 평가되고 있습니다.

 

 

Artificial Analysis —  AI 종합 성능 및 가성비 비교

Artificial Analysis는 사용자 평가가 아닌 표준화된 벤치마크 테스트를 통해 모델의 언어 이해력, 추론력, 코딩 능력, 수학적 사고력 등을 다각도로 검토합니다. MMLU-Pro, GPQA Diamond, LiveCodeBench 등 총 8가지 주요 평가 결과를 종합하여, 모델의 지적 완성도와 비용 대비 효율성을 함께 살펴봅니다. 이를 바탕으로 2025년 10월 기준, 가장 강력한 모델과 가장 효율적인 모델이 어떤 경쟁 구도를 보이고 있는지 확인해 보겠습니다.

출처: Artificial Analysis (클릭시 이미지 확대)

 

 

[AI 종합 성능 지수 TOP 5]

AI 종합 성능 지수는 각 모델이 얼마나 깊이 있는 이해와 논리적 추론을 수행할 수 있는가를 나타내는 척도입니다. 이 지수는 언어 이해, 수학적 사고, 코딩, 복합 문제 해결 능력 등 여러 영역의 평가 결과를 종합해 산출되며, 점수가 높을수록 다양한 상황에서 복잡한 과제를 안정적으로 해결할 수 있는 지능 수준이 높다는 의미를 갖습니다.

 

2025년 10월 기준 순위 (Artificial Analysis)

1. GPT-5 Codex (high) — 68점
2. GPT-5 (high) — 68점
3. Grok 4 — 65점
4. Claude 4.5 Sonnet — 63점
5. Grok 4 Fast — 60점

[요약]
2025년 10월 기준, GPT-5 (high)와 GPT-5 Codex (high)가 공동 1위를 차지하며 현존 최고 수준의 지능 지수를 기록했습니다. Claude 4.5 Sonnet은 안정적인 언어 이해력과 추론 능력을 바탕으로 상위권을 유지하고 있으며, xAI의 Grok 4과 Grok 4 Fast 모델이 상위권을 유지하며 강력한 경쟁력을 보여주고 있습니다.

 

[성능 대비 효율 모델]

AI 모델의 경쟁력을 평가할 때는 단순한 성능뿐 아니라 비용 대비 효율성도 함께 살펴볼 필요가 있습니다. 이번 비교에서는 Artificial Analysis의 ‘Intelligence vs. Price’ 지표를 참고하여, 지능 지수와 토큰 단가를 함께 고려했을 때 효율성이 높은 모델들을 정리했습니다. 기준점은 가장 지능점수가 높은 GPT-5 (high) 모델로 설정했습니다.

 

2025년 10월 기준 순위 (Artificial Analysis)

구 분	성능 지수	모델명	비용 (100만 토큰당 $)	설명
상용 모델	60점 이상	GPT-5 (high)	3.44	최고 수준의 언어 이해·추론·코딩 성능을 제공하는 프리미엄 모델입니다. 응답 품질과 일관성이 매우 높지만 비용이 높은 편으로, 대규모 상용 서비스나 연구용 환경에 적합합니다.
		GPT-5 Codex (high)	3.44	코드 생성 및 디버깅에 최적화된 버전으로, GPT-5 수준의 추론 능력을 유지하면서 개발 생산성 중심으로 튜닝되었습니다. WebDev·자동화 분야에 적합합니다.
		Grok 4 Fast	0.28	경량·실시간 응답형 모델로, 코드 생성 및 논리 처리에 강점을 보입니다. 낮은 비용 대비 높은 응답 속도로 에이전트형 서비스에 활용도가 높습니다.
	60점 미만	Gemini-2.5 Pro	3.44	고성능을 유지하면서도 비용 효율이 높아, 균형형 상용 모델로 평가받고 있습니다. 언어·멀티모달·코딩 작업 전반에서 안정적인 성능을 제공합니다.
		Claude-4.1 Opus	30.00	깊은 언어 이해력과 논리적 응답 품질로 강세를 보이며, 창의적 글쓰기·지식 정리 등에서 안정적인 퍼포먼스를 유지합니다. 다만 비용 대비 효율성은 다소 낮은 편입니다.
오픈소스	50점 이상	GPT-OSS-120B (high)	0.26	상용 모델에 근접한 성능을 매우 낮은 비용으로 제공하는 초대형 오픈소스 모델입니다. 연구 및 클라우드 배포 환경에서 높은 가성비를 보입니다.
		DeepSeek R1 0528	1.59	합리적인 비용으로 긴 문맥 처리와 도구 활용 모드를 지원하며, 코딩·추론 분야에서의 비용 대비 효율이 탁월합니다.
	50점 미만	Llama Nemotron Super 49B v1.5	0.17	Meta의 차세대 Llama 계열 모델로, 오픈소스 중 높은 추론력과 안정적 응답 품질을 제공합니다. 텍스트·코딩·분석 작업에서의 정확도와 일관성이 향상되었으며, 합리적 비용 대비 상용급 성능을 구현한 균형형 모델로 평가됩니다.
		GPT-OSS-20B (high)	0.09	가벼운 환경에서도 실행 가능한 초저비용 오픈소스 모델로, 대량 토큰 처리나 로컬 테스트 환경에 적합합니다.

비용 : 비용은 입력(Input) 토큰과 출력(Output) 토큰의 가격을 3:1 비율로 가중 평균하여 계산한 값입니다.

 

[Artificial Analysis 결과 종합 요약]

GPT-5 (high)와 GPT-5 Codex (high)가 가장 높은 지능 지수를 기록하며 전반적인 성능 우위를 유지하고 있습니다. Claude 4.1 Opus와 Claude 4.5 Sonnet은 안정적인 언어 처리 능력을 바탕으로 상위권을 지키고 있습니다. Grok 4 Fast, GPT-OSS-120B, DeepSeek R1 등은 낮은 비용 대비 우수한 성능을 보이며 가성비 중심 모델로 주목받고 있습니다. 전체적으로 GPT-5가 절대적 성능을 주도하는 가운데, 상용 모델은 실용성과 안정성, 오픈소스 모델은 효율성과 접근성 측면에서 경쟁력을 강화하고 있습니다.

 

GAIA 리더보드 – 실제 문제 해결력 평가

GAIA 리더보드는 한 단계 확장된 관점에서 AI 에이전트의 실제 문제 해결 능력을 측정하고 있습니다. 모델이 단독으로 답변을 생성하는 것이 아니라, 도구(tool) 활용·멀티스텝 플래닝·정보 검색·코드 실행 등 다양한 행동 과정을 통해 실제 업무 환경과 유사한 조건에서 평가가 이루어집니다. 웹 검색, 데이터 분석, 문서 요약, 복합 추론 등 실제 시나리오 기반 과제를 얼마나 높은 성공률(%)로 수행하는지를 중심으로, 모델의 실행력과 적응력을 함께 살펴보는 것이 특징입니다.

출처: GAIA 리더보드 (클릭시 페이지 이동)

 

 

2025년 10월 GAIA 리더보드에서는 Claude Sonnet 4와 Gemini 2.5 Pro를 조합한 에이전트가 평균 84점대로 가장 높은 성능을 기록했습니다. 특히 ZTE-AICloud의 Co-Sight v2 시리즈가 1·2위를 차지했으며, Skywork Deep Research Agent v2가 83점대로 뒤를 이었습니다. 상위권에 오른 에이전트들은 공통적으로 Gemini와 Claude 계열 모델을 함께 사용하고 있어, 두 모델이 에이전트 환경에서 우수한 문제 해결 능력을 보인다는 점을 확인할 수 있습니다. 또한 GPT-4.1 기반 에이전트 역시 평균 82점대를 기록하며 안정적인 성능을 유지했습니다.

 

[GAIA 결과 요약]

에이전트 사용 모델	에이전트 활용도 / 성능
Claude Sonnet 4	상위권 에이전트 대부분에서 사용되었으며, Gemini 2.5 Pro와의 조합 시 가장 높은 평균 점수를 기록함. 복합 문제 해결과 계획형 작업에서 우수한 성공률을 보임
Gemini 2.5 Pro	Claude와 함께 활용된 에이전트들이 평균 84점대를 기록하며 상위권을 차지함. 도구 활용과 멀티스텝 추론 능력에서 강점을 보임
GPT-4.1	단일 모델 기반 에이전트로 구성되었음에도 평균 82점대의 안정적인 성능을 유지하며 상위권을 지속적으로 기록함
GPT-5, o3	일부 에이전트(예: ShawnAgent 등)에서 멀티모델 구조로 포함되어, 복합 추론 및 코드 실행 작업의 성능 향상에 기여함
DeepSeek R1	중간권 에이전트에서 보조 모델로 자주 활용되며, 실시간 추론 및 코드 보조 능력에서 효율적인 결과를 보임

 

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2025년 10월 기준으로 작성된 이번 포스팅은 AI 모델들을 다양한 벤치마크 성능뿐 아니라 실제 활용성도 함께 살펴봤습니다. 모델마다 특성과 강점이 뚜렷하게 구분되며, 목적에 따라 선택의 기준 역시 달라집니다. GPT-5는 여전히 최고 수준의 성능을 유지하고 있고, Claude와 Gemini는 안정성과 실무 적합성 측면에서 우수한 평가를 받고 있습니다. 또한 GPT-OSS와 DeepSeek 등 오픈소스 모델들은 비용 효율성과 유연성을 바탕으로 실용적인 대안으로 자리하고 있습니다.

 

이번 내용을 통해 각 모델의 특성을 이해하고, 서비스나 프로젝트의 목적에 가장 잘 맞는 AI를 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

 

감사합니다. 😊

 

 

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[참고 링크]

• 실사용자 투표 기반 (LMArena) : https://lmarena.ai/leaderboard
• 종합 벤치마크 점수 (Artificial Analysis) : https://artificialanalysis.ai/
• GAIA 벤치마크 점수 (GAIA Leaderboard) : https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard