주요 AI 언어 모델 성능 비교 (2025년 기준)

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2025년 기준으로 주요 AI 언어 모델들의 성능을 비교한 자료는 다음과 같습니다. 이는 다양한 벤치마크 테스트 결과를 기반으로 하며, 각 모델의 특징과 성능을 요약한 것입니다.

🔍 주요 AI 언어 모델 성능 비교 (2025년 기준)

모델MMLU (지식)GPQA (고급 추론)AIME (수학)멀티모달 지원특징

 

모델	MMLU (지식)	GPQA (고급 추론)	AIME (수학)	멀티모달 지원	특징
OpenAI o3	약 92% (추정)	87.7%	96.7%	지원	고급 추론 및 코딩 능력 강화
Google Gemini 2.5 Pro	89.8%	84.0%	92.0%	지원	Deep Think 모드로 복잡한 문제 해결 능력 향상
xAI Grok-3 (Think)	92.7%	84.6%	93.3%	제한적	대규모 데이터로 훈련된 고성능 모델
Anthropic Claude 3.7 Sonnet	86%	78.2%	61.3%	지원	안정적인 성능과 멀티모달 처리 능력
Meta Llama 4 Maverick	80.5%	69.8%	58.4%	지원	오픈소스 기반으로 실용성 강조
DeepSeek R1	8.54% (HLE 기준)	-	-	제한적	중국 최초의 고성능 모델로 주목
Alibaba Qwen 2.5-Max	87.9%	-	-	지원	오픈소스 모델로 기업 활용도 높음
Mistral Medium 3	-	-	-	지원	비용 효율성과 배포 용이성 강조

📌 주요 모델 요약

• OpenAI o3: 고급 추론 능력과 코딩 성능이 뛰어나며, 복잡한 문제 해결에 강점을 보입니다.
• Google Gemini 2.5 Pro: Deep Think 모드를 통해 인간과 유사한 사고 과정을 구현하며, 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘합니다.
• xAI Grok-3 (Think): 대규모 데이터로 훈련되어 고성능을 자랑하며, 특히 수학 및 과학 분야에서 우수한 성능을 보입니다.
• Anthropic Claude 3.7 Sonnet: 안정적인 성능과 멀티모달 처리 능력으로 다양한 용도에 적합합니다.
• Meta Llama 4 Maverick: 오픈소스 기반으로 실용성이 높으며, 기업 환경에서의 활용에 유리합니다.
• DeepSeek R1: 중국에서 개발된 고성능 모델로, 글로벌 AI 경쟁에서 주목받고 있습니다.
• Alibaba Qwen 2.5-Max: 오픈소스로 제공되어 기업에서의 활용도가 높으며, 다양한 분야에서 경쟁력 있는 성능을 보입니다.
• Mistral Medium 3: 비용 효율성과 배포 용이성으로 중소기업 및 연구 기관에서의 활용에 적합합니다.

이러한 모델들은 각자의 강점과 특성을 가지고 있으며, 사용 목적과 환경에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고급 추론이나 복잡한 문제 해결이 필요한 경우 OpenAI o3나 Google Gemini 2.5 Pro가 적합할 수 있으며, 비용 효율성과 배포 용이성을 중시하는 경우 Mistral Medium 3를 고려할 수 있습니다.

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