사용할 가치가 있는 AI 모델: 현재 시장 순위

Terra 모델은 Luna에 비해 작업당 비용이 높아 시장에서 어정쩡한 위치에 있습니다. Terra가 특정 기능을 제공하지만, 그 이점의 상당 부분은 Luna 모델을 사용하여 훨씬 적은 비용으로 달성할 수 있습니다. 더 고급적이고 요구 사항이 많은 작업의 경우, 'Soul' 모델은 종종 우수한 속도와 전반적인 효율성을 제공하여 Terra의 매력을 더욱 감소시킵니다.

Theo는 "Luna로 훨씬 저렴하게 얻을 수 있는 많은 숫자들이 있기 때문에 매우 이상한 위치에 놓여 있습니다."라고 언급했습니다. 이 비용 효율성 문제는 Terra가 더 저렴하고 더 강력한 경쟁자 모두에 대해 가격을 정당화하는 데 어려움을 겪는다는 것을 의미합니다.

Luna는 유용성과 비용 효율성에서 탁월한 A등급을 받아 최고 수준의 소형 모델로서의 위치를 확고히 했습니다. 코딩 도구 및 다양한 비핵심 작업에 높은 효율성을 보여줍니다.

Theo는 "Luna를 A 등급에 넣은 이유는 오랫동안 우리가 가졌던 빠르고, 똑똑하며, 다양한 임의의 작업에 좋은 첫 번째 저렴한 모델이기 때문입니다."라고 말했습니다. 이 모델은 특히 도구 호출 및 스레드를 효과적으로 관리하는 등 에이전트 작업에 뛰어납니다. 또한, OpenAI 구독에 포함되어 상당수의 사용자에게 사실상 무료로 제공되어 가치 제안을 높입니다.

DeepSeek이 성공적이었던 R1 브랜딩에서 새로운 모델(특히 V4 Flash 및 Pro)의 V 시리즈로 회귀하기로 한 결정은 비판을 불러일으켰습니다. 이러한 변화는 소프트웨어 개발 커뮤니티 내에서 R1 시리즈가 얻은 상당한 시장 인지도와 긍정적인 평판을 간과한 것으로 보입니다.

Theo는 "R1이 소프트웨어 개발 분야에서 큰 비중을 차지했기 때문에 이 새로운 모델에 V 시리즈를 사용해서는 안 된다고 생각합니다."라고 말했습니다. V4 Flash 및 Pro 모델은 또한 일관성 없는 스냅샷 기능을 보여주어 새로운 브랜딩 전략에 대한 우려를 더했습니다.

V4 Flash는 개방형 가중치를 제공하여 Luna와 차별화됩니다. 이는 접근성을 크게 높이고 사용자가 사용자 정의 및 다양한 응용 프로그램에 더 큰 유연성을 허용합니다. 이러한 개방형 가중치 특성은 개발자가 비공개 소스 대안으로는 불가능한 방식으로 모델을 수정하고 활용할 수 있도록 합니다.

Theo는 "V4 Flash는 Luna와 달리 개방형 가중치이며, 이는 원하는 대로 활용할 수 있도록 매우 접근성 있게 만듭니다."라고 강조했습니다. 그러나 Luna는 여전히 더 비용 효율적인 옵션이며, 비슷한 분석 작업의 경우 V4 Flash의 절반 정도 가격입니다. V4 Flash의 주목할 만한 단점은 Luna보다 논리 루프에 더 자주 갇히는 경향이 있어 작업 흐름을 방해할 수 있다는 것입니다.

DeepSeek의 V4 Flash 및 Pro 모델의 중요한 단점은 비전 지원이 부족하여 이미지 입력을 처리하는 능력을 저해하고 많은 사용자의 작업 흐름에 부정적인 영향을 미친다는 것입니다. 이러한 한계는 현재 AI의 발전을 고려할 때 특히 두드러지며, 2026년에 출시된 'Pro' 모델에 이러한 기능이 없다는 것은 구식으로 보입니다.

Theo는 "V4 Flash에 비전 기능이 없다는 것을 방금 알았습니다. 이미지를 항상 붙여넣기 때문에 매우 짜증납니다. 그것만으로도 개인적으로 Luna 뒤로 옮길 것입니다."라고 좌절감을 표현했습니다. 이러한 근본적인 한계는 사용자, 특히 작업에 이미지를 자주 통합하는 사용자에게 Luna와 같이 더 포괄적인 기능을 제공하는 다른 모델을 우선시하도록 강요합니다.

Kimmy K3는 복잡한 종단 간 작업을 효과적으로 처리하는 능력으로 사용자들에게 깊은 인상을 주며 개방형 가중치 모델의 새로운 벤치마크로 환영받았습니다. 그 성능은 우수한 디자인 미학과 고급 시각 처리 능력으로 주목받고 있습니다. 이 모델은 또한 독특하고 인상적인 3D 기능을 특징으로 하여 시장에서 더욱 돋보입니다.

Theo는 "Kimmy K3를 사용해 봤을 때 깜짝 놀랐습니다. 실제로 제 종단 간 작업을 수행할 수 있다고 느낀 최초의 개방형 가중치 모델이었습니다."라고 경험을 공유했습니다.

인상적인 기능에도 불구하고 Kimmy K3는 예상보다 높은 비용으로 인해 주로 B 등급에 배치되었습니다. 개방형 가중치 모델이 상당히 저렴하다는 인식은 K3에는 해당되지 않습니다. 가격이 Claude 3.5 Sonnet과 같은 독점 모델보다 크게 낮지 않기 때문입니다.

Theo는 "더 높게 평가하지 않는 주된 이유는 사람들이 생각하는 것만큼 저렴하지 않기 때문입니다. 개방형 가중치라고 해서 훨씬 저렴하다는 의미는 아닙니다."라고 설명했습니다. 이로 인해 Kimmy K3는 토큰당 비용이 덜 유리하다고 느끼는 소규모 사용자에게 비효율적인 선택이 됩니다.

Kimmy K3의 라이선스 조건은 특히 특정 연간 수익 임계값(약 1천만 달러로 추정)을 초과하는 회사에 상당한 제한을 부과합니다. 이 수익 한도에 도달하면 회사는 모델을 계속 서비스하기 위해 Moonshot과 의무적인 계약을 체결해야 하며, 이는 사실상 MSRP 가격 일치를 의무화합니다.

Theo는 "K3의 라이선스는 특정 연간 수익 수준의 회사가 모델을 계속 서비스하기 전에 Kimmy와 거래를 하도록 요구합니다."라고 지적했습니다. 이러한 구조로 인해 대부분의 제공업체는 K3가 개방형 가중치 모델임에도 불구하고 입력에 약 3달러, 출력에 15달러를 청구하게 되며, 이는 K3의 경제성에 대한 인식을 뒤흔듭니다.

GLM-4는 주로 선도적인 혁신자라기보다는 추격 모델로 C 등급에 배치되었습니다. 이전 모델인 GLM-3에 비해 의미 있는 개선, 특히 작업을 유지하고 논리 루프를 피하는 데 있어 개선이 있었지만 여전히 상당한 한계에 직면해 있습니다.

Theo는 "GLM-3보다 의미 있는 개선이 있습니다. 작업을 훨씬 더 잘 유지합니다. 그렇게 바보 같은 루프에 빠지지 않지만, 대부분의 경우 제가 선택할 모델은 아닙니다."라고 언급했습니다. 주요 단점은 비전 기능이 부족하여 많은 최신 AI 응용 프로그램에서 유용성이 제한된다는 것입니다. 이 모델은 새로운 사전 훈련 노력의 산물이라기보다는 기존 기술의 개선으로 간주됩니다.

Composer 2.5는 인상적인 RL 미세 조정에도 불구하고 유용성 감소로 인해 D 등급에 배치되었습니다. 처음에는 특히 처리 속도 면에서 인상적이었지만, 이후 새로운 모델들이 그 성능을 능가했습니다. 이로 인해 실제 사용량이 크게 감소했습니다.

Theo는 "Composer 25는 특히 그런 속도에서 더욱 인상적이었지만, 여전히 많이 사용하지 않는다는 것을 발견했습니다."라고 언급했습니다. 결과적으로 Composer 2.5는 핵심 개발자 도구에서 제거되어 현재 AI 환경에서 그 관련성이 감소했음을 반영합니다.

Fable은 유일한 S 등급 모델로 지정되었으며, 깊은 이해력과 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 찬사를 받습니다. 때때로 불필요한 지름길을 택하는 경향이 있음에도 불구하고 전반적인 성능과 지능은 타의 추종을 불허합니다.

Theo는 "Fable은 현재 유일한 S 등급 모델입니다. 이것이 완벽하다는 의미는 아닙니다. Fable이 유일하게 사용해야 할 모델이라는 의미도 아닙니다. Fable은 제가 사용하거나 상호 작용한 어떤 것보다 더 많은 것을 알고 있습니다. 믿을 수 없을 정도로 사려 깊습니다."라고 단언했습니다. 이 모델은 놀라울 정도로 유능하지만 사소한 실수를 방지하기 위해 신중한 지도가 필요한 천재로 특징지어집니다.

Fable이 더 똑똑한 모델로 인정받는 반면, 56 Soul은 정확한 실행과 지시를 정확히 따르는 능력으로 인해 일상적인 작업에 더 선호됩니다. Fable은 천재성에도 불구하고 때때로 의도치 않은 지름길을 택하지 않도록 더 신중한 처리가 필요합니다.

Theo는 "반면에 56 Soul은 지시하는 것을 정확히 수행하는 약간 덜 똑똑한 로봇입니다. Fable과 Soul 중에서 선택해야 한다면 Soul을 선택할 것입니다. 제가 기본적으로 사용하는 모델입니다."라고 설명했습니다. Fable은 깊은 아키텍처적 사고와 포괄적인 코드 검토가 필요한 분야에서 탁월하며, 56 Soul은 더 간단하고 지시 기반 작업에 신뢰할 수 있습니다.

Fable의 탁월한 성능은 사용량의 상당한 증가로 이어져, 화자는 수요를 충족하기 위해 여러 Claude 구독을 유지하게 되었습니다. 이는 워크플로우에서 모델의 중요한 역할을 보여주며 상당한 자원 소비를 유발합니다.

Theo는 "Fable이 너무 좋아서 사람들에게 Claude 구독을 취소하라고 권유하다가 직접 5개를 유지하고 정기적으로 소진하게 되었습니다."라고 인정했습니다. 사용량을 극대화하고 강력한 수요를 관리하기 위해 사용자는 심지어 다른 계정 간에 원활하게 전환할 수 있는 프록시 시스템을 구현하여 모델의 필수 불가결한 특성을 강조했습니다.

Fable 및 56 Soul과 같은 최고 등급 AI 모델과 K3, Luna 또는 Flash와 같은 B 등급 모델 사이에는 근본적이고 중요한 성능 격차가 있습니다. 이러한 차이는 단순히 점진적인 것이 아니라 역량의 질적 변화를 나타냅니다.

Theo는 Fable의 비할 데 없는 성능을 더 잘 구별하기 위해 'S+' 등급을 제안하며 "최고의 B 등급 제품과 Soul이 나타내는 것 사이에는 의미 있는 등급 격차가 있으며, 단순히 한 글자 차이가 아닙니다. K3에서 Soul로 간다고 해서 20% 더 좋아지는 것이 아닙니다. 이 두 모델을 사용하면 근본적으로 다른 방식으로 작업을 수행하고 작업할 수 있습니다."라고 말했습니다. 이러한 최고 모델은 사용자에게 풀 리퀘스트 생성과 같은 자율적인 종단 간 작업을 수행할 수 있도록 지원하며, 이는 하위 등급 모델의 기능과 근본적으로 다릅니다.

iOS 개발의 경우 56 Soul 모델이 전반적인 지능에도 불구하고 Fable보다 현저히 우수합니다. 이러한 특화된 이점은 iOS 생태계 내 작업에 Soul을 선호하는 선택으로 만듭니다.

Theo는 "그리고 iOS 관련 작업을 구축하는 경우 Soul이 어떤 이유로든 훨씬 앞서 있습니다. Fable이 iOS에 왜 그렇게 나쁜지는 모르겠지만 그렇습니다. Soul이 훨씬 더 잘합니다."라고 관찰했습니다.

Fable의 전체 API 가격은 구독 할인 혜택 없이 광범위한 개발에 사용하기에는 지나치게 비싼 것으로 간주됩니다. 잠시 고려되었지만, 화자의 현재 Fable 사용량(주당 수천 달러)은 이러한 할인율 덕분에만 가능합니다.

Theo는 "Fable의 전체 API 가격을 지불하지 않을 것입니다. 잠시 고려했지만, 현재 Fable에 주당 수천 달러를 지출하고 있습니다. 이는 구독 할인 덕분에만 가능합니다."라고 말했습니다. 앞으로 OpenAI의 다가오는 Astra 모델이 AI 시장의 현재 성능 및 비용 격차를 해소하는 데 도움이 될 것이라는 낙관적인 전망이 있습니다.