저도 비슷한 고민 중이었는데 결국 용도에 따라 쓰는 게 정답인 것 같아요. 회사에서는 Claude 3.5 Sonnet으로 코딩하고, 비용이 중요한 프로젝트는 Llama 3.1로 테스트해보고 있거든요. Gemini 3도 써봤는데 분석 작업에는 정말 잘하더라고요. 오픈소스 모델들이 많이 좋아졌다는 게 맞는데, 아직 엣지 케이스에서는 상용 모델이 더 안정적이라는 느낌은 받습니다. 비용만 괜찮으면 여러 모델을 번갈아가며 쓰는 게 최고인 듯해요.
AI정책
요즘 LLM 모델들이 쏟아져 나오는데 뭘 써야 할지 모르겠어요
최근 뉴스 보니까 진짜 모델 출시가 많더라고요. Meta의 Llama 4, Google의 Gemma 3, Mistral의 Large 3가 거의 동시에 출시되면서 시장이 복잡해지는 것 같습니다. 그런데 신기한 건 오픈소스 모델들이 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔다고 하더라고요. 이제 OpenAI나 Anthropic 것만 써야 한다고 생각했는데 완전히 달라진 거 같네요.
개인적으로는 오픈소스 모델로 만족할 수 있으면 좋을 것 같긴 한데, 모델 간 리더십이 OpenAI, Google, Anthropic 사이에서 이동하고 있으며 Google의 Gemini 3 Pro가 종합 성능에서 강점을, Claude 모델이 코딩 특화 작업에서 우위를 보인다고 합니다. 결국 용도에 따라 골라서 쓰는 게 맞는 건가요?
혹시 이 모델들 중에 실제로 써본 분 계신가요? 개인 프로젝트나 회사에서 써봤다면 경험담 나눠주시면 감사하겠습니다.
개인적으로는 오픈소스 모델로 만족할 수 있으면 좋을 것 같긴 한데, 모델 간 리더십이 OpenAI, Google, Anthropic 사이에서 이동하고 있으며 Google의 Gemini 3 Pro가 종합 성능에서 강점을, Claude 모델이 코딩 특화 작업에서 우위를 보인다고 합니다. 결국 용도에 따라 골라서 쓰는 게 맞는 건가요?
혹시 이 모델들 중에 실제로 써본 분 계신가요? 개인 프로젝트나 회사에서 써봤다면 경험담 나눠주시면 감사하겠습니다.
추천 14 비추천 0
- 이전글올해 LLM 모델들 계속 쏟아지고 있네요26.07.28
- 다음글요즘 AI 계열 대기업들 움직임이 정신없네요26.07.27