빅테크가 이끄는 인공지능 LLM 기술 동향 - GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek

빅테크가 이끄는 인공지능 대규모언어모델 LLM 기술 동향

대규모 언어 모델(LLM) 기술 동향: GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, 그리고 DeepSeek 비교
GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek 모델의 특징과 차이점

1. GPT-4.5

• 업체명: Open AI
• 개발년도: 2025년 2월
• 주요 특징: 1T 이상의 파라미터를 가지는 것으로 추정되며, 텍스트와 이미지를 멀티모달로 지원하고 강력한 논리적 추론 능력을 갖추고 있습니다. 빠른 결과 도출을 중시하며 효율적인 추론 구조를 가지고 있습니다.
• 주요 활용 분야: 일반 자연어 처리(NLP) 및 코딩, 문서 자동화, 검색 증강 생성(RAG) 연계에 최적화되어 기업용 워크플로우 및 챗봇 자동화에 널리 활용됩니다.

 

1. Claude 3.7 Sonnet

• 업체명: Anthropic
• 개발년도: 2025년 2월
• 주요 특징: 200K 토큰 컨텍스트를 지원하며 텍스트 중심의 모델입니다. 줄어든 환각 현상과 고급 추론이 가능하며, 인간적인 사고 흐름을 자연스럽게 재현합니다. 철학적 질문, 윤리적 딜레마, 창의적 구성에서 강력한 성능을 보입니다.
• 주요 활용 분야: 고급 질의응답, 팀 협업용 문서 요약, 장문 이메일 작성, 인터뷰 답변 생성 등 인간 중심의 상호작용형 AI에 특화되어 있습니다.

 

• Claude 3 모델은 Haiku, Sonnet, Opus 세 가지 버전으로 제공됩니다.
  
• Haiku: 가장 빠르고 비용 효율적인 모델로, 실시간 상호작용이 필요한 작업에 적합합니다. 예를 들어, 고객 지원, 자동 완성, 데이터 추출 등의 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• Sonnet: 균형 잡힌 성능을 제공하며, 데이터 처리와 영업 자동화 같은 작업에 적합합니다. 속도와 정확성의 균형을 유지하면서도 비용 효율적인 선택지입니다.
• Opus: 가장 강력한 지능을 가진 모델로, 복잡한 콘텐츠 생성, 대규모 언어 처리, 전략적 의사 결정 등의 고급 AI 작업에 적합합니다. 긴 문맥을 이해하는 능력이 뛰어나며, GPT-4를 능가하는 성능을 보인다는 평가를 받고 있습니다.

 
 

1. Gemini 2.5 Pro

• 업체명: Google DeepMind
• 개발년도: 2025년
• 주요 특징: 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며, 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 영상 입력이 가능한 향상된 멀티모달 기능을 제공합니다. 빠른 응답과 심층적 사고가 가능한 하이브리드 추론 모델이며, 체계화된 사고 흐름을 'Thought Tokens'로 구조화하여 사용자가 사고 과정을 직접 확인할 수 있습니다. 코딩, 수학, 과학 벤치마크에서 높은 성능을 기록했습니다.
• 주요 활용 분야: 코딩, 웹 애플리케이션 개발, 영상 및 오디오 처리, 교육 및 프롬프트 실험, 복잡한 문제 해결 및 의사 결정 지원에 적합합니다.

 

1. DeepSeek

• 업체명: DeepSeek AI (중국)
• 주요 특징:
  • 매개변수 규모: DeepSeek-V3는 6,710억 개의 매개변수를 가지며, MoE(전문가 혼합) 기법을 사용하여 필요 시 특정 모델만 활성화해 효율성을 극대화합니다. 활성화되는 파라미터는 370억 개입니다.
  • 학습 데이터: 14.8조 개의 토큰으로 사전 훈련되었으며, 코딩, 번역, 에세이 작성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 기술적 접근: '멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)'과 '멀티토큰 예측(MTP)' 기능으로 중요한 세부 정보를 반복적으로 학습하고 추론 속도를 향상시킵니다.
  • 컨텍스트 창: 최대 12만 8,000 토큰의 컨텍스트를 지원하여 긴 문맥 처리에 적합합니다.
  • 비용 효율성: 상대적으로 적은 비용으로 고성능 AI를 개발했다는 점에서 주목받고 있습니다.
  • 오픈소스 지향: 모델 코드 및 AI 모델에 대한 라이선스를 통해 오픈소스 생태계에 기여하고 있습니다.
  • 성능: 일부 벤치마크에서 GPT-4o와 경쟁 가능한 성능을 보여주며, 특히 코딩 및 학술 벤치마크에서는 GPT-4.5를 능가하는 경우도 있습니다.

 

주요 LLM 모델 간 차이점 요약

특징	GPT-4.5	Claude 3.7 Sonnet	Gemini 2.5 Pro	DeepSeek
제작사	(OepnAI)	(Anthropic)	(Google DeepMind)	(DeepSeek AI)
최근출시버전 개발년도	GPT-4.5 (2025년 2월)	Claude 3.7 Sonnet (2025년 2월)	Gemini 2.5 Pro (2025년)	DeepSeek -V3 (2024년 12월)
파라미터	1T 이상 추정	공개되지 않음	공개되지 않음	DeepSeek-V3 671B (37B 활성화)
멀티모달	텍스트, 이미지	텍스트 중심 코딩, 데이터 분석, 창의적 글쓰기	텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 영상	코딩, 수학 특화 모델도 존재
컨텍스트	128K~256K (추정)	200K~300K (추정)	100만 토큰 (200만 토큰 지원 예정)	128K~256K (추정)
주요 강점	강력한 논리적 추론, 빠른 결과	줄어든 환각, 고급 추론, 인간적 사고	향상된 멀티모달, 심층적 사고, 사고 가시화	효율성, 저비용 고성능, MoE 아키텍처
활용 분야	일반 NLP/코딩, 문서 자동화	고급 질의응답, 장문 처리, 팀 협업	코딩, 웹 앱 개발, 멀티모달 처리	코딩, 수학, 다양한 상업적 활용
비용 효율성	-	GPT-4.5 대비 경쟁력 있는 가격	프리미엄 모델 중 상대적으로 저렴	매우 경제적 (훈련 비용)
오픈소스	폐쇄적 운영	-	-	오픈소스 지향

 
 
 

DeepSeek과 다른 모델의 차이점  

 DeepSeek은 다른 프리미엄 모델들과 비교했을 때, 특히 비용 효율성과 오픈소스 지향이라는 점에서 두드러진 차이를 보입니다. 
GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro가 주로 막대한 자원과 비용을 투자하여 최고 성능을 지향하는 반면, DeepSeek은 상대적으로 낮은 비용으로도 경쟁력 있는 성능을 구현하며 AI 기술의 대중화에 기여하고 있습니다.
또한 DeepSeek은 MoE(전문가 혼합) 아키텍처와 같은 효율적인 기술적 접근을 통해 연산량을 획기적으로 줄이는 데 집중하고 있습니다.
성능 면에서는 각 모델마다 강점이 다르지만, DeepSeek은 특히 코딩 및 수학 분야에서 높은 경쟁력을 보여줍니다.