지금 가장 좋은 LLM은 무엇입니까?
빠른 답변
현재 클라우드 플래그십은 각각 다른 작업을 겨냥합니다. Claude Opus 5.5는 Anthropic이 장시간 실행되는 에이전트형 코딩과 지식 업무용으로 제시하는 모델입니다. GPT-6 Astra는 OpenAI의 가장 까다로운 작업용 플래그십이고, GPT-6.1 Sol은 Astra에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로 제공하며, GPT-6 Luna는 대량 작업을 맡습니다. Gemini 4 Argon은 Google의 새 플래그십으로 Google AI Pro 및 Ultra 구독자가 이용할 수 있습니다. 로컬에서는 qwen3.5:9b가 6.6 GB 다운로드입니다.
- ▸클라우드 코딩: Claude Opus 5.5 — 장시간 실행되는 에이전트형 코딩용
- ▸OpenAI: GPT-6 Astra(최상위), GPT-6.1 Sol(균형형), GPT-6 Luna(대량 작업)
- ▸Google: Gemini 4 Argon — Google AI Pro·Ultra용 새 플래그십
- ▸로컬: qwen3.5:9b — 다운로드 6.6 GB
핵심 요점
- ✓모든 작업에서 앞서는 단일 LLM은 없습니다 — Claude Opus 5.5는 에이전트형 코딩, GPT-6 Astra는 가장 까다로운 작업을 겨냥하고, Gemini 4 Argon은 Google의 플래그십입니다
- ✓플래그십이 바뀌었습니다. Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.1 Pro는 이제 이전 세대이므로, 이들을 기준으로 한 비교는 낡았습니다
- ✓GPT-6은 제품군입니다: Astra(100만 토큰당 $10 / $50)가 최상위, Sol($2 / $10)이 균형형, Luna($0.10 / $0.50)가 비용 최적화형입니다
- ✓로컬에서는 qwen3.5:9b(6.6 GB)가 범용을, qwen2.5-coder:7b(4.7 GB)가 코딩을 담당합니다 — 둘 다 대부분의 가이드가 전제하는 하드웨어보다 훨씬 가볍습니다
- ✓클라우드 모델은 API 키가 필요하고 토큰당 비용이 들지만, 로컬 모델은 하드웨어 구입 후 무료로 실행됩니다
최고의 LLM은 작업에 따라 다릅니다 — 지도는 이렇습니다
각 업체는 이제 단계별 라인업을 내놓으며, 올바른 선택은 작업에 따라 달라집니다. 장시간 실행되는 에이전트형 코딩에는 Claude Opus 5.5, 까다로운 범용 작업에는 GPT-6 Astra 또는 GPT-6.1 Sol, Google AI Pro나 Ultra 요금제가 있다면 Gemini 4 Argon입니다. 아래에서 각각이 맞는 상황과 워크플로별 선택 방법을 정리합니다.
이 페이지는 플래그십을 벤치마크 점수로 순위 매기지 않습니다. 업체들은 스스로 고른 평가에서 결과를 발표하므로 수치를 업체 간에 비교할 수 없고, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.1 Pro의 이전 점수도 후속 모델에 그대로 적용되지 않습니다. 각 업체의 문서가 명시하는 것은 포지셔닝, 가격, 컨텍스트 윈도우, 지식 컷오프입니다.
Anthropic은 Claude Opus 5.5를 장시간 실행되는 에이전트형 코딩과 지식 업무용으로 제시하며, 입력 100만 토큰당 $4, 출력 100만 토큰당 $20, 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. OpenAI는 GPT-6 Astra를 $10/$50, GPT-6.1 Sol을 $2/$10, GPT-6 Luna를 $0.10/$0.50으로 게시하며, 모두 컨텍스트 윈도우는 1.05M 토큰입니다. Google은 Gemini 4 Argon을 차세대 프런티어 지능이라고 설명하며 지식 컷오프는 공개하지 않았습니다. 비용이 결정적 제약이라면 Astra가 아니라 GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Luna를 경쟁사 플래그십과 비교하십시오.
| 사용 사례 | 추천 LLM | 이유 |
|---|---|---|
| 코딩 / 장시간 에이전트 | Claude Opus 5.5 | 에이전트형 코딩용; MTok당 $4/$20 |
| 가장 까다로운 작업 | GPT-6 Astra | OpenAI 플래그십; MTok당 $10/$50 |
| 비용·품질 균형 | GPT-6.1 Sol | Astra에 근접; MTok당 $2/$10 |
| 대량 작업, 비용 민감 | GPT-6 Luna | 효율 단계; MTok당 $0.10/$0.50 |
| Google AI Pro / Ultra 이용자 | Gemini 4 Argon | Google의 새 플래그십 모델 |
| 로컬 / 오프라인 범용 | qwen3.5:9b | 다운로드 6.6 GB; Ollama의 Qwen3.6은 18 GB부터 |
| 로컬 / 오프라인 코딩 | qwen2.5-coder:7b | 다운로드 4.7 GB, 8 GB 카드에서 실행 |
리뷰 50개를 읽지 않고 고르는 법
제약에서 출발하세요. 예산, 프라이버시, 지연 시간, 성능 중 무엇입니까? 가장 강한 제약을 먼저 해소하는 모델을 고르십시오. 프라이버시가 제약이라면 클라우드 플래그십은 제공업체의 데이터 처리 조건이 요건을 충족할 때에만 선택지가 되며, 그렇지 않다면 질문은 어떤 로컬 모델이 내 카드에 올라가느냐로 바뀝니다.
실제 작업으로 두 모델을 시험하세요. 공개된 벤치마크는 여러분의 사용 사례를 예측하지 못하며, 이는 1년 전보다 지금 더 그렇습니다. 세 업체가 서로 다른 세 가지 평가로 보고하므로 순위를 매길 동일 기준 수치가 존재하지 않습니다. 클라우드는 업체의 앱이나 소액의 API 예산으로, 로컬은 Ollama로 비교하십시오.
매달이 아니라 분기마다 다시 확인하십시오. 업체들은 플래그십을 한꺼번에 교체합니다. Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.1 Pro는 모두 출시 후 더 새로운 모델로 대체되었습니다. 교체 이전에 작성된 비교는 약간 낡은 정도가 아니라 한 세대 통째로 뒤처진 것입니다.
관련 문서
최고의 LLM에 대한 빠른 답변
Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra 중 어느 쪽이 더 낫습니까?▾
GPT-6 Astra, Sol, Luna의 차이는 무엇입니까?▾
VRAM이 8GB뿐이라면 최고의 로컬 LLM은 무엇입니까?▾
Gemini 4 Argon은 나머지 두 모델과 비교하면 어떻습니까?▾
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