Gemini 3 vs ChatGPT‑4 vs Claude 2: 종합 비교

저자: Boxu Li

Google의 Gemini 3는 Google DeepMind의 최신 멀티모달 AI 모델로, 기술적 역량에서 큰 도약을 이루었습니다. 아래에서는 Gemini 3의 아키텍처, 학습 데이터, 벤치마크 성능을 탐구하고, 이를 OpenAI의 GPT‑4(새로운 GPT‑4 Turbo 포함) 및 Anthropic의 Claude 2/2.1과 추론, 코딩, 멀티모달성, 효율성, 문맥 길이, 개발자 도구, 안전성 정렬 측면에서 심층 비교합니다. 또한 주요 지표와 기능을 요약한 비교 표도 포함되어 있습니다.

Gemini 3 기술 역량

아키텍처: Google의 Gemini 모델은 희소 전문가 혼합(MoE) 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다[1]. 이는 모델이 동적으로 토큰을 다양한 전문가 하위 네트워크로 라우팅하여, 각 입력 토큰에 대해 일부 파라미터만 활성화한다는 것을 의미합니다. MoE 설계는 커다란 총 용량을 제공하면서도 토큰당 계산량이 비례하여 증가하지 않도록 합니다[2]. 실제로 Gemini는 전문가에 걸쳐 수십억 개의 파라미터가 분산되어 있어 매우 크지만, 실행 효율성을 유지하여 높은 성능에 기여합니다. 반면, GPT-4와 Claude는 모든 모델 파라미터가 각 토큰에 대해 사용되는 밀집 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다(정확한 크기와 세부 사항은 공개되지 않았습니다). Gemini의 아키텍처는 자체적으로 멀티모달이기도 하며, 처음부터 텍스트, 이미지 및 오디오(심지어 비디오까지)를 함께 학습했습니다. 이는 이후에 별도의 비전 모듈을 추가하는 것이 아니라, 통합된 설계로 이전의 멀티모달 접근법보다 모달리티 간 공동 추론을 더 효과적으로 수행합니다. 이는 종종 별도의 네트워크를 결합했던 이전 접근법보다 더 효과적인 추론을 돕습니다[3].

멀티모달 기능: Gemini 3는 “본래 멀티모달” 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력으로 받아 텍스트(그리고 심지어 이미지를) 출력할 수 있습니다[5][6]. 예를 들어, Gemini에게 질문과 함께 이미지를 제공하거나 오디오 혹은 비디오의 일부를 입력하면 그 내용을 해석하고 분석이나 답변으로 응답합니다. Google에 따르면 Gemini는 이미지 이해 벤치마크에서 이전의 최첨단 모델들을 외부 OCR에 의존하지 않고도 능가합니다[7] – 이는 종단 간 시각적 이해력을 입증합니다. 초기부터 여러 모달리티로 훈련하고 추가 멀티모달 데이터를 통해 세부 조정하여, Gemini는 텍스트와 시각/오디오 데이터를 통합된 표현으로 발전시킵니다[8]. 특히, Gemini는 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성(통합된 Gemini Image 모델을 통해)하고 텍스트 명령을 통해 이미지 편집 작업도 수행할 수 있습니다[6]. 이는 GPT-4의 비전 기능을 넘어서는 것으로, GPT-4는 이미지를 해석하고(GPT-4V) 이를 텍스트로 설명할 수 있지만, 새로운 이미지를 생성할 수는 없습니다(이미지 생성은 OpenAI의 생태계에서 DALL·E와 같은 별도의 모델이 처리합니다). 반면, Anthropic의 Claude 2는 현재 텍스트 전용 모델로 기본적으로 이미지/오디오를 수용하거나 생성하지 않습니다. 따라서 Gemini 3는 멀티모달 I/O 지원으로 두드러지며, 하나의 시스템에서 텍스트, 비전, 오디오/비디오를 매끄럽게 처리합니다.

학습 데이터 및 규모: Gemini 3 (Ultra)의 정확한 매개변수는 공개되지 않았지만, 매우 크고 다양한 데이터셋으로 학습되었습니다. Google의 소규모 Gemma 3 오픈 모델(27B 이하)은 140개 이상의 언어로 구성된 웹 텍스트, 코드, 수학, 이미지를 포함한 최대 14조 개의 토큰으로 학습되었습니다[9][10]. 주력 모델인 Gemini도 비슷한 규모의 방대한 데이터를 활용했음을 추정할 수 있습니다. Gemini 2.5의 지식 컷오프(직전 모델)는 2025년 1월이었으며[11], 이는 GPT-4나 Claude보다 최신 정보를 학습했다는 것을 의미합니다. (참고로 GPT-4의 지식 컷오프는 2023년 3월 초기 릴리스 당시 2021년 9월경이었으며, GPT-4 Turbo는 이후 2023년 4월까지 세계 사건에 대한 지식이 업데이트되었습니다[12]. Claude 2의 학습 데이터는 일반적으로 2023년 초까지 포함됩니다.) 이는 2025년 말 기준으로 Gemini 3가 세 모델 중 가장 최신 지식 기반을 보유하고 있음을 시사합니다. Google은 또한 안전을 위해 광범위한 데이터 필터링을 적용하여 Gemini의 학습 코퍼스에서 문제성 있는 콘텐츠(예: CSAM 또는 민감한 개인 정보)를 제거하였습니다[13].

긴 컨텍스트 윈도우: Gemini의 주요 특징 중 하나는 방대한 컨텍스트 길이입니다. Gemini 3는 100만 개가 넘는 토큰을 컨텍스트 윈도우에서 처리할 수 있습니다[14]. 이는 다른 모델들이 현재 제공하는 것보다 한 단계 더 발전한 것입니다. 실질적으로 100만 토큰은 약 80만 단어, 또는 수천 페이지의 텍스트와 같습니다. Google은 Gemini 2.5가 402페이지의 Apollo 미션 전사를 읽고 요약할 수 있으며, 3시간의 비디오 콘텐츠를 문제없이 분석할 수 있음을 시연했습니다[15]. 비교하자면, OpenAI의 기본 GPT‑4는 8K 또는 32K 토큰 컨텍스트 옵션을 제공하며, 최신 GPT‑4 Turbo는 128K 토큰까지 지원합니다[16], 이는 약 300페이지의 텍스트입니다. Anthropic의 Claude 2는 원래 100K 토큰 윈도우를 제공했으며, 업데이트된 Claude 2.1은 이를 200K 토큰으로 두 배로 늘렸습니다(약 15만 단어나 500페이지 이상)[17]. 따라서 Claude 2.1이 이제 컨텍스트 크기에서 OpenAI를 앞서고 있지만 (200K 대 128K), Gemini 3는 여전히 1M+ 토큰 용량으로 두 모델을 훨씬 능가합니다. 이 거대한 컨텍스트는 전체 코드베이스, 대형 문서 또는 여러 문서를 한꺼번에 처리하는 작업에 특히 유용합니다. 하지만 수십만 개의 토큰을 처리하는 데는 계산 비용이 필요하며, 이는 속도가 느려질 수 있습니다 (Anthropic은 200K 토큰 쿼리가 Claude 2.1에서 몇 분이 걸릴 수 있음을 언급합니다)[18]. Google의 장점은 그들의 TPUv5 인프라를 사용하여 Gemini가 이러한 긴 컨텍스트에 맞게 분산되고 최적화될 수 있다는 점입니다.

벤치마크 성능: 표준 학술 벤치마크에서 Gemini 3(및 2.x 전신)은 최신 상태의 결과를 달성했습니다. 사실, Gemini는 대규모 멀티태스크 MMLU 시험에서 인간 전문가의 성능을 처음으로 초과한 모델이었습니다[19]. Gemini 1.0 Ultra는 MMLU에서 **90.0%**를 기록하여[20], 인간 전문가 벤치마크(~89.8%)[21][22]를 근소하게 앞섰으며 GPT-4의 점수보다 훨씬 높습니다. (GPT-4의 보고된 MMLU 정확도는 유사한 5샷 설정에서 **86.4%**입니다[23]. Gemini는 응답하기 전에 더 신중하게 생각하기 위해 체인 오브 생각과 다중 투표와 같은 고급 프롬프트를 사용하여 90%를 달성했습니다[24].) Gemini는 초기 평가에서 다른 많은 작업에서도 GPT-4를 능가했습니다. 예를 들어, 도전적인 추론 작업의 Big-Bench Hard 스위트에서는 Gemini Ultra가 83.6%, GPT-4는 **83.1%**를 기록하여 사실상 동등한 최신 상태를 달성했습니다[25]. GSM8K의 수학 단어 문제에서는 체인 오브 생각 프롬프트를 사용하여 Gemini가 94.4% 정확도를 기록했으며, 이는 GPT-4의 ~92%보다 높습니다[26]. 코딩에서는 Gemini가 뛰어난 실력을 보였으며, HumanEval Python 코딩 벤치마크에서 74.4%(pass@1)를 기록하여 같은 테스트에서 GPT-4의 ~67%보다 상당히 높습니다[27]. 사실, Gemini의 코딩 능력은 업계 최고 수준이며, Google은 이를 *“HumanEval을 포함한 여러 코딩 벤치마크에서 뛰어나다”*고 평가했으며, 원래 AlphaCode보다 경쟁 프로그래밍 문제를 더 잘 해결할 수 있는 Gemini 기반 AlphaCode 2 시스템을 도입했습니다[29][30]. 요약하자면, Gemini 3는 지식 추론, 수학, 코딩 전반에서 최상위 성능을 발휘하며, 종종 벤치마크 점수에서 GPT-4 및 Claude를 능가합니다(자세한 비교는 다음 섹션에서 확인할 수 있습니다).

강화된 「딥 씽킹」 모드: Gemini 2.x 세대의 독특한 기능 중 하나는 **「딥 씽크」**라는 추론 모드를 도입한 것입니다. 이 모드는 모델이 최종 답변을 내기 전에 내부적으로 단계별로 명시적으로 추론할 수 있도록 합니다[31][32]. 실제로 이는 평행 사고 체인과 자기 반성 같은 기술을 구현하며, 스크래치패드 추론 및 생각의 나무(Tree-of-Thoughts) 연구에서 영감을 받았습니다. Google은 Gemini 2.5 딥 씽크가 창의성과 단계별 계획을 필요로 하는 복잡한 문제를 해결하는 모델의 능력을 크게 향상시켰다고 보고합니다. 이는 모델이 여러 후보 추론 경로를 생성하고 평가하게 함으로써 가능합니다[33][34]. 예를 들어, 딥 씽크가 활성화된 상태에서 Gemini 2.5 Pro는 까다로운 벤치마크에서 더 높은 점수를 기록했습니다 (Google의 「생각하는 모드 대 비생각하는 모드」 평가에서 볼 수 있음)[35]. 이 모드는 Gemini 2.5에서 별도의 설정이었지만, Gemini 3는 이러한 고급 추론 전략을 기본적으로 통합하여 별도의 토글이 필요 없다는 소문이 있습니다[36]. GPT-4나 Claude는 사용자에게 노출된 정확한 동등한 기능은 없지만, 이들도 프롬프트를 통해 사고 체인 추론을 유도할 수 있습니다. Gemini의 *「적응형 사고 예산」*도 주목할 만합니다 – 개발자는 모델이 얼마나 많은 추론을 해야 하는지를 조정할 수 있으며(비용/지연 시간을 품질과 맞바꾸는 것), 예산이 고정되지 않은 경우 모델이 자동으로 추론 깊이를 조정할 수 있습니다[37][38]. 이 수준의 제어는 Google의 제공에 독특하며, 품질-속도 절충을 미세 조정해야 하는 개발자들에게 매력적입니다.

Infrastructure and Efficiency: Google built Gemini to be highly efficient and scalable on their custom TPU hardware. According to Google, Gemini was trained on TPU v4 and v5e pods, and it’s the most scalable and reliable model they’ve trained to date[39][40]. In fact, at Google’s launch, they announced a new Cloud TPU v5p supercomputer specifically to accelerate Gemini and next-gen AI development[40]. One benefit is that Gemini can run faster at inference time compared to earlier models, despite its size – Google noted that on TPUs, Gemini achieved a 40% reduction in latency for English queries in one internal test, compared to the previous model[41]. Additionally, Google has multiple sizes of Gemini to suit different needs: e.g. Gemini Flash and Flash-Lite are smaller, faster variants optimized for lower latency and cost, while Gemini Pro (and Ultra) are larger for maximum quality[42][43]. This is analogous to OpenAI offering GPT-3.5 Turbo vs GPT-4, or Anthropic offering Claude Instant vs Claude-v2. For instance, Gemini 2.5 Flash-Lite is intended for high-volume, cost-sensitive tasks, whereas 2.5 Pro is for the most complex tasks[44][45]. By covering the whole “Pareto frontier” of capability vs cost, Gemini family lets developers choose the model that fits their use case[46]. The flexibility and TPU optimization mean Gemini can be deployed efficiently, and Google likely uses it extensively in its products (Search, Workspace, Android) with optimized serving.

Summary of Gemini 3: In essence, Gemini 3 is a multimodal AI powerhouse with an innovative MoE architecture, enormous training breadth (latest knowledge, code and visual data), an unprecedented context window (~1M tokens), and state-of-the-art performance on academic benchmarks. It introduces new levels of reasoning (through its “thinking” mode) and gives developers controls to balance accuracy vs speed. Next, we’ll examine how these strengths compare against OpenAI’s GPT‑4 and Anthropic’s Claude 2 series.

Performance Benchmarks Comparison

To ground the comparison, let’s look at standard benchmark results for each model on key tasks: knowledge & reasoning (MMLU and Big-Bench Hard), math word problems (GSM8K), and coding (HumanEval). These benchmarks, while not comprehensive, give a quantitative sense of each model’s capabilities.

MMLU (대규모 멀티태스크 언어 이해): 57개 주제를 아우르는 지식과 추론 테스트입니다. **Gemini 3 (Ultra)**는 약 **90%**의 정확도를 기록했으며, 이는 인간 전문가 수준보다 높습니다 (인간은 ~89.8%)[21][22]. GPT‑4는 비교하여 OpenAI 보고서에서 **86.4%**를 기록했습니다(5-shot 설정)[23]. Claude 2는 약간 낮으며, Anthropic은 Claude 2가 MMLU에서 **78.5%**를 기록했다고 보고했습니다(사고 사슬 프롬프트와 5-shot 설정)[47]. 따라서 폭넓은 지식과 추론에서 Gemini와 GPT‑4는 매우 강력하며(Gemini가 약간 더 높음), Claude 2는 그 뒤를 따릅니다. 이 모든 모델은 고급 프롬프트를 사용할 수 있게 되면 개선되며(e.g. GPT‑4는 사고 사슬과 투표를 통해 ~87–88%에 도달할 수 있음[48]), Gemini의 수치는 이미 평가 중 신중한 추론을 활용한 결과를 반영합니다[24].
BIG-bench Hard (BBH): 특히 까다로운 추론 작업 모음입니다. GPT‑4와 Gemini는 여기서 사실상 동점입니다 – Gemini Ultra는 83.6%, GPT‑4는 약 **83.1%**를 BBH에서 기록했습니다(둘 다 few-shot 설정)[25]. 이 점수는 대부분의 이전 모델보다 훨씬 높습니다. 공식적인 Claude 2의 BBH 점수는 공개된 소스에서 찾을 수 없으며, 제3자 평가에 따르면 Claude는 다소 낮을 것으로 보입니다(아마도 BBH에서 70%대일 가능성이 있음). 일반적으로 GPT‑4와 Gemini는 많은 복잡한 추론 테스트에서 동등하며, 각각 일부 카테고리에서 약간 우위를 점합니다. Google은 Gemini가 32개의 학술 벤치마크 중 30개에서 SOTA를 초과했다고 주장했습니다[49], 따라서 거의 모든 부분에서 GPT‑4와 동등할 것으로 추정됩니다.
수학 – GSM8K: 초등학교 수학 문제 벤치마크로, 여러 단계의 추론이 필요합니다(보통 사고 사슬을 통해 해결됨). Gemini는 뛰어난 수학 능력을 보여주었습니다 – GSM8K에서 **94.4%**를 기록했습니다(32개 추론 경로에 걸친 과반수 투표)[26]. GPT‑4도 수학에 뛰어나며, OpenAI는 few-shot CoT 프롬프트로 GSM8K에서 약 **92%**를 기록했다고 보고했습니다[26]. Claude 2는 CoT를 사용한 zero-shot 테스트에서 **88.0%**를 기록했습니다[50], 이는 GPT‑4보다 약간 낮습니다. 세 모델 모두 이전 세대보다 수학 문제 풀이에서 훨씬 뛰어납니다(참고로, GPT-3.5는 GSM8K에서 ~50-60% 기록). 그러나 Gemini는 현재 수학에서 우위를 점하고 있습니다, 이는 아마도 “병렬 사고” 접근 방식을 통해 높은 신뢰도로 해결책을 찾기 때문일 것입니다[33].
코딩 – HumanEval (Python): 프로그래밍 프롬프트에 대한 올바른 코드를 생성하는 모델의 능력을 측정합니다. Gemini 3는 HumanEval에서 ~74–75% pass@1을 기록했습니다[27]. 이는 이 벤치마크에서 산업 최고 결과입니다. Claude 2도 코딩에서 큰 발전을 이루었으며, 71.2% pass@1을 기록했습니다[50], 이는 실제로 GPT‑4를 능가합니다. GPT‑4는 2023년 3월 기술 보고서에서 HumanEval에서 **67%**를 기록했습니다(0-shot)[28]. 따라서 순수 코딩 작업에서는 Gemini > Claude 2 > GPT‑4의 순서입니다. 일화적으로, 사용자들은 Claude가 코딩에 꽤 뛰어나다고 생각했지만(매우 상세한 코드와 설명을 제공할 수 있음), Google의 Gemini 모델은 코드에 대한 집중적인 훈련과 아마도 새로운 기술의 혜택을 받은 것으로 보입니다(Google은 Gemini 2.5 Pro가 리더보드를 석권한 내부 벤치마크 WebDev Arena를 코딩을 위해 구축했습니다[51]). 또한 Google은 AlphaCode 2에 Gemini를 활용했으며, 이는 원래 모델에 비해 ~2배 더 많은 대회 문제를 해결했습니다[52] – 이는 Gemini의 코딩/일반 추론 조합이 알고리즘 문제 해결에 강력함을 암시합니다.
기타 평가: 지식 집약적 QA(TriviaQA), 장문 이해(QuALITY), 과학 질문(ARC-Challenge)에서 모든 모델은 강력한 성능을 보이며, GPT‑4와 Gemini는 일반적으로 80% 후반에서 90% 범위를 기록하며, Claude는 종종 80%대를 기록합니다. 예를 들어, Claude 2는 ARC-Challenge에서 91%를 기록하여 거의 GPT‑4와 동등한 수준입니다[53]. 상식 추론(HellaSwag)에서는 GPT‑4가 실제로 우위를 점하며, ~95%를 기록하여 Gemini 87.8%를 넘어섰습니다[54] – 이는 아마도 훈련 데이터나 상식에 대한 정렬의 차이를 반영합니다. 그리고 다국어 작업에서는, Google은 Gemini가 뛰어나다고 보고하며, “Global MMLU” 변형은 Gemini 2.5 Pro가 ~89%를 기록했습니다[55], 이는 강력한 다국어 이해를 나타냅니다. 세 모델 모두 다양한 NLP 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이지만, Gemini 3와 GPT‑4가 일반적으로 최상위에 있으며, 작업에 따라 우위를 다투고, Claude 2/2.1은 전반적인 학술 벤치마크 성능에서 약간 뒤처집니다.

우리는 다음 표에서 이러한 벤치마크 비교 중 일부를 요약합니다:

비교표: 주요 지표 및 기능

아래 표는 Google의 Gemini 3, OpenAI의 GPT‑4 (GPT‑4 Turbo), 그리고 Anthropic의 Claude 2.1의 주요 성능 지표 및 기능을 강조합니다:

기능 / 지표

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (GPT‑4 Turbo 포함)

Anthropic Claude 2.1

모델 아키텍처

Sparse Mixture-of-Experts Transformer; 처음부터 멀티모달[1]. TPUs에서 매우 확장 가능.

Dense Transformer (정확한 세부사항은 비공개); Vision은\xA; 통합된 인코더를 통해 활성화[56].

Dense Transformer (비공개); 훈련에서 AI 안전성을 강조. Constitutional AI 정렬 사용.

멀티모달 지원

예 – 네이티브 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력; 텍스트 (및 이미지) 생성[6]. 최신 시각적 이해[7].

부분적 – 텍스트 + 이미지 (GPT-4V) 수락; 텍스트 출력. 이미지 생성 없음 (별도의 DALL·E 사용).

아니오 (텍스트 전용) – Claude 2.1의 입력/출력은 텍스트 전용. 이미지나 오디오 능력 내장 없음.

최대 컨텍스트 창

1,000,000+ 토큰 (≈800K 단어). 대용량 문서 지원[14].

GPT-4 Turbo에서 128K 토큰[16] (표준 GPT-4는 8K/32K).

Claude 2.1에서 200K 토큰[17] (Claude 2.0은 100K).

MMLU (지식 시험)

≈90% (인간 전문가를 능가함)[20]. <br>(MMLU에서 처음으로 90% 도달)

86.4% (5-샷)[23]. <br>Gemini 이전의 최신 기술; 인간 수준.

78.5% (5-샷 CoT)[47]. <br>강력하지만 GPT-4 및 Gemini보다 뒤쳐짐.

BIG-Bench Hard (추론)

83.6% (3-샷)[25]. <br>GPT-4와 동일한 SOTA.

83.1% (3-샷)[57].

(N/A) 공식 데이터 없음. 추정 ~75–80% (Claude 2는 GPT-4/Gemini보다 낮을 가능성 있음).

GSM8K 수학 (초등 수준)

94.4% (CoT 및 다수결 투표와 함께)[26].

~92% (5-샷 CoT)[58].

88.0% (0-샷 CoT)[50].

HumanEval (Python 코딩)

74.4% pass@1[27] – 최고 수준의 코드 생성.

67% pass@1[28].

71.2% pass@1[50] – 기본 GPT-4보다 코딩에서 우수.

추론 모드 (“CoT”)

Deep Think 모드에 의해 체인의 사고 활성화 가능. 병렬 단계로 내부적으로 추론 가능[33]. 개발자가 조정 가능한 추론 깊이.

프롬프트를 통한 CoT. 공개된 “자기 반성” 모드는 없지만, 요청 시 GPT-4가 상세한 추론 가능.

기본적으로 답변 설명하는 경향; 토글 필요 없음 (Claude는 종종 단계별 추론 제공). 이제 함수/도구 호출 지원[59].

코딩/도구 통합

뛰어난 코딩 기술 (다중 언어). 전체 코드베이스 컨텍스트 처리 가능. 경쟁 프로그래밍을 위한 AlphaCode 2 지원[30]. Vertex AI를 통해 사용 가능 (코드 노트북 포함).

최고 수준의 코딩 능력 (특히 Code Interpreter와 함께). 함수 호출 API[60] 및 도구 통합을 위한 플러그인 제공. GitHub Copilot X는 GPT-4 사용. 제한된 베타에서 미세 조정.

매우 우수한 코딩 지원 (거의 GPT-4 수준). 이제 개발자가 정의한 함수를 호출하고 웹 검색을 사용하는 API 도구 사용을 지원 (베타)[61][62]. 코딩을 위한 인터랙티브 채팅 강조 (Slack에서 Claude 등).

미세 조정 가능성

제한적 – 주요 Gemini 모델은 비공개 소스; 미세 조정은 공개적으로 제공되지 않음 (Google의 내부 RLHF 사용). 그러나 Gemma 오픈 모델 (1B–27B)은 사용자 정의 미세 조정 가능[63][64].

부분적 – GPT-4는 비공개 소스; OpenAI는 GPT-3.5의 미세 조정을 제공하고, GPT-4의 미세 조정은 통제된 미리보기 상태. 개발자는 시스템 지침 및 몇 샷을 통해 동작을 사용자 정의할 수 있음.

공개 미세 조정 없음 – Claude는 비공개 소스; Anthropic은 미세 조정을 제공하지 않음. 사용자는 시스템 프롬프트[65]와 헌법 AI 접근 방식을 통해 사용자 정의 가능.

속도 및 효율성

TPUs에 최적화 – Google 하드웨어에서 작은 모델보다 빠르게 실행[39]. Gemini Flash 모델은 낮은 대기 시간을 제공. “생각” 예산으로 속도 vs 품질 교환 가능[66].

GPT-4 Turbo는 ~2배 빠르고 저렴하며 GPT-4보다 [16][67]. 그럼에도 불구하고, GPT-4는 상대적으로 느릴 수 있으며, 특히 32K/128K 컨텍스트에서. OpenAI는 지속적으로 대기 시간을 개선 중.

Claude 2는 일반적인 컨텍스트에서 꽤 빠르며; 최대 200K 컨텍스트에서는 몇 분 걸릴 수 있음[18]. Claude Instant 모델은 일부 품질 손실을 대가로 더 빠르고 저렴한 응답을 제공.

안전 및 정렬

인간 피드백과 레드팀 훈련에서 강화 학습. Google은 Gemini에 대해 “가장 포괄적인 안전 평가”를 주장. 위험(사이버 보안, 설득)에 대한 특별 연구[69]. 이미지/멀티모달 출력에 대한 내장 안전 장치.

RLHF와 광범위한 미세 조정을 통한 정렬. GPT-4는 철저한 레드팀 테스트를 거쳤으며 공식 사용 정책을 가지고 있음. 시스템 메시지는 동작 조정을 허용. 허용되지 않는 콘텐츠에 대한 거부 경향이 있으며, 지속적인 조정 중.

헌법 AI를 통한 정렬 – Claude는 일련의 원칙에 따라 안내됨. 더 장황해지는 경향이 있고 쿼리가 “헌법”과 충돌할 때 거부. Claude 2.1은 Claude 2.0보다 2배 낮은 환각률[70]을 가지며 개선된 정직성 (추측보다는 자제)[71]. 무해성과 투명성에 중점.

Sources: Performance metrics are from official reports: Google DeepMind’s Gemini technical blog[72][27], OpenAI’s GPT-4 documentation[28], and Anthropic’s Claude model card[50]. Context and feature information from Google’s announcements[14][6], OpenAI DevDay news[16], and Anthropic updates[17].

In-Depth Comparison of Gemini 3, GPT‑4, and Claude 2.1

Now that we’ve seen the high-level numbers, let’s compare the models across various dimensions in detail:

Reasoning and General Intelligence

세 모델 모두 – Gemini 3, GPT‑4, Claude 2 – AI 추론 능력의 최전선에 있지만, Gemini와 GPT‑4는 일반적으로 더 강력합니다 가장 어려운 작업에서. GPT‑4는 출시와 함께 새로운 기준을 세웠으며, 지식 및 추론 테스트에서 종종 인간 수준의 성능에 필적하거나 이를 초과했습니다. 구글의 Gemini는 그 기준을 초과하도록 명시적으로 설계되었으며, 실제로 많은 학문적 기준(MMLU, 수학, 코딩 등)에서 GPT‑4를 약간 능가했습니다 (위에서 언급한 대로). 실제 사용에서 GPT‑4와 Gemini는 모두 뛰어난 논리적 일관성, 다단계 추론(예: 복잡한 문제를 단계별로 해결), 폭넓은 지식을 보여줍니다. 사용자들은 GPT‑4가 매우 정제되고 신뢰할 수 있는 추론 스타일을 가지고 있다는 것을 관찰했습니다 – 일반적으로 지침을 신중하게 따르고 잘 구조화되고 정당화된 답변을 제공합니다. Gemini 3, 특히 Deep Think 기능과 함께, 어려운 문제에 대해 더욱 분석적일 수 있으며, 까다로운 질문에 대한 정확성을 높이기 위해 효과적으로 내부 "사고의 연쇄"를 수행합니다[33][34]. 구글은 Gemini가 시뮬레이션 생성, 복잡한 코드 작성, 심지어 전략 게임 플레이와 같은 정교한 작업을 여러 단계를 거쳐 추론하는 방식으로 해결하는 것을 시연했습니다[73][74]. Gemini의 장점 중 하나는 최신 교육 데이터의 신선함입니다 – 2024/2025년까지의 지식을 가지고 있어, 최신 이벤트나 연구에 대한 정보를 더 잘 갖출 수 있으며, GPT‑4 (2023년 기준)는 때때로 최신 사실을 놓칠 수 있습니다.

Claude 2, while very capable, is often described as slightly less “intelligent” or rigorous than GPT‑4 in complex reasoning. Its MMLU score (78.5%) indicates it doesn’t reach the same exam-level mastery[47]. That said, Claude excels at natural language understanding and explanation – it has a talent for producing human-like, clear explanations of its reasoning. Anthropic trained Claude with a dialog format (the “Assistant” persona), and it tends to articulate its thought process more readily than GPT‑4 (which by default gives final answers unless prompted for steps). For many common-sense or everyday reasoning tasks, Claude is on par with GPT‑4. But on especially difficult logical puzzles or highly technical questions, GPT‑4 still has the edge in accuracy. Users also report that Claude is more willing to admit uncertainty or say “I’m not sure” when it’s uncertain (an intentional design for honesty)[71], whereas GPT‑4 might attempt an answer. This can make Claude feel more cautious or limited at times, but also means it might hallucinate facts slightly less.

Summary: GPT‑4 and Gemini 3 represent the state-of-the-art in general reasoning, with Gemini showing equal or slightly better performance on new benchmarks (thanks to advanced techniques and possibly more training data). Claude 2 is not far behind for many tasks and often provides very detailed reasoning in its answers, but it doesn’t quite reach the same benchmark highs. If your use case demands the absolute strongest reasoning on difficult problems (e.g. complex exams, tricky word problems), Gemini 3 or GPT‑4 would be the top choices, with Claude as a capable alternative that errs on the side of caution in its answers.

Coding and Software Assistance

Gemini 3 and OpenAI’s GPT‑4 are both exceptionally strong coders, and notably, Anthropic’s Claude 2 has also proven to be a great coding assistant. In coding evaluations like HumanEval and competitive programming, Gemini currently holds a slight lead (as noted, 74% vs GPT‑4’s 67% pass rate)[27][28]. Google has demonstrated Gemini generating complex interactive code – for example, creating fractal visualizations, browser games, or data visualizations from scratch, given only high-level prompts[73][74]. It can handle very large codebases thanks to its million-token context – a developer could literally paste an entire repository or multiple source files into Gemini and ask it to refactor code or find bugs. This is transformative for development workflows: Gemini can “remember” and utilize an entire project’s code context during its reasoning. GPT‑4’s context maxes out at 128K (which is still enough for maybe ~100 files of code, depending on size)[56], and Claude 2.1 at 200K tokens might manage a bit more. But neither approaches Gemini’s capacity for whole-codebase understanding.

일상적인 코딩 지원(함수 작성, 코드 설명, 개선 제안 등)에서는 세 가지 모델 모두 잘 작동합니다. GPT-4는 Python, JavaScript 등의 언어로 올바르고 문법적으로 유효한 코드를 생성하는 데 매우 신뢰할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 이는 GitHub Copilot(코파일럿 X의 백엔드)에 처음 통합된 모델로, 단위 테스트 작성, 의사 코드 변환, 디버깅과 같은 작업에서 개발자들 사이에서 인기가 많습니다. GPT-4의 코드 출력은 다소 간결하고 직관적일 수 있지만, Claude는 종종 코드와 함께 매우 장황한 설명을 제공하며, 일부 개발자들은 이를 높이 평가합니다(마치 수다스러운 선임 엔지니어와 함께 페어 프로그래밍을 하는 것처럼). 기능 면에서 Claude 2는 실제로 일부 코딩 벤치마크에서 GPT-4를 능가했습니다(71% 대 67%의 HumanEval 점수)[50][28], 이는 Anthropic이 Claude의 훈련 업데이트에서 코딩에 중점을 두었음을 나타냅니다. 사용자는 Claude가 특히 모호한 요청을 이해하고 코드의 세부 사항을 채우는 데 뛰어나다고 언급했습니다(프롬프트가 명확하지 않을 때 단순히 거부하는 대신 의도를 추측하고 실행 가능한 결과를 생성하려고 노력합니다).

코딩을 위한 파인 튜닝과 도구: OpenAI는 코드 인터프리터 (현재는 고급 데이터 분석이라고 불림)와 같은 전문 도구를 제공하며, 터미널 플러그인이나 데이터베이스 플러그인과 같은 코딩 플러그인 통합을 통해 GPT‑4의 코딩 유용성을 확장합니다. Google은 Gemini에 대한 구체적인 '코드 실행' 도구를 공개적으로 발표하지 않았지만, Gemini가 Google의 클라우드에 통합되어 있기 때문에 Colab 노트북에서 사용되거나 코드 테스트를 위한 실행 환경에 연결될 수 있을 것으로 예상됩니다. Anthropic은 최근 Claude 2.1에서 개발자가 제공한 함수를 실행할 수 있는 도구 사용 API를 도입했습니다. 예를 들어 Claude가 생성한 코드에서 컴파일이나 테스트 기능을 실행하도록 허용할 수 있습니다[61][75]. 이는 OpenAI의 함수 호출과 유사하며, 자신의 출력물을 테스트하고 오류를 수정할 수 있는 일종의 동적 코딩 에이전트를 가능하게 합니다. 모든 모델은 이러한 피드백 루프에서 이점을 얻을 수 있지만, 현재로서는 개발자 구현에 의존하고 있습니다.

요약하자면, 모든 세 모델은 훌륭한 코딩 도우미입니다. 그러나 Gemini 3의 큰 컨텍스트와 약간 더 높은 코딩 벤치마크는 한 번에 더 크고 복잡한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있음을 시사합니다 (예: 수천 줄의 코드를 함께 분석하는 것). GPT-4는 개발자 커뮤니티에서 도구와 통합을 통해 널리 입증되었으며, Claude 2는 특히 설명 스타일을 선호하거나 대용량 코드 파일에 200K 컨텍스트가 필요한 사용자에게 강력한 대안입니다. 순수한 코딩 정확도 면에서는 Gemini 3가 약간 우세해 보이며, Claude 2가 그 뒤를 바짝 따르고 있고, GPT‑4는 여전히 매우 강력하며 실제 코딩 시나리오에서 가장 많이 검증된 것으로 보입니다.

멀티모달 입력/출력

여기서 Gemini 3는 진정으로 차별화됩니다. Gemini는 처음부터 멀티모달 AI로 구축되었으며, GPT-4는 시각 기능을 확장으로 추가했고, Claude는 현재까지 텍스트 전용으로 남아있습니다.

Gemini 3: 프롬프트의 일부로 이미지를 하나 또는 여러 개 받아들이며, 단순히 설명하는 것을 넘어 차트를 분석하고 그래프를 읽고 스크린샷을 해석할 수 있습니다. 또한 오디오와 비디오도 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini에 오디오 클립을 제공하고 그 내용에 대해 질문하거나 비디오의 일부(프레임 또는 대본)를 제공하여 요약이나 답변을 받을 수 있습니다. 구글은 Gemini가 무성 영화와 복잡한 시각 데이터를 분석하는 모습을 공개했습니다[76]. 출력 시 기본적으로 텍스트를 생성하지만, Gemini Image 모드에서는 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성할 수도 있습니다(DALL·E 또는 Imagen과 유사)[6]. 즉, 사용자는 Gemini에게 예술 작품을 창작하거나 주어진 이미지를 편집하도록 요청할 수 있습니다(“이 사진을 그림처럼 보이게 만들어줘”). 이러한 다중 모드 생성은 GPT-4/Claude가 본래 할 수 있는 것을 넘어선 주요 단계입니다. 또한, Gemini는 특정 맥락에서 비디오 출력을 처리할 수 있습니다(예: 애니메이션 코드를 생성하거나 비디오 장면을 설명할 수 있음 - 실제 비디오 프레임 생성은 Phenaki 또는 Imagen Video와 같은 관련 모델에서 처리될 가능성이 높음). 요컨대, Gemini의 다중 모드 능력은 최첨단이며 다양한 모드를 본래 이해하고 연결합니다. 예를 들어 이미지를 분석한 후 그 정보를 텍스트 추론 체인이나 코드 생성 작업에 유연하게 사용할 수 있습니다.
GPT‑4: 부분적으로 다중 모드입니다. GPT‑4(기본 모델)는 이미지를 입력으로 받아들일 수 있습니다 – 사진을 주고 질문을 할 수 있습니다. 이는 2023년에 제한된 베타로 처음 제공된 GPT-4의 “Vision” 기능입니다. 상당히 강력합니다: GPT-4는 이미지를 설명하고, 객체를 식별하며, 이미지 내 텍스트를 읽고 시각적 콘텐츠에 대해 추론할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 GPT-4 Vision이 밈을 해석하거나 냉장고 이미지의 내용을 분석하여 레시피를 제안하는 것을 보여주었습니다. 그러나 GPT‑4는 이미지를 출력하거나 오디오를 생성할 수 없습니다 – 출력은 순전히 텍스트입니다. 그림을 그려달라고 요청하면, 텍스트 설명이나 ASCII 아트를 생성할 수 있을 뿐입니다. OpenAI는 DALL·E 3라는 별도 모델을 통해 이미지 생성을 다루지만, 이는 GPT-4 자체의 기능은 아닙니다. 따라서 GPT‑4의 다중 모드 기능은 단방향입니다(시각 입력에서 텍스트 출력). 또한 오디오나 비디오 입력을 직접 처리하지 않습니다(OpenAI의 Whisper 모델은 음성을 텍스트로 변환하지만, 이는 역시 별도이며 GPT-4의 대화형 인터페이스에 통합된 단일 모드 파이프라인이 아닙니다). GPT‑4 Turbo는 ChatGPT에 음성 출력을 도입했지만, 이는 모델이 오디오를 생성하는 것이 아니라 별도의 TTS 시스템입니다. 요약하자면, GPT-4는 *부분적으로 다중 모드(텍스트+비전)*인 반면, Gemini는 이해에서 *완전한 다중 모드(텍스트+비전+오디오+비디오)*이며, 추가적으로 Gemini는 여러 모드에서 콘텐츠 생성을 수행할 수 있습니다.
Claude 2.1: 현재 이미지나 오디오 입력을 지원하지 않습니다. 순수하게 텍스트 기반의 대화형 모델입니다. Claude에 이미지를 제공하거나 이미지를 해석하도록 요청할 수 없습니다(그냥 이미지를 볼 수 없다고 말할 것입니다). Anthropic은 텍스트에 집중해왔으며 Claude 2.1에서는 비전 기능을 발표하지 않았습니다. 미래에 다중 모드를 탐색할 가능성이 있다는 암시가 있었지만, 현재로서는 Claude가 이 부분에서 뒤처져 있습니다. 따라서 이미지나 다른 비텍스트 데이터를 포함하는 작업의 경우, Claude는 입력을 텍스트로 변환하는 방법(예: 오디오를 텍스트로 전사한 후 Claude에게 제공하는 방법) 외에는 옵션이 아닙니다.

실질적으로, Gemini 3의 다중 모달 능력은 많은 가능성을 열어줍니다: PDF에 포함된 텍스트와 이미지(테이블, 다이어그램)를 분석하거나, 비디오의 내용에 대한 질문에 답하는 등 단일 AI 에이전트로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Google은 새로운 다중 모달 벤치마크(MMMU라 불림)에서 Gemini Ultra가 59.4%로 새로운 최고 기록을 세운 반면, 이전 모델들은 고전했다고 시연했습니다[77][78]. 하나의 프롬프트에서 모달리티를 혼합하는 능력은 또한 다음과 같은 작업을 할 수 있음을 의미합니다: “여기에 그래프 이미지가 있습니다 – 이 그래프가 보여주는 추세는 무엇인가요? 이제 이 추세에 대한 보고서(텍스트)를 작성하세요.” Gemini는 그래프를 받아들이고 이를 분석한 텍스트 보고서를 직접 생성할 수 있습니다. GPT‑4도 그래프 이미지를 유사하게 분석할 수 있지만, Claude는 전혀 할 수 없습니다.

결론: 비전이나 오디오 이해를 필요로 하는 모든 사용 사례에서, Gemini 3는 가장 유능하고 유연한 모델입니다. GPT‑4의 비전 기능은 강력하지만, Gemini는 더 많은 유형의 데이터를 다룰 수 있으며 시각적 콘텐츠도 생성할 수 있습니다. Claude는 현재 텍스트 작업에 제한되어 있습니다. 따라서 다중 모달 비교에서, Gemini 3는 포괄적인 다감각 능력으로 압도적으로 승리합니다, GPT‑4가 두 번째로 (비전만), Claude는 텍스트에 집중합니다.

맥락 창과 효율성

맥락 길이에 대해 이미 언급했지만, 효율성 고려 사항에 대해 다시 한번 강조하고 확장해 봅시다. 맥락 창은 모델이 한 번에 고려할 수 있는 입력(및 생성된 출력)의 양을 의미합니다. 더 큰 맥락은 모델이 이전 대화나 더 큰 문서를 기억할 수 있게 합니다. 앞서 언급한 대로:

Gemini 3: ~1 million tokens context window[14]. This is dramatically higher than others. It means Gemini can take in very long texts (like entire books, lengthy technical documents, or massive prompt histories). For enterprises, this could be game-changing: imagine feeding a whole corporate knowledge base or hundreds of pages of regulatory text into the model in one go. Gemini could then answer questions or produce summaries drawing from any part of that huge input. A 1M-token context also allows complex agentic behavior – Gemini could internally generate plans or code over a very long scratchpad if needed. The practical downside is memory and speed: processing 1M tokens of input is heavy. Google likely uses efficient implementations (and MoE helps because not all experts see all tokens). They also reported two metrics in their technical report: an 128k token scenario vs 1M token scenario, indicating they are aware that beyond a certain length, the model might use a different strategy (128k was evaluated in an “averaged” way, 1M in a “pointwise” way)[79][80]. In any case, for most uses you won’t hit that limit, but it provides enormous headroom.
Claude 2.1: 200k tokens context[17]. This is extremely high as well, second only to Gemini. Anthropic doubled it from 100k to 200k with Claude 2.1, claiming it as an “industry-leading” context at the time[17]. 200k tokens is roughly 150k words (around 500 pages of text). Anthropic specifically mentioned use cases like feeding in long financial reports, entire codebases, or lengthy literature and having Claude analyze them[81]. The caveat is that while Claude can ingest that much, it might be slow (they mention it may take a few minutes to process maximum length prompts)[18]. Also, it costs more (pricing scales with tokens). They are working on optimizing this. But from an availability standpoint, Claude 2.1’s full 200k context mode is accessible to developers (Pro tier), which is impressive.
GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: Initially, GPT‑4 offered 8k and 32k token models. In late 2023, OpenAI announced GPT‑4 Turbo with 128k context, bringing it closer to Claude’s range[16]. The 128k context model is currently in beta/preview for developers, but expected to be production soon. 128k tokens (~96k words) is about 4× a 32k context and enough for most practical tasks (roughly 300 pages of text). OpenAI even did a demo of GPT‑4 reading an entire novel (Jane Austen’s Emma) and answering questions, demonstrating long-context comprehension. So GPT‑4 has significantly closed the gap in context length. Still, it is 1/8th of Gemini’s theoretical max and roughly half of Claude’s max. For extremely large inputs, GPT‑4 would need chunking strategies whereas Claude or Gemini might handle it in one go. OpenAI has not mentioned plans beyond 128k yet.

효율성과 지연 시간: 더 큰 컨텍스트와 모델에서는 추론 속도가 문제가 됩니다. GPT‑4 기본 형태는 GPT-3.5보다 느린 것으로 알려져 있으며, 특히 컨텍스트 길이가 증가할수록 반응 시간이 눈에 띄게 길어집니다. OpenAI는 GPT‑4 Turbo를 최적화하여 더 빠르고 저렴하게 만들었습니다. 그들은 GPT‑4 Turbo가 원래 GPT-4에 비해 입력 토큰은 3배, 출력 토큰은 2배 저렴하다고 보고했습니다[16][67], 이는 속도 향상 또는 비용 효율성을 의미하기도 합니다. 많은 개발자들은 GPT‑4 Turbo가 응답 속도가 약간 더 빠르다고 관찰했습니다. Claude 2는 짧고 중간 길이의 프롬프트에서 꽤 빠른 경향이 있으며, 종종 GPT‑4보다 빠릅니다(Claude는 다소 크기가 작고 높은 처리량에 최적화되어 있기 때문입니다). 긴 컨텍스트에서는 Claude의 지연 시간이 증가하고, 전체 200k에서는 몇 분이 걸릴 수 있습니다(예상대로, 그것은 처리해야 할 엄청난 양의 텍스트이기 때문입니다). Gemini 3의 성능 속도에 대한 외부 측정은 아직 없지만, Google의 “TPUs에서 이전 모델보다 상당히 빠르다”[82]라는 주장은 효율성을 시사합니다. 게다가, Google이 Gemini의 더 가벼운 “Flash” 변형을 제공하므로, 지연 시간이 중요한 경우 개발자가 Gemini Flash 또는 Flash-Lite를 선택하여 더 빠르게 응답할 수 있습니다(일부 정확도 손실이 있을 수 있음)[83][84]. 반면, OpenAI와 Anthropic도 더 작은 모델의 아이디어를 가지고 있습니다: GPT-3.5 Turbo는 더 간단한 작업에 대한 빠른 대안이며, Claude Instant는 Anthropics의 빠른 모델입니다.

또 다른 측면은 비용 효율성입니다: 모든 제공자는 가장 큰 컨텍스트를 사용하는 데 더 많은 요금을 부과합니다. OpenAI의 128k GPT-4는 호출당 가격이 비쌀 것이며, Anthropic의 100k/200k 컨텍스트를 가진 Claude도 비용이 더 많이 듭니다 (그들은 큰 컨텍스트 사용에 더 유리하도록 2.1에서 가격을 조정했습니다[17][85]). Google의 Gemini API 가격은 그라데이션을 보여줍니다: 예를 들어, Gemini 2.5 Pro(>200k 컨텍스트)는 입력 비용이 1M 토큰당 약 $1.25(또는 "thinking" 모드에서는 $2.50)이었고[35], 더 작은 Flash-Lite는 1M 토큰당 $0.10이었습니다[35] – 큰 차이를 보입니다. 이는 Google이 대량의 컨텍스트를 높은 가격에 호출할 사용자를 기대하고, 일상적인 사용은 더 저렴한 모델에서 이루어질 수 있다는 것을 의미합니다.

맥락/효율성에 대한 결론: 매우 큰 문서나 맥락과 작업해야 한다면, Gemini 3는 1M 토큰 창으로 따라올 수 없는 성능을 발휘합니다. 이론적으로 전체 책, 다중 문서 컬렉션, 또는 수 시간의 연설 기록을 한 번에 처리할 수 있습니다. Claude 2.1은 매우 넉넉한 200k 창으로 두 번째로, 실제로 거의 모든 사용 사례를 다룹니다 (전체 도서관을 제외하면). GPT-4의 128k도 꽤 큰 편이지만 아직 뒤쳐져 있습니다. 수천 개의 토큰을 사용하는 일반적인 상황에서는 모든 모델이 상당히 빠르며, GPT-4가 가장 느리지만 가장 정확하고, Claude는 상당히 빠르며, Gemini는 아마도 Google의 백엔드에서 최적화된 것으로 보입니다 (정확한 속도 비교는 공개 데이터가 없어 어렵습니다). Google의 접근 방식은 더 많은 유연성을 제공합니다 (다양한 모델 크기, 조정 가능한 추론), 반면 OpenAI와 Anthropic은 더 간단한 모델 라인업에 집중하고 사용자에게 상위 또는 하위 계층을 선택하게 합니다 (GPT-4 대 3.5, Claude 대 Claude Instant).

개발자 도구 및 미세 조정

이들 AI 공급자는 개발자를 위한 서로 다른 생태계를 제공합니다:

Google Gemini (Vertex AI 및 AI Studio를 통해): Google은 클라우드 플랫폼(Vertex AI)과 API(Google AI Studio)를 통해 Gemini를 제공합니다[86]. 개발자는 Google Cloud 애플리케이션에서 Gemini를 사용할 수 있으며, 제품에 통합할 수 있습니다(예: Google은 Duet AI를 통해 Gemini를 Gmail, Docs 등 Workspace 앱에 통합하고 있습니다). 주목할 만한 제공 중 하나는 Gemma입니다 – Gemini와 관련된 오픈 소스(또는 오픈 웨이트) 모델 군입니다[63]. Gemma 3 모델(27B, 12B, 4B 등)은 더 작으며, 공개적으로 이용 가능하고 개발자가 자신의 데이터로 미세 조정할 수 있습니다[64]. 이러한 모델은 Gemini와 일부 기술을 공유하여 커뮤니티에 Google API 없이도 고품질 모델에 접근할 수 있도록 합니다. 가장 큰 Gemini(Ultra/Pro)를 미세 조정하는 것은 고객에게 공개되지 않았습니다(내부적으로 RLHF로 미세 조정되고 비공개로 유지되는 것으로 추정). 그러나 Google은 프롬프트 엔지니어링 및 그라운딩 도구를 제공합니다 – 예를 들어 Vertex AI 플랫폼은 검색 증강 생성을 허용하여 개발자가 모델 가중치를 변경하지 않고도 벡터 검색을 통해 Gemini가 개인 데이터를 사용할 수 있게 합니다. Google은 또한 “책임 있는 AI” 도구 세트를 강조하여 개발자가 Gemini를 기반으로 할 때 유해성이나 편향을 줄이기 위해 프롬프트를 테스트하고 조정할 수 있도록 돕습니다[87]. 또 다른 독특한 측면은 생각 예산 관리입니다 – 개발자는 주어진 쿼리가 “빠른 모드”(얕은 추론)로 처리될지 또는 더 정확한 “깊은 생각 모드”로 처리될지 프로그래밍적으로 결정할 수 있습니다[66]. 이것은 비용 최적화를 위한 새로운 레버입니다.
OpenAI GPT‑4: OpenAI는 API와 ChatGPT 인터페이스를 통해 GPT-4를 제공합니다. 개발자를 위해 OpenAI는 풍부한 생태계를 구축했습니다: 함수 호출(GPT-4가 JSON을 출력하고 외부 함수를 트리거할 수 있도록 함)[88], DevDay에서 발표된 Assistants API는 에이전트 같은 상태와 도구 사용을 유지하는 데 도움을 주며, GPT-4가 외부 도구에 접근할 수 있도록 하는 플러그인 프레임워크(예: 검색, 데이터베이스, 코드 실행). GPT-4 자체를 미세 조정하는 것은 아직 모든 사람에게 일반적으로 제공되지 않습니다 – OpenAI는 실험 단계인 GPT-4 미세 조정 대기 목록을 보유하고 있었습니다[89]. 그들은 GPT-3.5 Turbo에서 미세 조정을 허용했습니다. 그래서 현재 대부분의 개발자는 제로 샷 또는 몇 샷 방식으로 GPT-4를 사용하며, 검색(OpenAI의 새로운 검색 API는 GPT-4를 벡터 데이터베이스에 쉽게 연결하는 데 도움)으로 보완할 수 있습니다. OpenAI의 플랫폼은 사용 용이성으로 유명합니다 – 많은 라이브러리와 통합이 존재합니다. 그들은 또한 모델을 조정하기 위한 시스템 메시지를 제공합니다(Anthropic이 나중에 추가한 것, Google의 API는 유사한 구조를 가질 가능성이 높음). 요약하자면, OpenAI의 도구는 매우 성숙하여 함수 호출(현재 Gemini와 Claude에서 유사한 것이 있음) 및 다중 회전 대화 관리와 같은 기능을 제공합니다. 개발자가 AI 모델을 앱에 빠르게 통합하고 싶다면, OpenAI의 API는 직관적이고 문서화가 잘 되어 있습니다. 단점은 모델이 블랙박스(비공개 가중치)라는 점과 프롬프트와 몇 샷 이상의 맞춤화가 제한적이라는 점입니다.
Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic은 claude.ai의 API(및 채팅 인터페이스)를 통해 Claude를 제공합니다. OpenAI보다 공개적으로 발표된 “기능”은 적지만 Claude 2.1부터 시스템 프롬프트 지원을 도입했습니다(OpenAI의 시스템 메시지와 유사하며, 행동을 미리 설정할 수 있음)[90] 그리고 베타 상태의 도구 사용 API[61]. 도구 사용 기능은 본질적으로 OpenAI의 함수 호출에 대한 Anthropic의 답변입니다 – 개발자는 도구(예: 계산기, 웹 검색, 데이터베이스 쿼리)를 정의할 수 있으며, Claude는 대화 중에 이를 호출할 수 있습니다[62]. 이는 큰 개선으로, Claude를 애플리케이션에서 더 확장 가능하게 만들어줍니다(훈련 데이터에만 의존하는 대신 정보를 가져오거나 작업을 수행할 수 있음). Claude는 공개적으로 미세 조정 옵션을 제공하지 않습니다. “헌법 AI” 정렬은 특정 원칙을 따르도록 다소 제한되어 있으며, 이는 사용자가 직접 조정할 수는 없지만 – 시스템 프롬프트를 통해 톤과 스타일의 일부 맞춤화가 가능합니다. Anthropic은 Claude를 기업용으로 적극적으로 마케팅하고 있으며(AWS 등과의 파트너십이 있음), 비즈니스 문서 분석을 위한 큰 맥락과 안전 기능을 강조합니다. 그들은 또한 Claude Instant라는 더 빠르고 저렴한 버전(품질이 낮음)을 제공하여 개발자가 경량 작업에 사용할 수 있도록 합니다. 개발자 경험은 꾸준히 개선되고 있으며, Anthropic은 최근 프롬프트 개발을 위한 웹 워크벤치를 출시하고[91] OpenAI와의 문서화 평준화를 위해 노력하고 있습니다. 주목할 만한 점: 많은 사용자가 Claude가 긴 대화에서 대화의 맥락을 잘 유지한다고 생각합니다. 무의미한 관련 없는 주제를 덜 도입하고, 다른 정렬 전략으로 인해 무해한 요청을 거부할 가능성이 적어, 일부 개발자는 사용자 대면 챗봇에 선호합니다.

다른 제품과의 통합: Google은 Gemini를 자체 제품에 통합하고 있습니다(Android는 기기 내 Nano 모델을 위한 API를 제공하고 있으며[87], Chrome은 Gemini 기반 기능을 얻고 있습니다 등). 이는 Google 생태계에 있다면 여러 곳에서 Gemini를 사용할 수 있음을 의미합니다. OpenAI의 모델은 파트너십을 통해 통합되고 있습니다(예: Bing Chat은 GPT-4를 사용하며, 특정 Office 365 기능은 Azure를 통해 OpenAI를 사용합니다). Anthropic의 Claude는 최종 사용자 제품에 통합되는 경우가 적지만, Slack(Claude 앱)과 같은 플랫폼에서 사용할 수 있으며, Quora와 같은 벤더와 협력하고 있습니다(Poe는 Claude와 GPT-4를 사용합니다).

개발자 커뮤니티와 지원: ChatGPT의 인기로 인해 OpenAI는 현재까지 가장 큰 커뮤니티 사용을 자랑하며, 따라서 GPT-4는 가장 많은 서드파티 튜토리얼, 라이브러리, 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다. Google의 AI 개발자 관계는 Gemini를 위한 AI.Google.dev의 리소스와 함께 강화되고 있으며[92], Anthropic은 아웃리치에서 다소 새로운 편이지만 가용성을 적극적으로 확장하고 있습니다(최근에 claude.ai를 전 세계 무료 사용자에게 개방하여 개발자들이 익숙해질 수 있도록 돕고 있습니다).

요약하자면, 개발자들은 세 가지 모두 훌륭한 선택지가 있습니다: 최대의 제어와 작은 모델의 자체 호스팅 가능성을 원한다면, Google의 Gemma/Gemini 접근 방식이 매력적입니다 (작은 모델 공개 + 대형 모델을 위한 강력한 API). 다양한 기능을 갖춘 간단한 API를 원한다면, OpenAI의 GPT-4가 강력한 선택입니다. 긴 컨텍스트와 안전한 모델을 우선시한다면, Anthropic의 Claude 2.1이 매력적입니다. Google의 작은 Gemma를 제외하고는 이들 중 최상위 수준의 모델이 오픈 소스가 아니기 때문에, 모든 경우에 대형 모델은 제공자에 의존하게 됩니다. 하지만 경쟁 덕분에 기능이 수렴하고 있습니다: 이제 세 가지 모두 도구 사용 API를 제공하며, 시스템 지침을 지원하고, 대형 컨텍스트(100k+)를 제공하며, 안전성과 신뢰성 도구에 노력을 기울이고 있습니다.

안전 및 정렬

모델이 유용하게 작동하고 해로운 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장하는 것은 세 조직 모두의 주요 초점입니다. 각기 약간 다른 접근 방식을 취하고 있습니다:

Google Gemini (DeepMind): Google은 “에이전트 시대에 책임감 있게 구축하기”[93]를 강조합니다. DeepMind는 AI 안전성에 오랜 기간 집중해 왔으며, Gemini를 통해 지금까지의 Google AI 모델 중 가장 광범위한 안전 평가를 수행했습니다[68]. Google에 따르면, Gemini는 편향, 독성, 사이버 보안 악용 및 설득적 조작 같은 위험 시나리오를 테스트했습니다[69]. Google은 Gemini의 응답을 보완하기 위해 내부 레드팀을 두어 탈옥 및 악의적인 사용을 시도했습니다. Google은 또한 모델과 API에 능동적인 가드레일을 통합하며, Gemini 모델은 콘텐츠 정책을 위반하는 요청을 거부할 수 있습니다 (ChatGPT나 Claude처럼), 특히 사용자 중심의 제품에 통합되었기 때문에 허용되지 않은 콘텐츠를 생성할 여유가 없습니다. 또한, Gemini는 도구를 사용하고 코드를 생성할 수 있기 때문에 Google은 자율적으로 위험한 행동을 하지 않도록 제약을 걸 가능성이 큽니다. OpenAI와 유사하게, *인간 피드백 강화 학습 (RLHF)*을 통해 인간 평가자들이 Gemini의 답변을 유용하고 해롭지 않게 조정했습니다. DeepMind의 흥미로운 연구 중 하나는 “헌법 AI를 통한 확장 가능한 정렬”과 기타 기술에 관한 것이었으며, Google이 이 아이디어를 차용하거나 최소한 연구했을 가능성이 있습니다 (DeepMind의 과거 작업인 Sparrow 등). 그러나 Google은 헌법과 같은 접근을 사용했다는 것을 공개적으로 설명하지 않았으며, 아마도 선별된 고품질 데이터와 인간 피드백을 혼합하여 사용했을 것입니다. 실제로 초기 사용자들은 Gemini가 정중하며 부적절한 요청을 통상적으로 거부하는 것을 발견했으며, 이는 Google의 AI 원칙과 일치합니다[68]. 일부 일화적 테스트에 따르면, GPT‑4에 비해 경계선 콘텐츠에 대해 약간 더 관대한 것으로 보이지만, 일반적으로 안전한 범위 내에 머무릅니다. Google은 또한 Gemini를 사용하는 개발자를 위한 Secure AI Framework (SAIF) 및 Responsible AI Toolkit[87]을 출시하여 민감한 데이터 입력이나 편향된 출력 등 잠재적인 문제를 식별하고 완화하는 데 도움을 줍니다.
OpenAI GPT‑4: GPT-4의 정렬은 개발의 중요한 부분이었습니다. OpenAI는 RLHF를 광범위하게 사용했으며, AI 평가자를 사용한 “모델 지원 최적화”로 최종 정제를 거쳤습니다. 또한, GPT-4 시스템 카드를 발행하여 오용을 테스트한 방법을 자세히 설명했습니다 (예: GPT-4가 위험한 지시를 줄 수 있는지 테스트 등). GPT-4는 일반적으로 매우 안전하고 제어 가능한 것으로 간주되며, 폭력, 증오, 성적 학대, 불법 행동 요청에 대해 *“죄송합니다, 그 요청은 도와드릴 수 없습니다”*라는 익숙한 메시지와 함께 참여를 거부합니다. 그러나 어떤 모델도 완벽하지 않으며, 영리한 프롬프트 엔지니어와 탈옥자들이 가끔 제한을 우회하는 방법을 찾아내기도 합니다. OpenAI는 이러한 간극을 메우기 위해 모델을 지속적으로 업데이트합니다. GPT‑4의 정렬은 때때로 사용자를 좌절시킵니다 (예: 보수적인 튜닝으로 인해 무해한 요청을 거부하거나 과도하게 사과하는 경우), 하지만 시간이 지남에 따라 개선되었습니다. OpenAI의 API의 시스템 메시지는 개발자가 조직 정책이나 원하는 페르소나를 삽입할 수 있게 하여, GPT-4가 이를 따르도록 합니다. 이는 톤과 역할에서 일부 유연성을 제공합니다. 예를 들어, GPT-4에게 간결한 보조자가 되거나 특정 스타일을 채택하라고 지시할 수 있으며, 이는 핵심 정책과 충돌하지 않는 한 가능합니다. OpenAI는 사용자 입력/출력을 허용되지 않는 콘텐츠로 사전 검사하는 옵션인 *“OpenAI Moderation API”*도 제공합니다. 정직성 측면에서 GPT-4는 이전 모델보다 사실에 기반한 응답을 제공하지만 여전히 허구를 자신 있게 발언할 수 있습니다. OpenAI는 특정 테스트에서 GPT-3.5에 비해 약 40% 낮은 허구율을 보고했지만, 여전히 참조나 코드가 정확하게 보이지만 그렇지 않은 경우가 발생합니다. 이는 모든 모델에서 해결해야 할 과제입니다.
Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic의 접근 방식은 **헌법 AI (CAI)**입니다. 이는 AI에게 일련의 서면 원칙(“헌법”)을 제공하고, 이 원칙을 준수하기 위해 자체 비판하고 출력을 수정하도록 합니다. 이 아이디어는 모든 예제에 대해 인간의 피드백이 많이 필요하지 않도록 모델의 가치를 정렬하는 것입니다. Claude의 헌법에는 “가장 도움이 되고 해롭지 않은 응답을 선택하라”는 내용이 포함되어 있으며, UN 인권 선언과 같은 출처에서 이상을 인용합니다. 실제로 Claude는 해롭거나 편향된 콘텐츠를 생성하는 것을 매우 꺼립니다 – 원칙을 언급하며 요청을 정중하게 거부합니다 (“죄송하지만, 그 요청은 도와드릴 수 없습니다”). 사용자들은 Claude가 친절하고 다소 장황한 거부 스타일을 가지고 있으며, 자신의 이유를 설명하려고 한다고 자주 언급합니다. Claude 2.1에서는 특히 허구에 초점을 맞춰 개선을 이루었으며, Claude 2.0에 비해 거짓 진술이 2배 감소했음을 보고했습니다[70], Claude 2.1은 추측보다는 불확실성을 인정하는 경우가 더 많습니다[71]. 어려운 사실 과제에서 30%의 잘못된 응답 감소와 Claude가 문서의 정보를 잘못 해석하는 경우가 크게 줄었습니다[94][95]. 이러한 변화는 정직하고 해롭지 않은 AI를 만들려는 Anthropic의 철학의 일부입니다. CAI 때문에 Claude는 때때로 논란이 되는 주제에 대해 보다 중립적이거나 비확정적인 입장을 취하며, “나는 AI일 뿐이지만…”과 같은 경고를 자주 추가합니다. 일부 사용자는 이를 신중하다고 느낍니다. 한 가지 잠재적인 단점은 역할 놀이 시나리오에서 Claude가 탈옥하기 쉽다는 점이지만, 2.1에서는 더 엄격해졌습니다. 2.1에 도입된 시스템 프롬프트는 개발자가 Claude의 “헌법”을 즉석에서 조정할 수 있게 하여 (예를 들어, 회사의 정책을 강조할 수 있음) 효과적으로 Claude를 수정할 수 있습니다.

어떤 모델이 '가장 안전한지'에 대한 것은 맥락 없이 정량화하기 어렵습니다. 세 가지 모두 각자 출시 시점에서 정렬 측면에서 최상위로 간주됩니다. 일화적으로, Claude는 무해한 콘텐츠에 대해 거부 저항성이 매우 강하다는 평판이 있습니다. 즉, 정말로 필요하지 않으면 거부하지 않는다는 의미입니다. GPT-4는 때때로 더 신중할 수 있습니다(예를 들어, 사용자 프롬프트가 정책에 위배될 가능성이 있는 경우 주의 깊게 재구성해야 할 수도 있음). Gemini의 정렬은 여전히 커뮤니티에 의해 관찰되고 있으며, 불허된 콘텐츠에 대해 엄격하지만 중립적인 쿼리에 대해 과도하게 거부하지 않는 균형을 이루는 것으로 보입니다. DeepMind의 강화 학습 안전 경험(설득을 위한 '레드팀' 연구 등)이 Gemini의 강력한 안전 교육에 기여했을 가능성이 큽니다. 또한, Gemini가 이미지를 출력할 수 있기 때문에 Google은 명시적이거나 저작권 있는 이미지를 생성하지 않도록 규칙을 준수해야 하며, 이는 고려해야 할 또 다른 안전 계층을 추가합니다.

마침내, 세 회사 모두 지속적인 개선에 전념하고 있습니다. 그들은 정기적으로 업데이트를 발표합니다 (OpenAI의 GPT-4는 ChatGPT 업데이트를 통해 안전성이 향상되었고, Anthropic의 Claude는 2.1에서 개선되었습니다. Google은 피드백을 통해 Gemini를 업데이트할 것입니다). 개발자나 조직에게 있어, 안전이 절대적인 최우선 사항이라면 Claude가 매력적일 수 있습니다, 해로움 방지와 정직성에 이중으로 초점을 맞추고 있기 때문입니다. GPT‑4는 엄격한 검토와 많은 안전 기능을 갖추고 있어 그 다음으로 꼽을 만합니다 (OpenAI의 준수 기준과 모니터링의 지원도 있습니다). Gemini도 안전성이 매우 높은 것으로 보입니다 (Google은 서비스에서 해로운 출력물을 생산하지 않기 위해 많은 것을 걸고 있습니다); 이미지 생성과 같은 새로운 기능을 제공하며, 이는 별도의 정책에 의해 관리됩니다 (예를 들어, 폭력적이거나 성인 이미지를 생성하지 않습니다 - 아마도 Imagen이 필터링된 방식과 유사할 것입니다).

요약하자면, 세 가지 모델 모두 일반 사용에 안전하고 철저히 조정되어 있습니다, 철학에서는 약간의 차이가 있습니다: OpenAI와 Google은 주로 인간 피드백을 기반으로 한 RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)를 사용하고(일부 AI 피드백도 포함), Anthropic은 헌법을 통한 AI 자체 규제에 더 의존합니다. 사용자들은 GPT-4와 Gemini의 응답이 거절 시 조금 더 간결하다고 느낄 수 있으며, Claude는 그 원칙 때문에 좀 더 정중한 미니 에세이를 제공할 수 있습니다. 사실 정확성 측면에서 GPT-4와 Gemini는 벤치마크에서 약간 우위를 점하고 있지만, Claude 2.1의 개선 사항으로 환각 감소에서 격차가 좁혀졌습니다[70][94]. 최선의 방법은 검증을 실시하고 중요한 응용 프로그램에서 단일 모델 출력에 맹목적으로 의존하지 않는 것입니다.

결론

Google의 Gemini 3, OpenAI의 GPT‑4 (Turbo), 그리고 Anthropic의 Claude 2.1는 2025년 AI 모델의 선두주자를 대표합니다. Gemini 3은 많은 분야에서 최첨단 성능을 보여주며 GPT‑4에 도전장을 내밀고, 더 많은 모달리티를 지원하며 전에 없던 컨텍스트 길이로 완전히 새로운 사용 사례를 가능하게 합니다. GPT‑4는 여전히 신뢰성의 황금 표준으로, 뛰어난 추론 능력과 광범위한 개발자 생태계를 자랑하며, 이제 비전 입력과 128K 컨텍스트로 강화되었습니다. Claude 2.1은 매우 강력한 언어 및 코딩 기술, 가장 큰 접근 가능한 컨텍스트 창(200K), 그리고 기업에 매력적인 안전 중심 설계를 갖춘 매력적인 능력 조합을 제공합니다.

이들 중 선택은 응용 프로그램에 따라 다릅니다: 텍스트와 통합된 멀티모달 이해나 이미지 생성이 필요하다면, Gemini 3가 명확한 승자입니다. 최고의 분석 텍스트 모델이 필요하고 많은 통합을 원하지만 속도 제한을 신경 쓰지 않는다면, GPT‑4가 입증된 선택입니다. 긴 문서를 분석하거나 높은 투명성과 환상 가능성이 적은 모델을 원한다면, Claude 2.1이 탁월합니다.

한 가지 확실한 것은 이러한 모델 간의 경쟁이 빠른 발전을 이끌고 있다는 것입니다. 세 모델은 계속해서 개선되고 있으며, 각 업데이트마다 차이가 좁혀질 수 있습니다. 현재로서는 아키텍처, 추론 능력, 코딩 능력, 멀티모달 기능, 속도, 컨텍스트 처리, 개발자 도구 및 정렬에서의 차이점을 자세히 설명했습니다. 신뢰할 수 있는 벤치마크와 출처를 활용하여, 이 포괄적인 비교가 개발자와 기술 애호가들이 이러한 최첨단 AI 모델이 서로 어떻게 비교되는지를 이해하는 데 도움이 되길 바랍니다[72][27][96].