생성형 AI 5종 완벽 비교: 기능, 장단점, 선택가이드.

Grok 3를 포함한 대표적인 생성형 AI 모델들의 비교 자료에 벤치마크 데이터를 추가하여 아래에 정리했습니다. 벤치마크는 각 모델의 성능을 수치적으로 평가한 것으로, 주로 수학(Math), 과학(Science), 코딩(Coding) 등 주요 영역에서 테스트된 결과를 포함합니다. 2025년 2월 22일 기준으로 최신 정보를 반영했으며, 자료는 공식 발표와 웹 검색 결과(특히 xAI의 발표 및 비교 데이터)를 기반으로 작성되었습니다. 다만, 일부 모델의 최신 벤치마크는 공개되지 않았거나 추정치일 수 있으니 참고용으로만 활용하세요.

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1. Grok 3 (xAI)

• 기능: 실시간 데이터 처리, 멀티모달(텍스트, 이미지), 추론 능력 강화.
• 장점: 빠른 응답, 실시간 정보 반영, 비용 효율성.
• 단점: 한국어 지원 제한, 초기 출시 단계로 안정성 검증 필요.
• 홈페이지: xAI
• 요금: 무료(기본) / X Premium+ 월 $50 / SuperGrok 월 $30(연 $300).
• 벤치마크 (xAI 발표 기준):
  • Math (AIME’24): 52/100 - GPT-4o(48), DeepSeek V3(45)보다 우수.
  • Science (GPQA): 75/100 - DeepSeek V3(68), Claude 3.5(70) 상회.
  • Coding (LCB Oct-Feb): 57/100 - GPT-4o(50), Gemini-2 Pro(46) 앞섬.
  • Chatbot Arena (LMSYS): 1,400 ELO - 최초 1,400 돌파, GPT-4o 및 Claude 3.5 제침.

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2. ChatGPT (OpenAI)

• 기능: 텍스트 생성, 멀티모달(GPT-4o), 대화 능력.
• 장점: 범용성, 안정성, 한국어 지원.
• 단점: 실시간 데이터 부족, 고급 기능 비용 높음.
• 홈페이지: OpenAI
• 요금: 무료(GPT-3.5) / Plus 월 $20 / Team 월 $200+.
• 벤치마크:
  • Math (AIME’24): 48/100 - Grok 3에 밀림.
  • Science (GPQA): 72/100 - Grok 3보다 낮음.
  • Coding (LCB Oct-Feb): 50/100 - Grok 3에 비해 약세.
  • MMLU (57개 과목 지식): 86% (GPT-4o 기준) - 범용 지식 강점.

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3. Gemini (Google)

• 기능: 텍스트, 멀티모달, Google 검색 연동.
• 장점: 무료 접근성, 지역화, 검색 통합.
• 단점: 추론 능력 약함, 고급 기능 제한.
• 홈페이지: Google Gemini
• 요금: 무료 / Google One AI Premium 월 $19.99.
• 벤치마크:
  • Math (AIME’24): 42/100 - Grok 3, GPT-4o에 비해 낮음.
  • Science (GPQA): 65/100 - 경쟁 모델 대비 약세.
  • Coding (LCB Oct-Feb): 46/100 - 코딩 성능 부족.
  • Chatbot Arena (LMSYS): ~1,300 ELO (Gemini-2 Pro 기준) - Grok 3에 뒤짐.

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4. Claude 3 (Anthropic)

• 기능: 안전한 대화, 긴 문맥 이해, 코드 작성.
• 장점: 윤리적 응답, 상세 답변.
• 단점: 실시간 데이터 없음, 멀티모달 미지원.
• 홈페이지: Anthropic
• 요금: 무료(제한) / Pro 월 $20 / Team 월 $30/사용자.
• 벤치마크 (Claude 3.5 Sonnet 기준):
  • Math (AIME’24): 46/100 - Grok 3보다 낮음.
  • Science (GPQA): 70/100 - 준수하나 Grok 3에 밀림.
  • Coding (LCB Oct-Feb): 52/100 - 코딩에서 경쟁력 있음.
  • MMLU: 87% - 범용 지식에서 GPT-4o와 비슷.

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5. DeepSeek V3 (DeepSeek)

• 기능: 텍스트 생성, 코딩/수학 특화, 오픈소스.
• 장점: 무료 제공, 고성능, 저비용.
• 단점: 멀티모달 미지원, 영어 외 약함.
• 홈페이지: DeepSeek
• 요금: 무료(오픈소스) / 클라우드 API 사용량 기반.
• 벤치마크:
  • Math (AIME’24): 45/100 - Grok 3에 비해 약세.
  • Science (GPQA): 68/100 - 준수하나 상위권 아님.
  • Coding (LCB Oct-Feb): 53/100 - 코딩에서 강점.
  • Chatbot Arena (LMSYS): ~1,350 ELO (R1 기준) - Grok 3에 근소한 차이로 뒤짐.

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벤치마크 비교표 요약

모델	Math (AIME’24)	Science (GPQA)	Coding (LCB)	Chatbot Arena (ELO)	비고
Grok 3	52	75	57	1,400	전반적 우수
ChatGPT	48 (GPT-4o)	72	50	~1,380	범용성 강점
Gemini	42 (Gemini-2 Pro)	65	46	~1,300	검색 연동 우위
Claude 3	46 (3.5 Sonnet)	70	52	~1,370	문맥 이해 강점
DeepSeek V3	45	68	53	~1,350 (R1)	코딩/비용 효율성

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분석 및 참고 사항

• Grok 3: 수학, 과학, 코딩에서 선두. Chatbot Arena에서 1,400 ELO를 돌파하며 사용자 선호도 1위(2025년 2월 기준). xAI 발표에 따르면 훈련에 Grok 2의 10배 컴퓨팅 자원 투입.
• ChatGPT: 범용 벤치마크(MMLU)에서 강세를 유지하나, 실시간 데이터 부족으로 최신 문제 해결에 약점.
• Gemini: 전반적으로 평균 이하 성능. Google의 검색 연동이 강점이지만 추론 능력은 부족.
• Claude 3: 코딩과 과학에서 준수한 성적. 긴 문맥 처리와 윤리적 응답으로 차별화.
• DeepSeek V3: 코딩과 수학에서 경쟁력 있음. 오픈소스 및 저비용으로 접근성 높음.

벤치마크는 특정 테스트 환경에 따라 달라질 수 있으며, 실제 사용 시 체감 성능은 사용자 요구사항(예: 언어 지원, 응답 속도)에 따라 다를 수 있습니다.