2025년의 핵심 전략은 단 하나의 "최고의 대규모 학습 모델"을 선택하는 것이 아니었습니다. 바로 다양한 모델을 조합하는 것이었습니다. 고급 코딩 및 편집에는 Claude를, 저렴한 거래량 처리에는 DeepSeek 또는 Qwen을, 소설 작성에는 Muse를, 완성도보다 제약 조건이 중요한 경우에는 Dolphin을 활용했습니다.
올해 모델은 더 이상 개성 있는 존재가 아니었습니다. 그들은 도구가 되었습니다. 모델을 그런 식으로 활용하는 사용자들이 이득을 보았습니다.
2025년이 되면 기술은 진정으로 유용한 수준으로 발전할 것입니다. 모델은 더욱 똑똑해지고, 저렴해지며, 특정 작업에 특화될 것입니다. 단 하나의 "최고" 모델을 쫓던 시대는 끝났습니다.
다음은 저희가 선정한 모델들입니다.
간단한 명령어로 AI 코드를 생성하는 능력 인 바이브 코딩은 2025년에 큰 화제를 모았습니다. 이 글에서는 바이브 코더와 AI 지원 코딩 도구를 사용하는 실제 프로그래머 모두에게 가장 적합한 모델들을 소개합니다.
팀에서 별도의 관리 없이 믿고 사용할 수 있는 코딩 모델이 필요했던 만큼, Claude Opus 4.5는 탁월한 선택이었습니다. Anthropic은 SWE-bench Verified에서 80.9%의 높은 점수를 받았다고 밝혔으며, 실제로도 그 명성에 걸맞은 성능을 보여주었습니다. 강력한 추론 능력, 낮은 오류 발생률, 그리고 보수적인 코딩 스타일 덕분에 실제 운영 환경에 적합합니다.
절충점은 비용과 컨텍스트 효율성입니다. Opus는 비싸고, 장시간 세션을 사용하면 컨텍스트 창이 빠르게 소진될 수 있습니다. 실제 소프트웨어를 개발하는 전문 개발자에게는 이러한 점이 종종 용납될 수 있었지만, 일반적인 코딩이나 탐색적인 코딩에는 적합하지 않은 경우가 많았습니다.
중국 스타트업 DeepSeek V3.2는 백만 개의 입력 토큰당 0.28달러 라는 저렴한 가격으로 제공되어 서구 경쟁 제품에 비해 훨씬 경제적입니다. 또한, V3.2 프로젝트에는 MIT 라이선스가 적용된 가중치가 함께 제공되어 개발팀이 완전한 소유권과 수정 권한을 갖습니다.
Deepseek은 이 기능을 더욱 향상시킨 " 스페셜 " 버전을 출시했습니다. 하지만 이 버전은 API를 통해서만 이용할 수 있습니다.
사용자의 지시나 세세한 감독 없이도 모든 것을 스스로 처리할 수 있는 AI, 이것이 바로 에이전트형 AI의 미래입니다.
이러한 모델은 여러 단계의 워크플로를 실행하고, 웹사이트를 탐색하며, 실행 오류를 복구합니다. 에이전트형 모델은 2025년의 핵심 경쟁 분야로 떠올랐습니다.
OpenAI의 GPT-5.2 "Thinking " 모델은 SWE-bench Verified에서 80%의 점수를 획득하며 선두를 차지했고, 엔드투엔드 실행 및 도구 호출 성능에서도 탁월한 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 작업 복잡성에 따라 빠른 응답과 심층적인 추론 사이를 지능적으로 전환하므로, 단순히 시작하는 것보다 실제로 완료해야 하는 워크플로에 이상적입니다.
MiniMax M2 의 효율성은 대규모 인터랙티브 에이전트를 운영하는 기업에 특히 매력적입니다. 간소화된 MoE 아키텍처는 배치 샘플링 시 지연 시간을 줄이고 처리량을 높여 고객 지원 자동화 및 R&D 워크플로에 필요한 조건을 정확히 충족합니다.
토큰 1,000개당 약 0.01달러(선도적인 모델보다 훨씬 저렴함)라는 가격 덕분에 기업은 비용 급증에 대한 걱정 없이 부서 전체에 걸쳐 지식 기반 검색, 자동 연구 요약, 문서 처리와 같은 작업을 위한 솔루션을 도입할 수 있습니다.
NVIDIA가 12월 15일에 출시한 Nemotron 3 제품군은 하이브리드 Mamba-Transformer 아키텍처를 소비자용 GPU에 적용했습니다. 주목할 만한 매우 새로운 제품군입니다.
이 모델들은 다재다능하고, 지식도 풍부하며, 가격도 저렴해서 오랫동안 당신과 이야기를 나눌 수 있는 만능 재주꾼입니다.
GPT-5.2는 여전히 가장 균형 잡힌 선택지입니다. 60.5%의 시장 점유율과 약 8억 명의 주간 활성 사용자를 보유하고 있으며, 경쟁 모델들이 여전히 따라잡지 못하는 핵심 기능인 '메모리'를 갖추고 있습니다. 이 모델은 이전 대화를 기억하고 시간이 지남에 따라 사용자와 관계를 구축하여 반복적인 맥락 설정 작업을 없애줍니다.
OpenAI는 또한 GPT-4o를 부활시켜 달라고 요구했던 GPT-4o 추종자들이 이 모델을 더 쉽게 평가할 수 있도록 개선했습니다. 이론적으로 이 모델은 GPT-5의 강력한 성능과 GPT-4o의 인간미를 모두 갖춰야 합니다.
알리바바의 Qwen 2.5는 전 세계적으로 새롭게 개발된 모델의 40%에 기반이 되었습니다. 여러 언어를 지원하며, 상업적 용도로 제한 없이 사용할 수 있는 Apache 2.0 라이선스를 유지하고 있습니다. 기업은 내부 문서를 기반으로 모델을 미세 조정하고, 데이터를 타사 API로 전송하지 않고도 로컬에 배포할 수 있습니다. 또한 오픈 소스이므로 하드웨어만 있다면 누구나 무료로 학습, 수정 및 사용할 수 있으며, 다양한 크기와 버전으로 제공됩니다.
2025년은 인공지능의 성능을 논리적 과제 해결 능력으로 측정하는 해였습니다. 하지만 창의성, 상상력, 예술 분야에서는 상황이 훨씬 더 복잡합니다. 다른 분야만큼 질적인 도약은 아닐지라도, 이러한 사용자들을 위한 모델이 존재하지 않는다는 의미는 아닙니다.
순전히 수치상으로만 보면, OpenAI의 GPT-5 Pro는 Lechmazur Writing Benchmark V4에서 8.474점을 기록했는데, 이는 모든 LLM(언어 학습 모델) 중 최고 점수입니다. 하지만 월 구독료가 200달러로 상당히 비싸다는 단점이 있습니다.
정말 원한다면 시도해 볼 만하지만, 대부분의 남성들에게 그 200달러는 다른 곳에 쓰는 게 더 나을 겁니다. 저희 생각에는 법학 석사(LLM) 학위 소지자들이 창의적인 글쓰기에 그렇게 뛰어난 건 아니고, AI 기업들은 그런 점에 그다지 신경 쓰지 않는 것 같습니다.
Sudowrite의 Muse 모델 은 소설 창작에 특화된 훌륭한 모델로, 챕터가 산만해지지 않고 흐름을 유지하도록 도와주는 내러티브 엔지니어링 파이프라인을 제공합니다. 다만, 이 기능은 Sudowrite 플랫폼에서만 사용 가능하며, 주류 대안 플랫폼에 비해 성인 콘텐츠에 대한 필터링이 덜 되어 있다는 단점이 있습니다.
하지만 긴 이야기를 쓸 때는 2024년에 나온 오래된 프로그램인 " 롱라이터(Longwriter )"를 여전히 추천합니다. 최고의 프로그램은 아니지만, 한 번에 수많은 분량의 창작 콘텐츠를 만들어낼 수 있습니다. 롱라이터를 이용해 빠르게 기본 틀을 잡은 후, 원하는 모델에 입력하여 챕터를 다듬거나 세부 사항을 추가하고, 스토리를 전개하는 이더리움 클래식(ETC) 의 작업을 진행하세요.
차기작 '헬레이저' 시나리오 작성에 AI의 도움이 필요하신가요? AI와 함께 좀 더 과감한 작업을 해보고 싶으신가요? 그렇다면 검열 없는 모델이 필요합니다… 하지만 이런 작업에는 거대 기술 기업은 잊으세요. 이 분야는 지능에 관한 것이 아닙니다. 진정으로 검열 없는 AI 글쓰기가 필요하다면, 모델의 내재적인 제약 조건에 관심을 가져야 합니다. 그리고 최선의 선택은 로컬 기술을 활용하는 것입니다.
솔직히 말해서, 오픈 소스 모델의 완전히 제거된 버전이면 충분할 겁니다. 모델이 완전히 제거되면 기본적으로 출력을 거부하는 기능을 잃게 되니까요.
Dolphin 모델은 오랫동안 사랑받아온 대표적인 모델입니다. 700억 개의 매개변수를 사용하는 이 버전은 "정렬 해독" 훈련을 통해 모든 안전 제한을 제거합니다.
참고로, Meta의 Llama 제품군을 사용하여 로컬에서 빌드하는 경우 Apache 라이선스가 아닌 Llama 3.3 커뮤니티 라이선스에 따라 배포되며, 해당 라이선스에는 자체 약관 및 제한 사항이 적용됩니다.
Qwq-abliterated 는 또 다른 진정으로 효과적인 무검열 미세 조정 모델입니다. 이 모델은 가능한 한 무검열되도록 특별히 설계된 미세 조정 버전입니다.
제미니(Gemini) 3 Pro는 GPQA Diamond에서 91.9%, AIME 2025에서 100% 만점을 획득하며 AI 추론 분야에서 역사적인 성과를 거두었습니다. 딥씽크(Deep Think) 모드를 통해 복잡한 과학 문제를 체계적으로 해결할 수 있으며, 1천만 토큰 규모의 컨텍스트 스토리지를 활용하여 연구자들이 논문 전체와 참고 문헌을 업로드하여 종합적인 분석을 수행할 수 있습니다.
최첨단 성능보다 안정성을 우선시한다면 Z.AI의 골렘(GLM)-4.6이 강력한 선택지가 될 수 있습니다. MIT 라이선스 기반의 오픈 소스 소프트웨어 덕분에 기업은 벤더 종속이나 규정 준수 제약 없이 자유롭게 맞춤 설정하고, 자체 호스팅하고, 세부 조정할 수 있습니다. 유사한 서구 모델 대비 API 비용이 약 3분의 1 수준이므로 대규모 사내 툴링에 실용적인 선택입니다.
알리바바의 Qwen3 오픈 웨이트는 연구자들이 모델 동작을 연구하고, 특정 분야에 맞게 미세 조정하며, API 의존성 없이 배포할 수 있도록 지원합니다. 특히 다국어 지원 기능 덕분에 국제 연구 협력에 매우 유용합니다.
비즈니스와 과학 분야에서 이 모델이 특별한 이유는 공식 Qwen Chat 플랫폼에서 사용하면 시장 최고의 리서치 에이전트를 무료로 이용할 수 있기 때문입니다.
