[ LLMs ] 나는 누구인가? 곧 자기에 장점이 나다.(feat. Grok, Chat GPT, Claude, Perplexity, Gemini)

이번엔 회사별(?) 자기가 잘한다고 생각되는 것을 추려 보려고 한다.
이 정보는 2025년 4월 1일 결과값을 갖고 작성한 글이다.

이 글은 '자신이 무엇을 검색할 것인가'에 따라 어떤 LLM을 사용하는게 좋을지에 대한 글이다.

 

한계
- 5개의 회사에게 동일한 질문을 하고 LLM에게 얻는 정보이다.
- 몇 개의 회사는 무료버전을 사용했다. ex) Chat GPT-o4
- 5개의 회사 기준은 개인의 취향으로 선택됐다.

 

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인트로

세상엔 점점 많은 LLM회사들이 나오고 있다.
선택의 역설처럼 선택지가 많아지면 사람들은 선택이 힘들다.

하여, 메이저 회사의 LLM의 특징을 알아보고 비교해 보려고 한다.

 

본론

아래의 표는 6개의 기준점으로 언어별 장점을 추출해여 특징들을 그래프화 한 것이다.
결국, 자신이 가진 특징(자원의 장점)이 자신의 대변한다고 생각한다.

 

조건 설명

실시간(Real-time) : LLM 데이터 최신성 여부
안전성(Safety) : 윤리적, 도덕적 안전성 여부
다용성(Versatility) : 다재다능(요약하기, 답변하기, 글쓰기 등) 여부
컨텍스트 크기(Context Size) : 한 번에 얼마만큼의 데이터 사이즈 대응 여부
창의성(Creativity) : 혁신적 생성 글쓰기, 이미지 생성 여부

 

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회사별 특징 상세 요약 보기

 

실시간, 창의성 : Grok

• 실시간 X(트위터) 데이터 접근 및 활용
• 유머러스하고 반항적인 톤 선택 가능 (Fun mode)
• DeepSearch 기능으로 실시간 데이터 통합
• MoE 아키텍처로 효율성 추구
• 멀티모달 기능 (텍스트, 이미지)
• 개인화 및 적응성

 

 

다용성, 창의성, 컨텍스트 크기 : Chat GPT

뛰어난 범용성 (글쓰기, 코딩, 번역, 창작 등)
자연스럽고 맥락에 맞는 텍스트 생성
멀티모달 기능 우수 (텍스트, 이미지, 음성 - 특히 GPT-4o)
대화형 AI 대중화 선도
강력한 생태계 (GPTs, 플러그인)
큰 컨텍스트 창 (긴 대화/문서 유지력)

 

 

안전성, 컨텍스트 크기, 정확성 : Claude

AI 안전성 및 윤리적 설계 ("Constitutional AI")
유해하거나 편향된 답변 생성 최소화
매우 긴 컨텍스트 처리 능력 (긴 문서 분석/요약/생성)
자연스럽고 정교한 글쓰기
창의적 작업 및 복잡한 추론 능력
낮은 환각률 (정보 왜곡 경향 낮음)
코딩 정확성 (HumanEval 92%)

 

 

정보 정확성, 실시간 : Perplexity

• 실시간 웹 검색 기반 답변 생성
• 명확한 출처(소스) 제시
• "대화형 검색 엔진" 또는 "답변 엔진" 역할
• 정보의 정확성, 신뢰성, 투명성 중시
• 관련 후속 질문 제안
• 검색과 생성 능력 결합

 

 

다용성, 정보 정확성, 다변성(Muti-Modality) : Gemini

• Google 생태계와의 긴밀한 통합 (검색, Workspace, Android 등)
• 강력한 멀티모달 기능 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드)
• Google 검색을 활용한 최신 정보 접근
• Google의 방대한 데이터 및 인프라 기반
• 속도 및 실시간 통찰력
• 과학 및 수학적 추론 능력

 

 

 

결론

결국 자신이 무엇을 알고 싶은지, 무엇이 궁금한지를 알고 있어야 한다.
그래야 그 목적에 가까운 검색을 할 수 있다.

 

 

ps-

그럼에도, 첫번째로 출시된 Open AI 손이 많이 간다고 생각한다.
또한, 첫번째로 출시하면서 아마도(?)몇 달동안 빠르게 그들은 전세계 사람들로부터 피드백을 받았다.

이것이 가져주는 효과는 LLM의 default는 Chat GPT가 된다.
그들의 생성하는 결과는 나름대로 화려하다. 즉 좀 더 대중적이라는 느낌이다.