최신 AI 모델 성능 비교: Reasoning + Test-Time Compute 평가

 

AI 모델들이 논리적 추론과 테스트 시간 계산(Test-Time Compute)에서 얼마나 뛰어난 성능을 보이는지 평가하는 것은 매우 중요하다. 특히, 복잡한 문제 해결 능력, 수학적 연산, 과학적 사고, 그리고 코딩 수행 능력은 AI 모델의 실질적인 성능을 측정하는 핵심 기준이 된다. 이번 분석에서는 최신 AI 모델들을 비교하여 각각의 강점과 약점을 확인해 본다.

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1. 모델 설명

이번 평가에서 비교한 모델들은 다음과 같다.

• Grok-3 Reasoning Beta: X(Twitter)의 AI 연구팀이 개발한 Grok 시리즈의 최신 버전으로, 논리적 추론과 문제 해결 능력이 강화된 모델이다.
• Grok-3 mini Reasoning: Grok-3의 경량화 버전으로, 추론 능력을 유지하면서도 상대적으로 가벼운 컴퓨팅 리소스를 사용하도록 설계된 모델이다.
• o3mini (high): OpenAI의 최신 경량 모델로, 성능을 유지하면서도 계산 비용을 줄인 버전이다.
• o1: OpenAI의 표준 모델로, 다양한 작업에서 강력한 성능을 발휘하는 것으로 알려져 있다.
• Deepseek-R1: DeepSeek에서 개발한 모델로, 연구와 데이터 분석 작업에 최적화되어 있다.
• Gemini-2 Flash Thinking: Google DeepMind의 최신 모델로, 빠른 문제 해결과 직관적 추론에 중점을 둔 모델이다.
• o3: OpenAI의 최상위 모델로, 고급 추론과 문제 해결 능력에서 가장 강력한 성능을 보이는 모델이다.

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2. 평가 기준 설명

이번 성능 비교는 Reasoning + Test-Time Compute 평가 기준을 사용했다. 주요 평가 항목은 다음과 같다.

1. 수학(AIME’24): 고급 수학 문제 해결 능력을 평가하는 기준으로, AIME(American Invitational Mathematics Examination) 2024 문제를 기반으로 점수를 측정하였다.
2. 과학(GPQA): 과학적 논리와 지식을 활용한 문제 해결 능력을 평가하는 기준으로, GPQA(General Physics and Quantum Analysis) 테스트를 기반으로 점수를 측정하였다.
3. 코딩(LCB Oct-Feb): 실제 프로그래밍 문제 해결 능력을 평가하는 기준으로, LCB(Leaderboard Coding Benchmark) 2024년 10월~2월 데이터를 기반으로 점수를 측정하였다.

각 기준은 점수(Score) 형태로 제공되며, 높은 점수를 받을수록 해당 영역에서 뛰어난 성능을 보인다는 것을 의미한다.

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3. 모델별 평가 점수

다음은 각 모델의 점수를 정리한 표이다.

 

모델	수학 (AIME’24)	과학 (GPQA)	코딩 (LCB Oct-Feb)
Grok-3 Reasoning Beta	95	88	80
Grok-3 mini Reasoning	83	78	73
o3mini (high)	83	75	72
o1	82	79	79
Deepseek-R1	80	71	62
Gemini-2 Flash Thinking	75	74	45
o3	95	88	80

이 점수들을 기반으로 모델별 강점을 분석할 수 있다.

 

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4. 결론

• Grok-3 Reasoning Beta와 o3은 **수학(95점), 과학(88점), 코딩(80점)**에서 동률을 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다.
• 이 두 모델은 논리적 추론과 문제 해결 능력에서 가장 신뢰할 만한 선택지가 될 수 있다.

2) 균형 잡힌 성능을 보인 모델: o1, Grok-3 mini Reasoning, o3mini

• o1은 **수학(82점), 과학(79점), 코딩(79점)**으로, 세 영역에서 고르게 준수한 성능을 보였다.
• Grok-3 mini Reasoning과 o3mini (high)도 수학과 과학에서 무난한 성능을 보였지만, 코딩 성능이 상대적으로 낮았다.

3) 과학과 코딩에서 약한 성능을 보인 모델

• Deepseek-R1은 **과학(71점), 코딩(62점)**에서 낮은 점수를 기록하여 상대적으로 부족한 성능을 보였다.
• Gemini-2 Flash Thinking은 코딩(45점)에서 가장 낮은 점수를 기록하며, 프로그래밍 능력이 취약한 것으로 나타났다.

• 1) 최고의 성능을 보인 모델: Grok-3 Reasoning Beta, o3

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최종 정리

등급모델특징

🥇 최고 성능	Grok-3 Reasoning Beta, o3	모든 항목에서 가장 높은 점수 기록 (95/88/80)
🏆 균형 잡힌 성능	o1, Grok-3 mini Reasoning, o3mini (high)	전체적으로 우수하지만 특정 영역에서 아쉬운 점수
🔽 보완이 필요한 모델	Deepseek-R1, Gemini-2 Flash Thinking	특정 영역(특히 코딩)에서 낮은 점수 기록

최종 결론

• 최고의 AI 모델을 찾는다면 Grok-3 Reasoning Beta와 o3이 가장 강력한 선택지가 된다.
• 균형 잡힌 성능을 원한다면 o1, Grok-3 mini Reasoning, o3mini (high)도 적절한 선택이 될 수 있다.
• Deepseek-R1과 Gemini-2 Flash Thinking은 특정 영역에서 성능이 부족하므로, 전문적인 작업에 사용하기 전 신중한 검토가 필요하다.

 

물론 아직 Grok3의 추론 모델은 공개되지 않았고 비추론 모델만 공개되었고, o3모델 역시 -mini, -mini-high만 공개되어있는 만큼, 자료는 참고만 하는 정도여야 할 듯하다.