최신 AI 모델 벤치마크 성능 비교 완전 정리 (2025년 5월 기준)

 

2025년 5월 현재, OpenAI, xAI, Anthropic, Google의 최신 AI 모델들이 다양한 벤치마크에서 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 각 모델의 성능, 특징, 강점을 종합적으로 분석하여 사용자들이 목적에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있도록 상세히 정리했다.

1. 종합 성능 비교표

모델	MMLU (언어)	코딩 능력	추론능력	수학	멀티모달	컨텍스트 창	가격
GPT-4o	82%	HumanEval: 87.2%	-	-	텍스트, 오디오, 이미지, 비디오	-	-
GPT-4.1	90.2%	SWE-Bench: 54.6%	GPQA: 66.3%	AIME 2024: 48.1%	지원	100만 토큰	입력 $2/출력 $8
GPT-o3	~92% (추정)	SWE-Bench 최고	최상급 추론	AIME: 96.7%	지원	-	높음
GPT-o4-mini	82%	HumanEval: 87.2%	GPQA: 81.4%	AIME 2024: 93.4%	지원	20만 토큰	낮음
GPT-o4-mini-high	82%	HumanEval: 87.2%+	향상된 추론	AIME: 93.4%+	지원	20만 토큰	중간
Grok 3	92.7%	HumanEval: 86.5%	GPQA: 84.6%	AIME 2025: 93.3%	제한적	100만 토큰	X Premium+
Grok 3 (Think)	92.7%+	86.5%+	최대 성능	93.3%+	제한적	100만 토큰	X Premium+
Claude 3.7 Sonnet	86%	SWE-Bench: 62.3%	GPQA: 78.2%	AIME 2024: 61.3%	지원	20만 토큰	출력 $15
Claude 3.7 (심층사고)	86%	SWE-Bench: 70.3%	GPQA: 84.8%	AIME: 80%	지원	20만 토큰	높음
Gemini 2.5	78% (추정)	HumanEval: 71.5%	강함	MGSM: 75.5%	지원	-	중간
Gemini 2.5 Pro	85.8%	SWE-Bench: 63.8%	GPQA: 84%	AIME 2024: 92%	최고 수준	100만+ 토큰	입력 $3.44

2. 모델별 상세 분석

OpenAI 모델군

GPT-4o

• 강점: 실시간 멀티모달 처리의 선구자
• 응답 속도: 오디오 입력 시 평균 320ms (인간 대화 수준)
• 특징: 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오를 모두 처리하는 진정한 멀티모달 모델
• 약점: 최신 모델들에 비해 성능이 뒤처짐

GPT-4.1

• 강점: 균형 잡힌 높은 성능과 넓은 컨텍스트 창
• 특징: MMLU 90% 돌파한 최초의 모델
• 컨텍스트: 100만 토큰으로 대규모 코드베이스 분석에 최적
• 가격: GPT-4o 대비 26% 저렴하면서 성능은 향상

GPT-o3

• 강점: 최강의 추론 특화 모델
• 특징: 도구 활용과 장시간 사고로 복잡한 문제 해결
• 성능: AIME 96.7%, 과학경진대회 문제에서 SOTA 달성
• 약점: 응답 속도가 느리고 비용이 높음 (주당 50메시지 제한)

GPT-o4-mini

• 강점: 가성비 최고의 경량 모델
• 특징: GPT-4 수준 성능을 1/10 가격에 제공
• 추론 레벨: 낮음/중간/높음 3단계 선택 가능
• 성능: 작은 모델임에도 AIME 2024에서 93.4% 달성

xAI 모델군

Grok 3

• 강점: 지식과 수학에서 최상위 성능
• 특징: X(트위터) 실시간 정보 접근, 검열 최소화
• 학습 규모: 이전 모델의 10배 컴퓨팅 파워로 훈련
• 성능: MMLU 92.7% (최고), GSM8K 89.3% (수학)

Grok 3 (Think 모드)

• 강점: 최대 연산 자원 활용으로 극한의 성능
• 특징: Deep Search, Big Brain 모드로 복잡한 문제 해결
• 추론 시간: 문제 복잡도에 따라 수초~수분까지 유동적
• 접근성: X Premium+ 구독자 전용

Anthropic 모델군

Claude 3.7 Sonnet

• 강점: 투명한 추론 과정과 우수한 코딩 능력
• 특징: 확장된 생각 모드로 응답 전 사고 시간 조절
• 성능: 프론트엔드 개발에 특화, SWE-Bench 62.3%
• 컨텍스트: 20만 토큰

Claude 3.7 (심층사고 모드)

• 강점: 복잡한 문제의 단계별 해결
• 성능 향상: SWE-Bench 70.3% (일반 대비 8%p 상승)
• 특징: 추론 과정 전체를 사용자에게 공개
• 약점: 추가 비용 발생, 응답 시간 증가

Google 모델군

Gemini 2.5

• 강점: 비용 효율적인 범용 모델
• 특징: Flash 모델로도 불림, Pro의 경량화 버전
• 성능: MMLU 78%, HumanEval 71.5%
• 용도: 일상적인 AI 작업에 적합

Gemini 2.5 Pro

• 강점: 멀티모달과 과학/수학 분야 최강
• 특징: "생각하는 모델"로 설계, 텍스트/이미지/오디오/비디오 모두 처리
• 성능: AIME 2024 92% (1위), MMMU 81.7% (멀티모달 1위)
• 컨텍스트: 100만+ 토큰 (200만 계획 중)

3. 용도별 최적 모델 추천

수학 및 과학 추론

• 최고 성능: o3, Gemini 2.5 Pro, Grok 3
• 가성비: o4-mini (AIME 93.4%)
• 추천 상황: 연구, 교육, 복잡한 수식 해결

코딩 및 소프트웨어 개발

• 최고 성능: Claude 3.7 (심층사고), o3
• 실용적 선택: Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet
• 가성비: GPT-o4-mini (HumanEval 87.2%)
• 추천 상황: 디버깅, 코드 리뷰, 프론트엔드 개발

멀티모달 처리

• 최고 성능: Gemini 2.5 Pro, GPT-4o
• 균형형: GPT-4.1
• 추천 상황: 이미지 분석, 동영상 처리, 복합 미디어 작업

대규모 문서 처리

• 최고 성능: GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro (100만+ 토큰)
• 중간 옵션: Claude 3.7 Sonnet (20만 토큰)
• 추천 상황: 논문 분석, 대규모 코드베이스 검토

일상적인 대화 및 작업

• 균형형: GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet
• 가성비: GPT-o4-mini, Gemini 2.5
• 추천 상황: 챗봇, 고객 서비스, 일반 질의응답

4. 2025년 AI 시장 트렌드

"깊은 생각" 기능의 부상

• 모든 주요 모델이 추론 강화 모드 탑재
• 응답 전 사고 시간을 늘려 정확도 향상
• 복잡한 문제 해결에 특화

멀티모달의 표준화

• 텍스트 전용 모델은 사실상 사라짐
• 이미지, 오디오, 비디오 처리가 기본 기능으로
• Gemini 2.5 Pro가 멀티모달 분야 선도

컨텍스트 창의 확대

• 100만 토큰이 새로운 표준으로 자리잡음
• 대규모 문서 분석이 일상화
• 메모리 효율성이 주요 경쟁력으로 부상

가성비 경쟁 심화

• o4-mini처럼 작지만 강력한 모델 등장
• 대형 모델의 1/10 가격에 90% 성능 제공
• 용도별 특화 모델 선택이 중요해짐

5. 모델 선택 가이드

성능 최우선

• 추천: o3, Gemini 2.5 Pro, Grok 3 (Think 모드)
• 적합 용도: 연구, 복잡한 문제 해결, 정확도가 중요한 작업

가성비 중시

• 추천: GPT-o4-mini, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5
• 적합 용도: 일반 업무, 프로토타이핑, 대량 처리

투명성 중요

• 추천: Claude 3.7 (심층사고 모드)
• 적합 용도: 교육, 디버깅, 의사결정 과정 추적 필요 시

실시간 처리

• 추천: GPT-4o, Grok 3
• 적합 용도: 대화형 AI, 실시간 번역, 즉각적 응답 필요 시

결론

2025년 AI 모델 시장은 각 회사의 강점이 뚜렷하게 드러나는 양상이다. OpenAI는 도구 활용과 추론 특화로, Google은 멀티모달과 과학/수학으로, Anthropic은 투명성과 코딩으로, xAI는 지식과 연산력으로 차별화했다.

사용자는 작업의 성격, 예산, 필요한 기능을 고려하여 최적의 모델을 선택해야 한다. 단순 대화용으로는 GPT-4o나 Claude 3.7이, 복잡한 문제 해결에는 o3나 Gemini 2.5 Pro가, 가성비를 원한다면 o4-mini가 적합하다.

AI 기술의 빠른 발전 속도를 고려할 때, 이러한 벤치마크와 성능 비교는 지속적으로 업데이트될 것이다. 하지만 현재 시점에서 각 모델의 강점과 한계를 명확히 이해하는 것이 효과적인 AI 활용의 첫걸음이 될 것이다.