Grok-4 등장 이후 LLM 성능 순위 어떻게 달라졌나? | ChatGPT, Gemini, DeepSeek 비교
Grok-4가 흔든 LLM 판도, 지금 어떤 모델이 최고인가?
2025년 7월 9일, xAI의 Grok-4가 공개되면서 대형 언어모델(LLM) 시장의 판도가 크게 흔들리고 있습니다. 출시와 동시에 Artificial Analysis 종합 성능 1위, 고난이도 문제 해결 능력에서 두각을 나타낸 Grok-4는 기존 강자였던 OpenAI의 o3-pro, Google의 Gemini 2.5 Pro와의 직접 경쟁 구도를 만들었습니다.
이제 LLM을 선택할 때 단순히 성능뿐 아니라, 실사용자 선호도(Chatbot Arena), 시각 정보 이해력(Vision Arena), 가격 대비 효율(가성비) 등 다양한 기준을 함께 고려해야 합니다.
이 글에서는 Grok-4의 등장 이후 변화한 AI 모델 순위, 강점, 활용 분야별 추천 모델에 대해 알아보겠습니다. Grok-4, ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1 등 인기 모델들과 함께 지금 어떤 AI가 최고의 선택인지 확인해보세요.
- 실사용자 투표 기반 (Chatbot Arena)
- 종합 벤치마크 점수 (Artificial Analysis)
📊 비교 기준 소개
Chatbot Arena는 사용자들이 두 AI 모델을 무작위로 비교한 결과를 기반으로 실제 선호도 순위를 집계하는 플랫폼입니다.
Artificial Analysis는 다양한 벤치마크 테스트를 통해 AI 모델의 객관적인 종합 성능 점수를 평가하는 사이트입니다.
🔥 실사용자 선호도 랭킹 (Chatbot Arena, 2025-07-07)
1. 텍스트 기반 LLM 평가 TOP 5
다양한 텍스트 작업(요약, 문서 작성, 문맥 이해 등)을 중심으로, 언어의 정밀도, 적응력, 문화적 맥락 이해 능력을 종합 평가한 결과입니다. Chatbot Arena의 실사용자 블라인드 투표를 기준으로 한 순위입니다.
| 순위 | 모델명 | 점수 | 기관 |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Gemini 2.5 Pro | 1465 | |
| 🥈 2 | o3 | 1450 | OpenAI |
| 🥉 3 | ChatGPT-4o | 1443 | OpenAI |
| 4 | ChatGPT-4.5 | 1436 | OpenAI |
| 5 | Claude-opus-4 | 1417 | Anthropic |
💬 요약
순위 자체는 이전과 동일하지만, 모든 상위 모델의 점수가 소폭 상승한 것이 특징입니다. Gemini 2.5 Pro는 1465점으로 여전히 1위를 유지하고 있으며, ChatGPT-4o 역시 자연스러운 대화 성능과 빠른 응답 덕분에 3위를 유지하고 있습니다. Claude-opus-4는 정확한 언어 처리 능력을 바탕으로 여전히 5위권을 지키고 있습니다.
2. 비전 인식 멀티모달 모델 TOP 5 (Chatbot Arena, 2025-07-07)
Vision Arena는 이미지 및 시각 정보에 대한 이해, 분석, 생성 능력을 평가하는 멀티모달 AI 모델 전용 랭킹입니다. 사용자는 두 모델의 시각 처리 결과를 비교해 투표하며, 실제 사용 환경에서의 시각적 추론력, 생성 품질, 디테일 표현력 등을 기준으로 모델의 선호도를 평가합니다.
| 순위 | 모델명 | 점수 | 기관 |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Gemini 2.5 Pro | 1271 | |
| 🥈 2 | ChatGPT-4o | 1244 | OpenAI |
| 🥉 3 | o3 | 1238 | OpenAI |
| 4 | ChatGPT-4.5 | 1230 | OpenAI |
| 5 | Gemini 2.5 flash | 1221 |
💬 요약
Gemini 2.5 Pro는 이미지 이해와 시각적 추론에서 가장 뛰어난 성능을 보여주며 1위를 차지했습니다. ChatGPT-4o와 o3는 OpenAI의 최신 멀티모달 모델로, 자연스러운 이미지 설명과 세밀한 디테일 분석 능력에서 높은 평가를 받았습니다. 상위 5개 모델 모두 Google과 OpenAI의 최신 멀티모달 모델들이 차지했으며, 전반적으로 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 복합 능력에서 기술 격차가 뚜렷하게 드러난 결과로 볼 수 있습니다.
🚀 AI 종합 성능 기반 (Artificial Analysis)
3. LLM 성능 평가 지수 TOP 5
이 지수는 AI 모델이 얼마나 정확하게 생각하고, 문제를 잘 해결하는지를 평가한 결과입니다. 다양한 테스트 항목에는 지식 퀴즈, 논리 추론, 수학 문제, 프로그래밍 과제 등이 포함되어 있으며, 총 7개의 평가 항목을 종합해 점수를 산정합니다.
| 순위 | 모델명 | 점수 | 기관 |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Grok-4 | 73.15 | xAI |
| 🥈 2 | o3-pro | 71.00 | OpenAI |
| 🥉 3 | Gemini 2.5 Pro | 70.49 | |
| 4 | o3 | 69.97 | OpenAI |
| 5 | o4-mini | 69.83 | OpenAI |
💬 요약
xAI의 Grok-4가 공개되며, 성능 평가 지수에서 가장 뛰어난 모델로 자리매김했습니다. 종합 점수 73.15점을 기록하며 OpenAI의 o3-pro와 Google의 Gemini 2.5 Pro를 제치고 1위에 올랐습니다. 특히 Grok-4는 복잡한 문제 해결과 논리 추론에서 뛰어난 성능을 보이며, 고난이도 과제에서도 안정적인 응답을 제공해 최신 LLM 중 가장 강력한 사고력 기반 모델로 주목받고 있습니다.
4. 가장 효율적인 모델 TOP 5 (성능 + 저비용)
모델을 선택할 때 성능은 물론, **가격 대비 효율(가성비)**도 매우 중요한 요소입니다.
아래에 소개된 모델들은 Artificial Analysis Intelligence Index 기준으로 우수한 성능을 제공하면서도 비용이 낮은, 대표적인 고효율 AI 모델들입니다.
| 모델명 | 성능 지수 (점수) | 가격 (USD / 1M tokens) | 주요 특징 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 (0528) | 68.29 | $0.96 | 오픈소스 최고 성능, 매우 높은 가성비 |
| Grok 3 mini Reasoning (high) | 66.67 | $0.35 | 작은 크기에도 뛰어난 추론 성능 |
| Gemini 2.5 Flash (Reasoning) | 65.05 | $0.99 | 고성능 + 저비용, 실시간 처리 강점 |
| MiniMax M1 80k | 62.99 | $0.82 | 경량 고성능, 빠른 응답 |
| Llama Nemotron Ultra | 60.82 | $0.9 | 오픈소스 기반 고성능 |
💬 요약
성능과 가격의 균형이 뛰어난 모델은 실제 서비스나 연구 환경에서 높은 효율을 발휘합니다. Grok-4는 성능은 최고지만, 1M tokens당 $6의 비용으로 효율성은 낮은 편입니다. 반면, DeepSeek R1, Grok 3 mini Reasoning, Gemini 2.5 Flash는 $1 이하의 비용으로도 강력한 성능을 제공해, 상용 서비스와 연구 개발에 적합한 고효율 모델로 평가받고 있습니다.
🔍 한눈에 보는 모델 특성 비교
지금까지의 데이터를 바탕으로 보면, LLM을 선택할 때 단순한 성능 순위만으로 판단하는 것은 적절하지 않습니다. 실제 사용자들의 선호도, 요금 구조, 멀티모달 지원 여부, 그리고 비전 인식 성능과 같은 특화 영역까지 종합적으로 고려하는 것이 중요합니다.
아래 표는 각 모델의 순위와 대표적인 강점을 한눈에 비교할 수 있도록 정리한 내용입니다.
| 모델명 | 기관 | 실사용자 순위 | 성능 순위 | 주요 강점 |
|---|---|---|---|---|
| Grok-4 | xAI | – | 🥇 1위 | 최고 종합 성능, 깊은 추론 능력, 단가 $6 |
| Gemini 2.5 Pro | 🥇 1위 | 🥉 3위 | 전반적 최고 수준 성능, 자연어·코드 처리 모두 강력 | |
| o3-pro | OpenAI | – | 🥈 2위 | 고난이도 문제 해결 강점, 파인튜닝 효율 우수 |
| o3 | OpenAI | 🥈 2위 | 4위 | 균형 잡힌 성능과 안정성 |
| ChatGPT-4o | OpenAI | 🥉 3위 | – | 실시간 응답, 자연스러운 대화 UX, 멀티모달 지원 |
| ChatGPT-4.5 | OpenAI | 4위 | – | GPT-4 개선 버전, 안정적 고급 모델 |
| Claude-opus-4 | Anthropic | 5위 | – | 정밀한 언어·추론, 웹 개발 코드 생성에서도 안정적 성능 |
| DeepSeek R1 (0528) | DeepSeek | – | – | 오픈소스 최고 성능, $0.96로 매우 높은 가성비 |
| Grok 3 mini Reasoning | xAI | – | – | 작은 모델 규모 대비 뛰어난 추론 성능, $0.35의 초저비용 |
| Gemini 2.5 Flash | – | – | 실시간 처리 특화, 고성능 대비 저비용($0.99) | |
| Llama Nemotron Ultra | Meta | – | – | 오픈소스 기반 고성능, 유연한 커스터마이징 |
✅ 어떤 모델을 선택해야 할까?
AI 모델을 선택할 때는 단순한 성능 지표만 고려하기보다는 실제 사용자 만족도, 가격 구조, 멀티모달·비전 처리 능력, 오픈소스 여부 등 다양한 요소를 함께 살펴보는 접근이 필요합니다.
아래 표는 대표적인 사용 목적별로 추천 모델과 추천 이유를 정리한 내용입니다. 상황에 맞는 모델을 선정하실 때 참고하시기 바랍니다.
| 목표 / 상황 | 추천 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 전반적 최고 성능 | Grok-4 / o3-pro | 종합 성능 지수 상위, 모든 작업에서 강력한 만능 모델 |
| 실시간 대화·멀티모달 UX | ChatGPT-4o | 빠른 응답과 자연스러운 대화, 음성·이미지 등 멀티모달 지원 |
| 비전 인식 특화 | Gemini 2.5 Pro / ChatGPT-4o | 이미지 이해와 시각 정보 처리에 강점, Vision Arena 상위권 모델 |
| 초저비용 가성비 모델 | Grok 3 mini Reasoning / DeepSeek R1 | 1M tokens당 $1 미만, 높은 성능 대비 매우 저렴한 비용 구조 |
| 오픈소스 기반 연구·개발 | DeepSeek R1 / Llama Nemotron Ultra | 낮은 비용, 파인튜닝 가능, 자유로운 수정·배포 등 개발 친화적 환경 |
📝 마무리
AI 언어 모델을 선택할 때 가장 중요한 기준은 “어떤 작업에 활용할 것인가” 입니다. 이번 업데이트에서는 실사용자 선호도와 종합 성능 지수에 더해 비전 인식 점수와 가격 대비 효율까지 종합적으로 비교했습니다.
- 최고 성능이 필수인 업무 👉 Grok-4 또는 o3-pro
- 실시간 대화·멀티모달 UX가 중요할 때 👉 ChatGPT-4o
- 비전 인식 중심의 프로젝트 👉 Gemini 2.5 Pro
- 오픈소스 기반 연구·개발과 가성비를 원할 때 👉 DeepSeek R1 / Llama Nemotron Ultra
이 콘텐츠는 실사용자 투표 결과(Chatbot Arena) 와 객관적인 벤치마크 지수(Artificial Analysis) 를 바탕으로 작성되었습니다.
앞으로도 지속적으로 데이터를 업데이트하며, 더 많은 사용 사례와 비교 자료를 제공해드릴 예정입니다.
읽어주셔서 감사합니다. 😊
[참고 링크]
👉 Chatbot Arena : https://lmarena.ai/leaderboard
👉 Artificial Analysis : https://artificialanalysis.ai/