어떤 AI를 써야 할까?
용도별 선택 가이드
"가장 좋은 AI"는 없습니다. "내 용도에 가장 맞는 AI"가 있을 뿐입니다. 자주 묻는 상황별로 어떤 모델을 선택하면 좋은지 정리합니다.
보고서, 이메일, 블로그, 번역, 긴 문서 요약 같은 텍스트 중심 작업이라면 "텍스트" 부문 순위를 보세요.
이 부문에서 높은 모델은 맥락 이해, 자연스러운 문장 생성, 뉘앙스 파악에 강합니다. 긴 문서를 다룬다면 "컨텍스트 길이"(한 번에 읽을 수 있는 양)도 확인하세요 — 이건 Elo 점수에 반영되지 않는 별도 스펙입니다.
코드를 짜거나 오류를 고치거나 기술적인 질문을 한다면 "코딩" 부문 순위가 핵심입니다.
종합 순위와 코딩 순위는 상당히 다를 수 있습니다. 어떤 모델은 일반 대화에서는 평범하지만 코드에서는 뛰어나고, 반대의 경우도 있습니다. 코딩이 주 용도라면 반드시 코딩 탭을 따로 보세요.
그림을 그리거나 디자인 시안을 만들거나 사진을 편집한다면 "이미지" 부문을 확인하세요.
이미지 생성 모델은 텍스트 모델과 완전히 다른 세계입니다. 종합 순위에 이름이 없는 모델이 이미지에서는 1위일 수 있습니다. Google의 Nano Banana 시리즈, OpenAI의 GPT Image, ByteDance의 Seedream 등이 이 부문의 주요 경쟁자입니다.
논문 분석, 깊은 리서치, 복잡한 추론이 필요한 작업이라면 "종합" 부문 상위 + 사고 모드가 적합합니다.
"사고(Thinking)" 모드가 있는 모델은 답하기 전에 내부적으로 단계별 추론을 거칩니다. 수학 문제, 논리 퍼즐, 긴 추론 체인이 필요한 작업에서 일반 모드보다 눈에 띄게 나은 결과를 냅니다. 대신 응답이 느릴 수 있습니다.
"오늘 뭐 먹지?", "이 단어 뜻이 뭐야?" 같은 가벼운 용도라면 아무 무료 모델이나 괜찮습니다.
상위권 모델 간의 성능 차이는 복잡한 작업에서 두드러지지, 일상적인 질문에서는 거의 체감되지 않습니다. 이 경우 성능보다 사용량 제한이 넉넉한 모델이 실용적으로 더 나은 선택입니다.
선택이 어렵다면
결국 직접 써보는 게 가장 정확합니다. 대부분의 AI 앱이 무료 플랜을 제공하니, 같은 질문을 2~3개 앱에 던져보고 결과를 비교해 보세요. 벤치마크 점수가 높아도 내 질문 스타일과 안 맞으면 소용없고, 점수가 낮아도 내 용도에 딱 맞으면 그게 최선입니다.
Generative AI Ranking의 순위는 "평균적으로 어떤 모델이 더 좋은 평가를 받았는가"를 보여줍니다. 당신의 구체적인 상황에서의 최선은 직접 경험으로만 알 수 있습니다. 순위를 출발점으로 삼되, 맹신하지는 마세요.