제미나이 (Google) — 구글의 제미나이 3.1 프로 프리뷰(Gemini 3.1 Pro Preview)는 LM Council '도구 없음' 리더보드에서 46.4%를 기록하며 GPT-5.4 프로(44.3%)를 제쳤습니다 . 출시 당시 16개 벤치마크 중 13개에서 선두를 기록했으며 , 전문가 수준 추론 테스트(GPQA 다이아몬드)에서 94.3%, 고난도 수학 문제(AIME 2025)에서 95.0%를 달성하며 최고의 성능을 자랑합니다 .
딥시크 V4 (DeepSeek V4) — 오픈소스 모델 중 선두주자로, 추론(GPQA 다이아몬드 89%)과 수학(AIME 91%)에서 GPT-5.4(각각 92.8%, 94.6%)에 근접한 성능을 보여주며 강력한 대안으로 떠올랐습니다 .
| 작업 유형 | 최고 모델 | GPT 대비 성능 |
|---|---|---|
| 지식 작업 / 데스크톱 에이전트 | GPT-5.4 | GDPval 83%로 44개 직종 전문가 수준에 도달했으며, 데스크톱 작업 벤치마크(OSWorld)에서 처음으로 인간을 넘어선 75%를 기록하며 이 분야를 선도합니다 . |
| 코딩 (SWE-bench Pro) | GPT-5.4 xHigh | 공개 리더보드 최고 점수인 59.10%를 기록하며 여전히 코딩 성능의 정점에 있습니다 . |
| 코딩 (Arena head-to-head) | GPT-5.5 | 실제 대결 환경에서 가장 강력한 코딩 능력을 보여줍니다 . |
| 추론 (GPQA 다이아몬드) | 제미나이 3.1 프로 | 94.3%로 GPT-5.4의 92.8%를 앞서며 최고의 추론 능력을 입증했습니다 . |
| 수학 (AIME 2025) | 제미나이 3.1 프로 | 95.0%로 GPT-5.4의 94.6%를 근소한 차이로 이겼습니다 . |
| 종합 점수 | 클로드 미토스 5 | 점수 99로, GPT 최고 모델들의 80~90점대를 확실히 웃돌며 종합 1위를 차지했습니다 . |
어떤 AI가 'GPT보다 나은가'에 대한 절대적인 정답은 없습니다. AI 프론티어는 이미 다양하게 분화되었습니다. 중요한 것은 '무엇을 잘할 것인가'이며, 가장 좋은 모델은 당신의 구체적인 사용 사례에 따라 결정됩니다.
제미나이 (Google) — 구글의 제미나이 3.1 프로 프리뷰(Gemini 3.1 Pro Preview)는 LM Council '도구 없음' 리더보드에서 46.4%를 기록하며 GPT-5.4 프로(44.3%)를 제쳤습니다 . 출시 당시 16개 벤치마크 중 13개에서 선두를 기록했으며 , 전문가 수준 추론 테스트(GPQA 다이아몬드)에서 94.3%, 고난도 수학 문제(AIME 2025)에서 95.0%를 달성하며 최고의 성능을 자랑합니다 .
딥시크 V4 (DeepSeek V4) — 오픈소스 모델 중 선두주자로, 추론(GPQA 다이아몬드 89%)과 수학(AIME 91%)에서 GPT-5.4(각각 92.8%, 94.6%)에 근접한 성능을 보여주며 강력한 대안으로 떠올랐습니다 .
| 작업 유형 | 최고 모델 | GPT 대비 성능 |
|---|---|---|
| 지식 작업 / 데스크톱 에이전트 | GPT-5.4 | GDPval 83%로 44개 직종 전문가 수준에 도달했으며, 데스크톱 작업 벤치마크(OSWorld)에서 처음으로 인간을 넘어선 75%를 기록하며 이 분야를 선도합니다 . |
| 코딩 (SWE-bench Pro) | GPT-5.4 xHigh | 공개 리더보드 최고 점수인 59.10%를 기록하며 여전히 코딩 성능의 정점에 있습니다 . |
| 코딩 (Arena head-to-head) | GPT-5.5 | 실제 대결 환경에서 가장 강력한 코딩 능력을 보여줍니다 . |
| 추론 (GPQA 다이아몬드) | 제미나이 3.1 프로 | 94.3%로 GPT-5.4의 92.8%를 앞서며 최고의 추론 능력을 입증했습니다 . |
| 수학 (AIME 2025) | 제미나이 3.1 프로 | 95.0%로 GPT-5.4의 94.6%를 근소한 차이로 이겼습니다 . |
| 종합 점수 | 클로드 미토스 5 | 점수 99로, GPT 최고 모델들의 80~90점대를 확실히 웃돌며 종합 1위를 차지했습니다 . |
어떤 AI가 'GPT보다 나은가'에 대한 절대적인 정답은 없습니다. AI 프론티어는 이미 다양하게 분화되었습니다. 중요한 것은 '무엇을 잘할 것인가'이며, 가장 좋은 모델은 당신의 구체적인 사용 사례에 따라 결정됩니다.