GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3, DeepSeek V4 벤치마크 비교

대형 언어 모델(LLM) 벤치마크는 매우 빠르게 변하고 있으며, 서로 다른 회사의 모델을 완전히 공정하게 비교하는 것은 생각보다 어렵습니다. 연구소마다 서로 다른 벤치마크 버전, 평가 도구(harness), 추론 설정을 사용하기 때문입니다.

그럼에도 공개된 자료를 종합하면 2026년 주요 모델인 GPT‑5.5(OpenAI), Claude Opus 4.7(Anthropic), Gemini 3.5 Flash(Google DeepMind), Grok 4.3(xAI), DeepSeek V4(DeepSeek) 사이의 대략적인 경쟁 구도를 파악할 수 있습니다.

현재까지 공개된 결과를 보면 한 모델은 전반적인 작업에서 강세, 다른 모델은 코딩에서 두드러진 성능, 그리고 한 ‘Flash’ 모델은 속도 중심 모델임에도 플래그십에 근접한 성능을 보이는 것이 특징입니다.

2026년 주요 벤치마크 현황

현재 공개된 주요 에이전트형(agentic) 및 지식 기반 업무 벤치마크를 보면 GPT‑5.5가 전반적인 성능에서 가장 강한 패키지를 보입니다.

OpenAI가 공개한 수치에 따르면 GPT‑5.5는 다음과 같은 점수를 기록했습니다.

• Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
• GDPval: 84.9%
• OSWorld‑Verified: 78.7%

이 벤치마크들은 각각 터미널 기반 코딩 작업, 전문 지식 업무, 실제 컴퓨터 조작 능력 같은 복잡한 다단계 작업을 평가합니다.

반면 Claude Opus 4.7은 실제 소프트웨어 개발 작업에서 특히 강점을 보입니다.

Anthropic에 따르면 이 모델은 다음 점수를 기록했습니다.

• SWE‑Bench Pro: 64.3%
• SWE‑Bench Verified: 87.6%

이 두 벤치마크는 GitHub 오픈소스 저장소의 실제 이슈를 해결할 수 있는지를 평가합니다.

Google의 Gemini 3.5 Flash도 흥미로운 결과를 보여줍니다. 일반적으로 Flash 계열 모델은 속도 중심 모델이지만, Google이 공개한 교차 비교 표에서는 다음 결과가 나타났습니다.

• Terminal‑Bench 2.1: 76.2% (Gemini 3.5 Flash)
• GPT‑5.5: 78.2%
• Claude Opus 4.7: 66.1%

즉 Flash 모델임에도 플래그십 모델과 상당히 가까운 성능을 보여줍니다.

한편 Grok 4.3과 DeepSeek V4는 공개된 평가 방식과 투명성이 달라 정확한 순위를 매기기 어렵습니다.

코딩 벤치마크 비교

코딩 성능은 최신 LLM 사이에서 가장 뚜렷한 차이를 보여주는 영역입니다.

현재 공개된 데이터 기준으로 Claude Opus 4.7이 가장 강한 신호를 보입니다.

• SWE‑Bench Pro: 64.3%

이 점수는 여러 프로그래밍 언어에서 실제 GitHub 이슈를 해결하는 능력을 측정하는 벤치마크에서 상당한 성능 향상을 의미합니다.

GPT‑5.5도 코딩 작업에서 강력하지만 약간 낮은 점수를 기록했습니다.

• SWE‑Bench Pro: 58.6%

다만 GPT‑5.5는 터미널 기반 자동화 작업에서는 매우 강합니다.

예를 들어 Terminal‑Bench 2.0에서는 다음과 같은 결과가 보고되었습니다.

• GPT‑5.5: 82.7%

이 벤치마크는 명령줄 작업, 도구 사용, 자동화된 워크플로 조정을 포함한 복잡한 개발 환경을 평가합니다.

Gemini 3.5 Flash는 다음 점수를 기록했습니다.

• SWE‑Bench Pro: 55.1%

Flash 계열 모델이라는 점을 고려하면 상당히 높은 결과입니다.

Grok 4.3의 경우 비교 가능한 표준 코딩 벤치마크가 적습니다. 공개된 지표로는 다음이 있습니다.

• IFBench: 81%
• τ²‑Bench (통신 작업): 98%

하지만 이러한 평가는 특정 도메인에 집중된 테스트이기 때문에 SWE‑Bench나 Terminal‑Bench와 직접 비교하기는 어렵습니다.

DeepSeek V4는 상황이 조금 더 복잡합니다.

일부 높은 벤치마크 수치가 온라인에서 언급되지만, 많은 경우 내부 테스트 또는 유출 자료에 기반하며 독립적인 재현이 이루어지지 않았습니다.

에이전트 워크플로와 도구 사용

최근 AI 벤치마크는 단순 질문 답변보다 도구를 활용해 실제 작업을 수행하는 능력을 점점 더 중요하게 평가합니다.

Google 자료에 따르면 Gemini 3.5 Flash는 여러 도구 사용 벤치마크에서 높은 점수를 기록했습니다.

• MCP Atlas: 83.6%
• Toolathlon: 56.5%

이 벤치마크는 여러 외부 도구를 조합해 실제 업무를 처리하는 능력을 평가합니다.

GPT‑5.5 역시 이러한 영역에서 강한 성능을 보입니다.

예를 들어 GDPval 벤치마크에서는 다양한 직업의 지식 업무에서 84.9%의 승리 또는 동률을 기록했습니다.

Claude Opus 4.7도 컴퓨터 사용 벤치마크에서 높은 성능을 보입니다.

• OSWorld‑Verified: 78.0%

이 평가는 데스크톱 인터페이스를 조작하고 실제 소프트웨어와 상호작용하는 능력을 측정합니다.

컨텍스트 길이, 속도, 비용

벤치마크 점수만으로는 실제 배포 환경에서의 특징을 모두 설명할 수 없습니다.

Grok 4.3은 긴 컨텍스트 처리와 비용 효율을 강조합니다.

xAI 문서에 따르면 다음과 같은 특징이 있습니다.

• 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우
• 입력 토큰 약 $1.25 / 1M
• 출력 토큰 약 $2.50 / 1M

이 구조는 대규모 문서 분석이나 장기 컨텍스트 작업에서 비용 경쟁력을 갖도록 설계되었습니다.

Gemini 3.5 Flash는 속도를 핵심 특징으로 하는 모델입니다.

일부 설명에서는 플래그십 모델보다 출력 속도가 최대 4배 빠르다고 소개되며, 동시에 여러 에이전트 벤치마크에서 경쟁력을 유지합니다.

DeepSeek 모델은 일반적으로 오픈 가중치 또는 저비용 배포 전략을 강조합니다.

이 때문에 자체 인프라에서 모델을 운영하려는 기업에게는 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.

DeepSeek V4에 대한 독립 평가

DeepSeek V4에 대한 가장 신뢰할 만한 외부 평가는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 CAISI 프로그램입니다.

이 평가에 따르면 DeepSeek V4는 다음과 같은 특징을 보입니다.

• 테스트된 중국 AI 모델 중 가장 높은 성능
• 소프트웨어 엔지니어링, 사이버 작업, 수학 등 다양한 영역 평가

하지만 동시에 보고서는 현재 최첨단 모델보다 약 8개월 정도 뒤처져 있다고 평가했습니다.

또한 보고서는 DeepSeek가 공개한 내부 벤치마크가 독립 평가보다 더 강하게 나타나는 경향이 있다고 지적했습니다.

이는 AI 모델 비교에서 중립적인 평가 기관의 중요성을 보여주는 사례입니다.

모델 간 비교가 어려운 이유

LLM 성능을 단순히 순위로 비교하기 어려운 이유는 몇 가지가 있습니다.

• 벤치마크 버전 차이 (예: Terminal‑Bench 2.0 vs 2.1)
• 회사 내부 평가와 독립 평가의 혼합
• Elo 점수와 퍼센트 점수 같은 서로 다른 평가 방식

따라서 모든 모델을 단순히 1위부터 5위까지 순위화하는 것은 신중하게 해석해야 합니다.

현재 데이터가 시사하는 것

공개된 자료를 종합하면 다음과 같은 흐름이 보입니다.

• GPT‑5.5: 지식 업무, 추론, 에이전트 작업 등 전반적인 능력에서 가장 균형 잡힌 모델로 보임
• Claude Opus 4.7: 실제 소프트웨어 개발 문제 해결에서 가장 강한 신호
• Gemini 3.5 Flash: 고속 모델임에도 플래그십에 근접한 성능
• Grok 4.3: 긴 컨텍스트와 가격 경쟁력 중심, 표준 벤치마크 비교는 상대적으로 적음
• DeepSeek V4: 독립 평가 기준으로는 강력한 중국 모델이지만 최첨단 모델보다 약간 뒤처짐

결국 “최고의 모델”은 사용 목적에 따라 달라집니다.

예를 들어:

• 코딩 에이전트
• 연구 보조
• 장문 문서 분석
• 비용 민감한 서비스

같은 실제 워크로드에 따라 가장 적합한 모델이 달라질 수 있습니다.