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최근 딥시크(DeepSeek)에 이어 오픈 AI에서도 o3-mini라는 새 모델들이 출시된 가운데, 다양한 AI 모델들을 비교한 실험에서 o3-mini가 비용 대비 높은 성능을 보여주며 딥 시크를 능가하는 결과를 나타냈습니다. 오늘은 각 모델의 특징과 성과에 대해 상세히 알아보도록 하겠습니다.
AI 모델 비교 실험의 배경
인공지능(AI) 기술의 빠른 발전과 더불어 다양한 AI 모델들이 시장에 등장하고 있습니다. 이러한 모델들은 각각 고유의 기능과 성능을 지니고 있어 사용자들이 목적에 맞는 최적의 모델을 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라, 여러 AI 모델의 성능을 객관적으로 비교하고 분석하는 것이 중요해졌습니다. 이번 실험에서는 딥 시크, OpenAI의 ChatGPT-4, 그리고 새로 등장한 o3 미니 모델 등을 대상으로 특정 게임 미션을 수행시켜 그 성과를 비교 평가하였습니다. 이러한 비교를 통해 각 모델의 강점과 약점을 파악하고, 실제 사용 시 어떤 모델이 더 적합한지에 대한 인사이트를 제공하고자 했습니다.
2. 성능 측정을 위한 미션 설명
본 실험에서는 바구니에 물을 담는 간단한 게임 미션을 설정하여 AI 모델들의 성능을 평가했습니다. 미션의 규칙은 다음과 같습니다. 여러 개의 바구니에 물을 가득 담기 위해 수도꼭지의 위치를 조정하거나 바구니의 위치를 이동시켜야 합니다. 수도꼭지의 이동에는 연료가 소모되며, 연료 사용에 제한이 있습니다. 반면 바구니는 무제한으로 이동이 가능하여 전략의 다양성이 존재합니다. 성공 조건을 모두 만족시키기 위해서는 효율적인 전략 수립과 정확한 코드 작성이 필수적입니다. 이러한 조건 하에서 각 AI 모델이 얼마나 효과적으로 미션을 수행할 수 있는지를 검증하고자 했습니다.
3. 다양한 AI 모델의 테스트 결과
첫 번째로 ChatGPT-4를 테스트한 결과, 약 12초 만에 코드를 생성했으나 전략대로 작동하지 않는 문제가 발생했습니다. 이를 반복하여 시도하였으나 일관된 실패를 보였습니다. 다음으로 Claude 3.5 모델도 유사한 결과를 나타내며, 생성된 코드는 기대에 미치지 못했습니다. 반면, o3 미니는 약 1분 내에 코드를 생성하고, 대부분의 요구 사항을 충족하여 성공적인 결과를 도출했습니다. 딥 시크의 v3 모델과 R1 모델은 각각 44초와 9분 44초가 소요되었으나, 두 모델 모두 미션을 완벽히 해결하지 못했습니다. 이러한 결과는 각 AI 모델이 복잡한 문제 해결에 얼마나 효과적인지를 명확히 보여주며, o3 미니의 우수한 성과가 부각되었습니다.
4. o3 미니의 우수한 성과 분석
o3 미니는 다른 AI 모델들에 비해 짧은 시간 내에 효과적인 코드를 생성하며, 미션의 대부분을 성공적으로 수행했습니다. 특히, 하루 사용 제한량이 150회로 설정되어 있음에도 불구하고, 비용 측면에서 매우 효율적이라는 점이 큰 장점으로 부각되었습니다. o3 미니는 전략을 명확히 제시하지 않아도 일정 수준의 문제 해결 능력을 보여주었으나, 완벽하게 모든 요구 사항을 충족시키지는 못했습니다. 예를 들어, 수도관의 연료 소진 조건을 완벽하게 맞추지는 못했지만, 전반적으로 높은 성공률을 기록했습니다. 이는 o3 미니가 제한된 자원 내에서 최적의 성과를 발휘할 수 있는 잠재력을 시사합니다.
5. 전략 수립과 AI의 협업 필요성
이번 실험을 통해 알 수 있었던 중요한 점은 AI 모델이 단순히 코드를 생성하는 것만으로는 미션을 완벽히 수행하기 어렵다는 것입니다. 성공적인 결과를 얻기 위해서는 사람이 명확한 전략을 수립하고, 이를 AI에게 전달하는 과정이 필요했습니다. 예를 들어, 수도꼭지를 고정시키고 바구니를 이동시키는 구체적인 전략을 제시했을 때 o3 미니는 이를 대부분 성공적으로 수행했습니다. 반면 전략을 스스로 수립하도록 요청했을 때는 성공률이 낮아졌습니다. 이는 AI의 성능을 최대한 활용하기 위해서는 인간의 명확한 지시와 협업이 필수적임을 보여줍니다. 앞으로 AI와의 효과적인 협업 방안을 개발하는 것이 중요하다는 점을 강조하고 싶습니다.
이번 실험은 다양한 AI 모델들의 성능을 비교하고, 그 강점과 약점을 분석하는 데 중요한 자료가 되었습니다. o3 미니는 현재 테스트된 AI 모델 중에서 가장 우수한 성과를 보였으며, 비용 대비 높은 효율성을 입증했습니다. 그러나 여전히 일부 요구 사항을 완벽히 충족하지 못하는 부분이 존재하여, 향후 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법을 모색할 필요가 있습니다. 또한, 더 다양한 미션과 환경에서의 테스트를 통해 AI 모델들의 범용성을 평가하고, 인간과 AI의 협업을 극대화할 수 있는 전략을 개발하는 것이 중요합니다. 앞으로도 AI 기술의 발전에 발맞춰 지속적인 비교 분석과 연구를 통해 최적의 모델을 찾아갈 계획입니다.