Github Copilot 유료 모델 비교
Categories:
Github Copilot은 현재 7가지 모델을 제공합니다.
- Claude 3.5 Sonnet
- Claude 3.7 Sonnet
- Claude 3.7 Sonnet Thinking
- Gemini 2.0 Flash
- GPT-4o
- o1
- o3-mini
공식적으로는 이 7가지 모델에 대한 소개가 부족합니다. 본 문서에서는 각 모델이 각 분야에서의 점수를 간략히 설명하여, 독자가 특정 문제를 다룰 때 더 적합한 모델로 전환할 수 있도록 지원합니다.
모델 비교
공개된 평가 데이터를 기반한(일부 데이터는 추정 및 다른 출처에서 변환된 값) 다차원 비교표로, 코딩(SWE‑Bench Verified), 수학(AIME'24), 추론(GPQA Diamond) 세 가지 핵심 지표를 포함합니다.
| 모델 | 코딩 성과 (SWE‑Bench Verified) |
수학 성과 (AIME'24) |
추론 성과 (GPQA Diamond) |
|---|---|---|---|
| Claude 3.5 Sonnet | 70.3% | 49.0% | 77.0% |
| Claude 3.7 Sonnet (표준 모드) | ≈83.7% (약 19% 향상) |
≈58.3% (약 19% 향상) |
≈91.6% (약 19% 향상) |
| Claude 3.7 Sonnet Thinking | ≈83.7% (표준과 유사) |
≈64.0% (생각 모드에서 추가 향상) |
≈95.0% (강화된 추론 능력) |
| Gemini 2.0 Flash | ≈65.0% (추정) |
≈45.0% (추정) |
≈75.0% (추정) |
| GPT‑4o | 38.0% | 36.7% | 71.4% |
| o1 | 48.9% | 83.3% | 78.0% |
| o3‑mini | 49.3% | 87.3% | 79.7% |
설명:
- 위 표의 수치는 부분적으로는 공개 평가(예: Vellum 플랫폼의 비교 보고서 VELLUM.AI) 및 일부 데이터 변환(예: Claude 3.7이 3.5에 비해 약 19% 향상)에서 가져왔으며, Gemini 2.0 Flash의 일부 수치는 추정값입니다.
- “Claude 3.7 Sonnet Thinking"은 내부 추론 단계를 연장하는 “생각 모드"를 활성화한 경우를 의미하며, 이때 모델은 수학 및 추론 과제에서 성능이 크게 향상됩니다.
장단점 요약 및 적용 분야
Claude 시리즈(3.5/3.7 Sonnet 및 Thinking 변형)
- 장점: 코딩 및 다단계 추론 과제에서 높은 정확도를 제공하며, 특히 3.7 버전이 3.5에 비해 명확한 향상; “Thinking” 모드에서 수학 및 추론 성과가 더욱 개선되어 복잡한 논리나 상세한 계획이 필요한 과제에 적합; 도구 호출 및 장문 상황 인식 처리에 강점 보유.
- 단점: 표준 모드에서 수학 지표가 상대적으로 낮으며, 연장 추론을 활성화해야만 크게 개선됨; 일부 시나리오에서 비용과 응답 시간이 높을 수 있음.
- 적용 분야: 소프트웨어 엔지니어링, 코드 생성 및 디버깅, 복잡한 문제 해결, 다단계 의사결정 및 기업급 자동화 워크플로.
Gemini 2.0 Flash
- 장점: 넓은 상황 인식 범위를 제공하여 장문 문서 처리 및 멀티모달 입력(예: 이미지 파싱)에 적합; 일부 테스트에서 추론 및 코딩 성과가 훌륭하며, 응답 속도가 빠름.
- 단점: 복잡한 코딩 과제에서 “정체” 현상이 발생할 수 있으며, 안정성이 검증 필요; 일부 지표는 초기 추정치이며, 전체 성과는 추가 공개 데이터가 필요.
- 적용 분야: 멀티모달 과제, 실시간 상호작용, 대규모 상황 인식이 필요한 시나리오(예: 장문 문서 요약, 영상 파싱, 정보 검색).
GPT‑4o
- 장점: 자연스럽고 유창한 언어 이해 및 생성으로 개방형 대화 및 일반 텍스트 처리에 적합.
- 단점: 코딩, 수학 등 전문 과제에서의 성과가 상대적으로 낮으며, 일부 지표는 동급 모델보다 크게 뒤처짐; 비용이 높음(GPT‑4.5 수준)으로, 가성비가 일부 경쟁 모델보다 낮음.
- 적용 분야: 일반 대화 시스템, 콘텐츠 제작, 카피라이팅, 일상 질답 과제.
o1 및 o3‑mini(OpenAI 시리즈)
- 장점: 수학 추론에서 뛰어난 성과를 제공하며, AIME 과제에서 o1과 o3‑mini는 각각 83.3%와 87.3%에 도달; 추론 능력이 안정적이고, 높은 정확도가 요구되는 수학 및 논리 분석에 적합.
- 단점: 코딩 성과가 중간 수준이며, Claude 시리즈보다 다소 뒤처짐; 서로 다른 과제에서 전반적인 성능이 약간 불균형.
- 적용 분야: 과학 계산, 수학 문제 해결, 논리 추론, 교육 코칭, 전문 데이터 분석 분야.