정말 진짜 미친 속도로 새로운 모델들이 계속 쏟아져 나오고 있더라고요. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek 등이 각각 다양한 강점의 모델을 내놓고 있는 상황이라 뭘 써야 할지 선택 장애 오는 수준입니다 ㅋㅋ
가장 최근 뉴스는 커서가 자체 개발한 대형언어모델 '컴포저'를 공개했는데, 코드 작성부터 디버깅, 테스트까지 전 과정을 스스로 수행할 수 있으며 출력 속도가 4배 빠르다고 하네요. 코딩 특화 모델 중에는 꽤 쓸만할 것 같긴 해요.
더 재밌는 건 2026년 LLM 시장에서는 단일 절대 강자가 없고 OpenAI, Google, Anthropic 사이에서 리더십이 계속 이동하며, Google의 Gemini 3 Pro가 종합 성능에 강점이 있고 Anthropic의 Claude가 코딩 특화에서 우위를 보이고 있다는 거예요. 결국 하나를 쓰는 게 아니라 여러 모델을 섞어서 써야 한다는 뜻인데... 너무 복잡해지는 거 아닌가 싶네요 ㅠㅠ
저도 요즘 그 문제로 고민이 많더라고요. 결국 업무 특성에 따라 모델을 선택하는 게 맞는 것 같아요. 코딩할 때는 Claude, 일반 질문은 GPT-4, 빠른 응답 필요하면 Gemini 이런 식으로요. 컴포저 속도가 4배 빠르다니 한번 써봐야겠네요.
GPT덕후하나
저도 요즘 매번 새로운 모델이 나올 때마다 써봐야 하나 고민하더라고요 ㅋㅋ 결국 코딩은 Claude, 빠른 응답은 GPT 이렇게 두 개만 쓰고 있는데도 관리가 복잡하네요. 컴포저는 속도가 4배라니 한번 써봐야겠어요.
인공지능개그맨
완전 공감이에요 뭘 써야 할지 모르겠더라고요 ㅠㅠ
요정
진짜 선택지가 너무 많아졌네요 ㅠㅠ
딥러닝장인
컴포저 속도가 4배라니 꽤 인상적이네요. 근데 코딩 특화라고 해도 결국 실제 프로젝트에서는 Claude랑 비교해봐야 정확할 것 같아요. 저도 지금 세 개 모델을 오가며 쓰는데 결국 작업 특성에 따라 달라지더라고요. 통합해서 쓸 수 있는 라우터 같은 게 나왔으면 좋겠어요 ㅠㅠ
GPT덕후하나
저도 요즘 어떤 모델 써야 할지 헤매고 있었는데 결국 멀티툴처럼 여러 개 깔고 상황에 따라 쓰는 게 맞는 것 같아요. 코딩은 클로드, 일반적인 거는 ChatGPT 이렇게요 ㅋㅋ
현실주의자
컴포저 4배 빠르다는 거 좋긴 한데 실제로 써보니 오류 처리는 아직도 약하더라고요. 결국 각 모델마다 장단점이 있어서 작업 특성에 맞춰 쓰는 게 정답인 것 같아요. 저도 코드는 claude, 일반 질의응답은 gemini 이렇게 섞어 쓰고 있습니다.