LLM 개요

PapersGPT의 온라인 LLM

오늘날 AI는 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며, 거의 매주 새로운 모델과 기술이 등장하고 있습니다. 경쟁은 둔화될 기미가 보이지 않으며, 최고 AI 모델의 리더보드는 거의 매주 바뀌고 있습니다. 이 가이드는 LLM의 개요를 파악하는 데 도움이 될 것입니다. PapersGPT에서 대부분의 LLM을 사용하여 PDF와 채팅할 수 있습니다. 다음은 PapersGPT에서 지원하는 모델입니다:

ProviderSupported Models
OpenAIgpt-5.1 | gpt-5 | gpt-5-min | gpt-5-nano | gpt-5-chat
gpt-4.1 | gpt-4.1-mini | gpt-4.1-nano
o4-mini-deep-research | gpt-4o-mini-search-preview | gpt-4o-search-preview
o3 | o4-mini | o3-mini | o1-mini
gpt-4o | chatgpt-4o-latest | gpt-4o-mini | gpt-4 | gpt-4-turbo | gpt-3.5-turbo
GeminiGemini 3 Pro Preview
2.5 Pro | Flash Latest | Flash Lite Latest | 2.5 Flash | 2.5 Flash-Lite
2.0 Flash | 2.0 Flash-Lite
ClaudeHaiku 4.5 | Sonnet 4.5 | Opus 4.1 | Opus 4 | Sonnet 4
Sonnet 3.7 | Sonnet 3.5 | Haiku 3.5
Opus 3 | Sonnet 3 | Haiku 3
DeepSeekDeepSeek 3.2 Exp
QwenQwen3-Max | Qwen-Plus | Qwen-Flash
qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507
qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | qwen3-30b-a3b-instruct-2507
MistralMagistral Medium | Magistral small | Mistral Medium 3 | Mistral Small 3.2 | Mistral Large
Kimikimi-k2-thinking | kimi-k2-0905-preview | kimi-k2-0711-preview | kimi-k2-turbo-preview
Z.aiglm-4.6 | glm-4.5 | glm-4.5-air | glm-4.5-flash
OpenRouterClaude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Pro | Grok 4 Fast | MiniMax M2 | Claude Sonnet 4 | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek V3 0324 | Gemini 2.5 Flash Lite | GPT-4o-mini | Claude Haiku 4.5 | GLM 4.6 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | gpt-oss-120b | DeepSeek R1T2 Chimera (free) | DeepSeek V3.1 | Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 | GPT-5 | GPT-5 Mini | Claude 3.7 Sonnet | Tongyi DeepResearch 30B A3B(free) | gpt-oss-20b(free) | Mistral Medium 3.1 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Claude Opus 4.1 | Kimi K2 0905 | Grok 4
SiliconFlowDeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.1 | gpt-oss-120b | gpt-oss-20b | Kimi-K2-Instruct-0905 | Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | Ling-mini-2.0 | Ling-flash-2.0 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Kimi-K2-Instruct | ERNIE-4.5-300B-A47B | Hunyuan-A13B-Instruct | MiniMax-M1-80k

OpenRouter와 SiliconFlow는 가장 인기 있는 SOTA 모델을 제공하는 모델 허브입니다.

모델을 판단하고 선택하는 방법은?

시장에 많은 모델이 있는데, 어떻게 적합한 모델을 선택할 수 있을까요? 고려할 두 가지 참고 플랫폼이 있습니다:

OpenRouter: 수많은 모델을 포함하고 많은 사용자가 사용합니다. 따라서 위에 나열된 상위 20개 사용 모델은 고려할 가치가 있습니다. 그러나 모델이 코딩에는 더 적합하지만 독해에는 반드시 적합하지 않을 수 있으므로 용도에 따라 우선순위를 정하는 것이 좋습니다.

lmarena.ai: LLM 벤치마크 플랫폼으로, 수동 비교 평가로 모델을 판단하며, 평가는 다양한 사용 시나리오에 따라 설정된 블랙박스 채점 시스템입니다.

또한 LLM을 자주 사용하는 경우 비용 효율적인 경제적 모델도 선택 시 고려할 가치가 있는 포인트입니다.