작업별 AI 모델 선택 가이드 — 2026
작업마다 가장 강력한 모델, 가성비 최고 모델, 최고의 오픈 웨이트 모델을 보여 줍니다. 가격이 포함된 리더보드 기반이며 매일 업데이트됩니다.
| 작업 | 최고 성능 | 가성비 최고 | 오픈 웨이트 |
|---|---|---|---|
| 텍스트 | S Gemini 4 Argon (High)Google | A DeepSeek V4 Flash 0423 HFDeepSeek · US$0.035 / US$0.07 | S MiMo-V2.6-Pro HFXiaomi · US$0.40 / US$0.80 |
| 코딩 | S Gemini 4 Argon (High)Google | A DeepSeek V4 Flash 0423 HFDeepSeek · US$0.035 / US$0.07 | S MiMo-V2.6-Pro HFXiaomi · US$0.40 / US$0.80 |
| 웹 개발 | S Claude Opus 5.5Anthropic · US$4 / US$20 | A DeepSeek V4 Flash 0423 HFDeepSeek · US$0.035 / US$0.07 | S Kimi K3 HFMoonshot AI · US$1 / US$4 |
| 에이전트 | S Claude Fable 5.1Anthropic · US$10 / US$50 | A DeepSeek V4.1 Flash HFDeepSeek · US$0.04 / US$0.08 | A Kimi K3 HFMoonshot AI · US$1 / US$4 |
| 이미지 | S gpt-image-2.5-sunburstOpenAI · US$0.0361 | A Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)Google · US$0.0336 | A qwen-image-2.1Alibaba |
| 동영상 | S gemini-omni-1.1-flashGoogle · US$1.50 / US$9 | S Grok Imagine Video 1.5xAI · US$0.08 | A minimax-h3MiniMax |
| 오디오 | S AuroraUnknown | S Eleven Multilingual v2ElevenLabs · US$180 | — |
가성비 최고: 상위 티어(S/A) 중 가장 저렴한 제공업체의 가장 저렴한 모델. 별도 표기가 없으면 가격은 1M 토큰당(입력 / 출력)입니다.
업데이트 · 출처: LMArena (CC BY 4.0), LiteLLM (MIT), models.dev (MIT), TTS Arena
Arena (LMArena) scores: Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (filtered, re-ranked, aggregated). Not endorsed by LMArena.
Speech ratings: TTS Arena V2 by TTS-AGI (crowdsourced blind votes), used with permission — keep a link to the arena. Modified by fedi.software (filtered, tiered). Not endorsed by TTS-AGI.
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인포그래픽을 표시할 위치에 이 코드를 붙여 넣으세요. 저절로 업데이트됩니다. 무료로 사용할 수 있으며, 출처 링크는 유지해 주세요.
표의 구조
한 행은 하나의 작업이고, 각 행 뒤에는 리더보드가 하나씩 있습니다. 텍스트, 코딩, 웹 개발, 에이전트, 이미지, 동영상입니다. 행마다 세 모델이 티어, 개발사, 가격과 함께 표시되고, 클릭하면 모델 비교로 이동합니다.
- 첫 번째 열은 보드 맨 위에 있는 모델, 곧 보드의 선두입니다. 평가는 LMArena에서 가져옵니다.
- ‘가성비 최고’는 티어 S와 A 중 가격이 있는 모델 가운데, 최저가 제공업체 기준 혼합 가격이 제일 낮은 모델입니다. S와 A에 가격이 있는 모델이 없으면 티어 B에서 고릅니다.
- ‘오픈 웨이트’(open weights)는 가중치를 내려받아 직접 실행할 수 있는 모델 중 평가가 높은 모델입니다.
가격 단위는 보드마다 다릅니다. 텍스트 계열은 1M 토큰당(입력 / 출력), 이미지는 장당, 동영상은 초당입니다.
표를 활용하는 순서
- 맨 윗자리에 매달리지 않습니다. 티어는 신뢰 구간이 겹치는 모델을 함께 묶으므로, 보드의 두세 번째 모델이 통계적으로 선두와 다르지 않으면서 값은 훨씬 낮은 경우가 많습니다.
- 평가가 무엇을 재는지 기억합니다. 아레나 투표자가 자기 질문에서 더 마음에 든 답을 고른 결과이지, 여러분의 문서나 코드에서의 정확도가 아닙니다.
- 전체 보드를 열어 후보 두세 개를 실제 작업으로 시험해 봅니다.
- 오픈 웨이트 모델을 로컬에서 돌리려면 내 하드웨어에 맞는 오픈 모델에서 필요한 메모리를 확인합니다.
연도별 판
표는 하루 기준의 상태이고 상위권은 자주 바뀝니다. 지난해 판으로 전환하면 당시 새로 등장한 모델과 이후 빠진 모델을 볼 수 있습니다.