벤치마크, 파라미터? AI 성능이 좋다? 나쁘다? 그 기준은 도대체 뭔가요? – 비전공자를 위한 넓고 얕은 AI 지식

벤치마크, 파라미터? AI 성능이 좋다? 나쁘다? 그 기준은 도대체 뭔가요? – 비전공자를 위한 넓고 얕은 AI 지식

“GPT가 더 똑똑하대”, “Gemini가 이겼대”, “Claude가 제일 창의적이라던데”… 근데, 그걸 어떻게 비교했을까요?

 

 

안녕하세요, 문노베입니다. 요즘 AI 관련 뉴스에서 자주 보는 말 중 하나는 “○○ 모델이 가장 뛰어났다”는 비교 문구예요.

 

그런데 막상 궁금하죠. ‘AI 성능’이라는 건 도대체 어떤 기준으로 좋고 나쁨이 정해지는 걸까요?

 

이번 편에서는 비전공자의 눈높이에서 AI 모델의 성능을 비교할 때 자주 나오는 용어들

 

—벤치마크, MMLU, 파라미터 수, inference cost 같은 개념들을 쉽게 정리해봅니다.

목차

1. AI 성능은 왜 ‘벤치마크’로 비교하나요? 2. MMLU, HumanEval, HellaSwag… 이건 다 뭔가요? 3. 파라미터 수가 많을수록 AI가 더 똑똑한 건가요? 4. 실제 성능은 'FLOPS'와 '속도'에서 갈립니다

1. AI 성능은 왜 ‘벤치마크’로 비교하나요?

“GPT가 Claude보다 성능이 뛰어나다”, “Gemini가 GPT를 넘었다” 같은 말을 들으면, 우리는 보통 이런 질문을 하게 됩니다.

 

“대체 뭘 가지고 그런 비교를 하지?” 그 답은 간단합니다.

 

대부분의 AI 모델 성능은 ‘벤치마크(Benchmark)’라는 시험지로 비교됩니다.

 

벤치마크는 ‘표준화된 시험 문제 모음’이라고 생각하면 이해하기 쉬워요.

 

같은 시험지를 여러 모델에게 똑같이 풀게 하고, 정답률을 비교해서 어느 쪽이 더 ‘똑똑한지’를 판단하는 겁니다.

 

즉, 모델의 성능은 실제 사용 경험이나 느낌이 아니라 “같은 조건에서 같은 문제를 풀었을 때 누가 더 잘 맞추는가”라는 정량 지표로 비교되는 거예요.

• GPT-4: 88점
• Claude 3 Opus: 87점
• Gemini 1.5 Pro: 85점

이 수치는 어디까지나 ‘시험 성적’이라는 점이 중요합니다.

 

우리가 고등학생 수능 점수로 성격이나 창의성을 모두 판단할 수 없듯, AI도 벤치마크 성능만으로 실무 적합도나 감성적 표현 능력까지 알 수 있는 건 아니에요.

 

하지만 기준 없는 비교보다야 훨씬 객관적이기 때문에 대부분의 AI 보고서나 연구에서 가장 먼저 언급되는 지표가 되는 것입니다.

 

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2. MMLU, HumanEval, HellaSwag… 이건 다 뭔가요?

AI 모델 성능 비교에 자주 등장하는 이름들이 있습니다.

 

MMLU, HumanEval, HellaSwag, GSM8K, Winogrande...

 

이건 모두 AI 모델의 특정 능력을 측정하는 시험지라고 보면 됩니다.

 

우리가 초등학교 땐 받아쓰기, 중학교 땐 수학 시험, 고등학교 땐 논술처럼 각기 다른 능력을 평가하는 시험이 있는 것처럼,

 

AI도 언어이해, 추론, 수학, 프로그래밍, 상식력 등을 평가하는 테스트가 따로 있어요.

벤치마크 이름	측정 능력
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)	57개 분야의 상식·전문지식 문제 (SAT, 의대시험 포함)
HumanEval	파이썬 코딩 문제 자동 생성 + 테스트 결과 평가
HellaSwag	‘문장을 보고, 다음에 올 가장 자연스러운 문장을 고르기’ 테스트
GSM8K	초등학교 수준 수학 문제 해결 능력

실제로 AI Index Report 2025를 비롯한 대부분의 성능 비교 차트에서 이런 벤치마크의 평균 점수나 순위가 모델별로 정리되어 있어요.

 

그런데 여기서 중요한 건… 모델마다 잘하는 벤치마크가 다르다는 사실입니다.

 

예를 들어 GPT-4는 MMLU, GSM8K에서 최고 성적을 보이지만, Claude는 HellaSwag 같은 ‘상식 기반 추론’에서 강세를 보이죠.

 

이 말은 “성능은 쓰임새에 따라 다르게 봐야 한다”는 뜻이기도 합니다.

 

 

3. 파라미터 수가 많을수록 AI가 더 똑똑한 건가요?

“GPT-4는 1조 개 이상의 파라미터를 가진다더라” “Claude는 5000억 개밖에 안 돼서 약하다” 이런 말, 들어보신 적 있죠?

 

그럼 파라미터(Parameter)가 도대체 뭔데 이렇게 숫자로 성능을 비교하는 걸까요?

 

파라미터는 AI의 ‘뇌세포’라고 생각하면 쉽습니다.

 

머신러닝 모델이 학습하면서 조정해 나가는 수치 값들인데요, 이 값들이 많을수록 더 많은 패턴과 문맥을 기억할 수 있게 됩니다.

 

즉, 모델의 규모를 나타내는 핵심 지표예요.

 

다만 파라미터 수가 많다고 무조건 성능이 좋은 건 아닙니다.

 

정말 중요한 건 학습에 사용된 데이터의 품질, 구조 설계, 튜닝 방식 등이기 때문이죠.

• 비유하자면, 뇌세포 수가 많다고 무조건 공부를 잘하는 건 아닌 셈이에요.
• 오히려 효율적인 연결, 집중력, 반복 학습이 더 중요한 요소가 될 수 있습니다.

실제로 GPT-3보다 파라미터 수는 적지만, 더 나은 성능을 보여주는 최신 모델들도 많습니다.

 

그 비결은 효율적인 아키텍처 설계와 질 높은 데이터에 있어요. 요즘은 “Small, but smart” 전략을 쓰는 기업들도 늘고 있죠.

 

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4. 실제 성능은 ‘FLOPS’와 ‘속도’에서 갈립니다

AI 모델의 성능을 말할 때, “똑똑함” 외에도 꼭 봐야 하는 요소가 있습니다.

 

바로 속도, 응답 시간, 연산 효율 같은 실전 성능이죠.

 

이를 측정하는 대표적인 단위가 FLOPS(Floating Point Operations Per Second)입니다.

 

FLOPS는 초당 몇 번의 연산을 수행할 수 있는지를 나타내는 단위예요.

 

즉, 같은 문제를 주었을 때 더 빠르고 효율적으로 계산할 수 있는 모델이 현업에서는 훨씬 ‘좋은 모델’로 평가될 수 있습니다.

• GPT-4가 더 정확하지만, 답을 내는 데 3초 이상 걸린다면?
• Gemini는 약간 정확도는 떨어지지만, 1초 만에 반응한다면?

실제 제품이나 API로 사용될 땐 이처럼 속도와 비용(inference cost)이 훨씬 중요해집니다.

 

특히 챗봇, 검색엔진, 실시간 번역처럼 빠른 응답이 필요한 영역에서는 ‘정확도보다 반응성’이 성패를 가르기도 해요.

 

그래서 요즘 AI 기업들은 단순한 정답률보다 “속도 vs 성능의 밸런스를 어떻게 잡느냐”에 더 집중하고 있습니다.

 

이건 마치 고성능 스포츠카가 아니라, ‘연비 좋은 중형차’를 더 선호하는 상황과 비슷하죠.

핵심 요약: 숫자 뒤에 숨은 의미를 읽어야 합니다

• AI 성능 비교는 표준화된 ‘벤치마크 시험지’로 측정됩니다.
• MMLU, HumanEval 등 각각의 벤치마크는 평가하려는 능력이 다릅니다.
• 파라미터 수는 모델의 크기이자 잠재력 지표지만, 실제 성능은 구조와 데이터 품질에 더 좌우됩니다.
• FLOPS, 응답 속도, 비용은 실무에서 매우 중요한 ‘실전 성능’ 지표입니다.

그래서 AI 모델을 평가할 땐 “이게 제일 똑똑해요!”라는 말 하나보다,

 

“어떤 상황에서, 어떤 목적에 맞는 모델인지”를 함께 봐야 진짜 쓸모 있는 이해가 될 수 있습니다.

문노베의 질문 🤔

모델 간 성능 차이가 2~3% 내외라면, 그것이 ‘우위를 결정할 만큼’ 중요한 걸까요?

왜 어떤 모델은 MMLU에는 강한데, HumanEval에는 약할까요? 이것은 ‘성향’일까요, ‘설계’일까요?

고성능 AI가 실제 서비스에서 채택되지 않는 이유는 결국 ‘속도’와 ‘비용’이라는 점에서, 우리는 어떤 선택을 해야 할까요?