GPT-4.5와 Gemini 2.5 Pro: 차이점은 무엇인가요?

GPT-4.5와 Gemini 2.5 Pro는 현재 출시된 가장 진보된 대규모 언어 모델(LLM) 중 두 가지로, 각각 AI 기능 확장에 대한 고유한 접근 방식을 보여줍니다. OpenAI와 Google DeepMind에서 각각 출시한 두 모델은 추론, 다중 모드 이해, 그리고 실제 적용 분야에서 성능에 대한 새로운 기준을 제시합니다. 이 글에서는 두 모델의 기원, 아키텍처, 기능, 그리고 실질적인 장단점을 살펴보고 GPT-4.5와 Gemini 2.5 Pro를 종합적으로 비교합니다.

GPT-4.5은 무엇입니까?

GPT-4.5는 OpenAI의 가장 크고 강력한 채팅 최적화 모델로, 처음에는 Pro 사용자를 위한 연구용 미리보기로 제공됩니다. 27년 2025월 4일에 출시된 GPT-4.5는 사전 학습 데이터와 최적화 기법을 확장하여 GPT-XNUMX를 확장하여 패턴 인식을 향상시키고, 환각을 줄이며, 더 폭넓은 일반 지식 기반을 제공합니다. 초기 테스터들은 상호작용이 더욱 자연스럽고 직관적이며, 글쓰기 지원, 코드 생성, 문제 해결 등의 작업을 강화하는 향상된 "EQ"를 보여준다고 보고했습니다. OpenAI의 안전성 평가는 안전하지 않은 출력 사례가 감소했음을 보여주며, GPT-XNUMX가 인간의 의도에 더욱 강력하게 부합하는 단계로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.

OpenAI 라인업 중 가장 정교한 비지도 학습 모델임에도 불구하고, GPT-4.5는 강점과 한계에 대한 피드백을 수집하기 위한 연구 미리보기로 출시되었습니다. 초기 평가에서는 사용자 의도를 추적하고, 섬세한 응답을 생성하며, 사실 오류를 줄이는 향상된 기능이 강조되었으며, 이는 이전 GPT-4에서 관찰되었던 몇 가지 한계점을 해결했습니다. 그러나 OpenAI는 GPT-4.5가 "반응하기 전에 생각하지 않는다"고 명확히 밝히며, 추론 중심 모델(o1 및 o3-mini 모델과 같은)은 여전히 ​​별도의 연구 방향임을 강조했습니다.

Gemini 2.5 Pro란 무엇입니까?

Google의 Gemini 2.5 Pro는 2025년 20월 2025일 Google I/O 2.0에서 첫 선을 보였으며, 네이티브 멀티모달 지원, 추론 기능, 그리고 복잡한 작업을 위한 새로운 "딥 씽크(Deep Think)" 모드를 갖춘 "가장 진보된 Gemini 모델"로 소개되었습니다. 이전 Gemini 릴리스(예: 2025년 초 Gemini XNUMX Flash 및 Pro)를 기반으로 Google DeepMind는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 또는 코드와 같은 입력 유형에 따라 관련 신경 경로를 활성화하는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 통합하여 효율성과 정확성을 최적화했습니다.

GPT-4.5의 비지도 학습 강조와는 달리, Gemini 2.5 Pro는 추론 벤치마크에서 탁월한 성능을 발휘하도록 특별히 설계되어 수학, 코딩, 사실 검색, 다중 모드 이해 등 다양한 작업에서 경쟁사보다 우수한 성능을 발휘합니다. 또한 기본적으로 1만 개의 토큰을 제공하며, 최대 2만 개까지 확장 가능한 대규모 컨텍스트 윈도우를 제공하여 모델이 단일 세션에서 전체 코드 저장소, 긴 문서 또는 수시간 분량의 오디오 스크립트를 처리할 수 있도록 지원합니다. Gemini 2.5 Pro는 2025년 XNUMX월 정식 출시 예정이며, 모든 사용자에게 무료 액세스가 제공됩니다. Google One AI Premium 구독자는 더 높은 요금제와 확장된 기능을 이용할 수 있습니다.

빠른 비교

GPT-4.5 대 Gemini 2.5 Pro: 아키텍처 및 교육 방법론

GPT-4.5 교육 및 아키텍처

OpenAI의 GPT-4.5는 비지도 학습 확장과 미래 추론 기능 준비라는 두 가지 상호 보완적인 패러다임을 기반으로 합니다. Microsoft Azure AI 슈퍼컴퓨터를 활용하여 사전 학습 데이터 세트와 컴퓨팅 예산을 대폭 확장했습니다. GPT-4는 비지도 학습과 인간 피드백을 기반으로 하는 강화 학습(RLHF)의 조합을 우선시했지만, GPT-4.5는 더욱 광범위한 비지도 사전 학습을 통해 미묘한 세계 모델을 포착합니다. 학습 후 미세 조정은 인간의 선호도에 초점을 맞춰 공감 및 협력적 행동을 향상시킵니다. GPT-4.5는 추론 과정에서 명시적인 사고의 사슬 추론을 수행하지 않지만, 더 많은 매개변수 수와 데이터 다양성 덕분에 창의적이고 대화적인 환경에서 더욱 일관되고 맥락을 인식하는 결과를 도출합니다.

Gemini 2.5 Pro 교육 및 아키텍처

Gemini 2.5 Pro는 기본 모델 개선과 광범위한 학습 후 최적화를 결합한 "Gemini 2.5"라고 불리는 변화를 보여줍니다. DeepMind는 사전 학습 과정에서 매개변수 수를 늘리고 다중 모드 정렬을 통해 모델이 다양한 데이터 유형을 수집하고 추론할 수 있도록 했습니다. 2025년 XNUMX월에 도입된 "Deep Think" 모드는 명시적 추론 파이프라인을 통해 Gemini 아키텍처를 강화합니다. 이 파이프라인을 통해 모델은 복잡한 작업을 해결하기 위한 중간 단계의 "사고"를 생성할 수 있으며, 이는 사고의 사슬과 유사하지만 주요 추론 과정에 통합됩니다. 학습 후 정렬은 인간 참여형(Human-in-the-Loop) 평가를 통해 안전성과 사실성을 개선합니다. 그 결과, 대용량 데이터 세트, 코드베이스 및 미디어 입력을 동시에 분석할 수 있는 모델이 탄생하여 추론, 코딩 및 멀티미디어 생성을 위한 유연한 도구로 자리매김합니다.

GPT-4.5 대 Gemini 2.5 Pro: 추론, 코딩, 멀티모달 작업?

추론 벤치마크

순수 추론 작업에서 Gemini 2.5 Pro는 GPT-4.5보다 지속적으로 우수한 성능을 보입니다. 지식의 한계를 뛰어넘기 위해 설계된 데이터세트인 Humanity's Last Exam에서 Gemini 2.5 Pro는 도구 사용 없이 18.8%의 합격률을 기록한 반면, GPT-1는 4.5%를 기록했습니다. Google 내부 평가에서 Gemini 6.4 Pro는 Claude 2.5 및 Grok 3.7 Beta와 같은 다른 경쟁 제품들보다 우수한 성적을 거두었습니다. 반면 GPT-3는 추론 벤치마크에서 GPT-4.5보다 향상된 성능을 보였지만, 직접적인 기호 또는 논리 작업보다는 직관적인 대화에 중점을 두고 있습니다. 초기 테스트 결과, GPT-4는 경쟁력 있는 점수(예: GPQA 과학 4.5%)를 받았지만, GPQA 다이아몬드 71.4%를 기록한 Gemini에는 여전히 뒤처져 있습니다.

수학적 및 과학적 벤치마크

Gemini 2.5 Pro는 수학에서 탁월한 성과를 보입니다. AIME 92.0에서 2024%, AIME 86.7에서 2025%(pass@1)를 달성한 반면, GPT-4.5는 AIME 36.7에서 2024%에 그치며 AIME 2025에 대한 정보를 공개하지 않습니다. 과학 벤치마크에서 Gemini의 GPQA 다이아몬드 점수는 84.0%로 GPT-4.5의 71.4%를 앞지릅니다. 이러한 차이는 STEM 중심 데이터 세트와 Deep Think 추론 메커니즘에 대한 전문 교육 덕분에 Gemini의 뛰어난 수학적 추론 능력과 과학적 문제 해결 능력을 보여줍니다. GPT-4.5의 향상은 GPT-4(GPQA에서 53.6%에서 71.4%로 향상)에 비해 두드러지지만, 여전히 까다로운 학업 과제에는 적합하지 않습니다.

코딩 및 에이전트 작업

코딩 및 에이전트 벤치마크에서 Gemini 2.5 Pro가 다시 선두를 차지했습니다. 에이전트 코드 평가 표준인 SWE-Bench Verified에서 Gemini는 커스텀 에이전트 설정으로 63.8%의 통과율을 기록했는데, 이는 GPT-1의 4.5%보다 높습니다. Gemini는 또한 Aider Polyglot 코드 편집 테스트에서 38.0%의 전체/차이점을 기록했는데, 이는 GPT-74.0의 4.5% 차이점을 크게 상회하는 수치입니다. 라이브 코딩 테스트(LiveCodeBench v44.9)에서 GPT-5의 성능은 공개되지 않았지만, 코드 편집 작업에서 4.5%를 기록했습니다. 이는 GPT-4가 Gemini의 44%보다는 낮은 4.5~45%의 성과를 달성할 수 있음을 시사합니다. 더 넓은 컨텍스트 창(50만 개의 토큰) 덕분에 Gemini는 대용량 코드베이스를 네이티브로 처리하고 편집할 수 있습니다. 컨텍스트 창이 더 짧은 GPT-70.4는 긴 코드에 대해 청킹 전략을 사용하므로 에이전트 기능의 규모가 더 제한적입니다.

다중 모드 기능

Gemini 2.5 Pro는 기본적으로 멀티모달 입력(텍스트, 오디오, 이미지, 비디오)을 지원하며, 시각적 추론 벤치마크에서 GPT-4.5보다 우수한 성능을 보입니다. MMMU(멀티모달 추론) 테스트에서 Gemini는 81.7%(단일 시도)를 기록한 반면, GPT-4.5는 74.4%를 기록했습니다. 이미지 이해(Vibe-Eval) 테스트에서 Gemini는 69.4%를 기록한 반면, GPT-4.5는 아직 공식 발표된 성능에 미치지 못합니다. Gemini는 1만 토큰 윈도우를 통해 대용량 미디어 시퀀스를 동시에 분석할 수 있습니다. GPT-4.5는 이미지 입력과 파일 업로드를 지원하지만, 출시 시점에는 비디오 또는 오디오 처리 기능이 없습니다. Gemini의 멀티모달 통합 기능은 Google AI Studio와 같은 앱에서 네이티브 오디오 출력 및 실시간 비디오 분석까지 확장되어, 복잡한 입력을 필요로 하는 크로스모달 추론 및 창의적 작업에서 우위를 점합니다.

GPT-4.5 대 Gemini 2.5 Pro: 실제 적용 및 사용

GPT-4.5 애플리케이션: 쓰기, 프로그래밍 및 협업

OpenAI는 창의적 협업과 감성 지능 분야에서 GPT-4.5의 강점을 강조합니다. 얼리 어답터들은 향상된 "감성 지수(EQ)"와 미묘한 단서에 대한 이해 덕분에 마케팅 카피 작성, 문헌 다듬기, 창의적인 스토리라인 생성과 같은 섬세한 글쓰기 작업에 GPT-4.5를 활용합니다. 프로그래밍 측면에서 GPT-4.5는 개발자의 디버깅 안내, 코드 리팩토링, 알고리즘 설명 제공에 탁월하지만, 대규모 코드베이스에서는 Gemini에 비해 성능이 떨어집니다. GPT-XNUMX는 ChatGPT와 통합되어 원활한 파일 및 이미지 업로드를 지원하여 사용자가 동일한 채팅 인터페이스 내에서 문서, 디자인 자산, 데이터 분석을 반복할 수 있도록 지원합니다. 고객 지원 자동화, 튜터링, 개인 맞춤형 코칭 등 다양한 분야에서 공감적 응답을 통해 사용자 참여를 향상하는 데 활용될 수 있습니다.

Gemini 2.5 Pro 애플리케이션: 고급 추론, 멀티미디어 및 엔터프라이즈 AI

Gemini 2.5 Pro는 고급 연구, 엔터프라이즈 분석 및 고급 콘텐츠 제작에 적합합니다. 예를 들어 재무 분석에서는 수백 페이지에 달하는 전체 실적 발표 회의록을 하나의 프롬프트에서 분석하여 종합적인 보고서를 생성하는 데 도움이 됩니다. 과학 연구에서는 Deep Think 모드를 활용하여 실험 설계 및 가설 검증을 수행합니다. Gemini의 기본 비디오 및 오디오 이해 기능을 통해 미디어 기업은 회의록을 생성하고, 멀티미디어 콘텐츠를 편집하고, 동기화된 오디오를 사용하여 단편 영화를 제작할 수도 있습니다. 코딩 팀에서는 Gemini를 사용하여 대규모 코드 저장소를 수집하고, 아키텍처 리팩터링을 제안하고, 새로운 기능을 프로토타입으로 제작하는 모든 작업을 하나의 프롬프트에서 수행할 수 있습니다. Vertex AI를 사용하는 기업 고객은 이러한 기능에 대한 확장 가능한 액세스를 확보하여 Google Workspace, YouTube 콘텐츠 생성, Imagen 2.5 및 Veo 4와 같은 AI 기반 디자인 도구의 워크플로에 Gemini 3 Pro를 통합할 수 있습니다.

GPT-4.5 대 Gemini 2.5 Pro: 비용, 접근성, 배포 고려 사항

GPT-4.5 출시 및 가격

GPT 4.5는 200년 2025월부터 ChatGPT Pro 구독자(월 2025)를 대상으로 연구용 미리보기로 출시되었습니다. ChatGPT Plus, Team, Enterprise, Edu 사용자에게는 4.5년 4월까지 단계적으로 배포되었습니다. 개발자는 Chat Completions API, Assistants API, Batch API를 통해 GPT-75에 액세스할 수 있습니다. 하지만 미리보기 기간 동안 사용료는 GPT-150o보다 "비싸"며, 입력 토큰 백만 개당 약 4.5, 출력 토큰 백만 개당 $XNUMX입니다. Microsoft Azure의 OpenAI 서비스도 GPT-XNUMX를 미리보기로 제공하지만, 일반적으로 엔터프라이즈급 가격 책정 체계를 따릅니다.

GPT 4.5는 컴퓨팅 집약도가 높아 일상적인 작업에 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. 따라서 기업은 GPT 4.5의 높은 감성 지능과 창의성이 가져다주는 이점을 예산 제약과 비교 검토해야 합니다. OpenAI는 GPT XNUMX가 경량 모델보다 우수한 성능을 보이는 특정 사용 사례에 대한 사용자 피드백을 바탕으로 API에서 해당 모델의 장기적인 실행 가능성을 평가하고 있다고 밝혔습니다.

Gemini 2.5 Pro 출시 및 가격

Gemini 2.5 Pro Experimental은 2025년 2025월 말 Google AI Studio 및 Gemini Advanced 사용자를 대상으로 처음 출시되었으며, 250년 2.5월 Vertex AI 및 Google Cloud에서 정식 출시될 예정입니다. Gemini Advanced는 월 3달러의 새로운 "AI Ultra" 구독에 포함되어 Gemini 4 Pro, Veo 2.5, Imagen 4.5 및 Flow 도구에 대한 우선 액세스 권한을 부여합니다. Vertex AI 고객은 Gemini XNUMX Pro의 전용 인스턴스를 프로비저닝할 수 있지만, 가격 세부 정보는 사용량 등급 및 GPU/TPU 할당량에 따라 달라집니다. 초기 지표에 따르면 기업 계약에는 대량 할인이 적용되지만, 더 넓은 컨텍스트 윈도우와 다중 모드 컴퓨팅 수요로 인해 고처리량 시나리오에서는 토큰당 비용이 GPT-XNUMX를 초과할 수 있습니다. 연구원은 Google의 Academic Grants 프로그램을 통해 무료 액세스를 신청할 수 있으며, 이를 통해 전체 프로덕션 배포 전에 복잡한 작업에 대한 평가를 장려할 수 있습니다.

시작 가이드

CometAPI는 ChatGPT 제품군을 포함한 수백 개의 AI 모델을 일관된 엔드포인트로 통합하는 통합 REST 인터페이스를 제공하며, 내장된 API 키 관리, 사용 할당량 및 청구 대시보드를 통해 여러 공급업체 URL과 사용자 인증 정보를 일일이 관리할 필요가 없습니다.

개발자는 최신 chatgpt API에 액세스할 수 있습니다. GPT-4.5 API (모델명: gpt-4.5-preview ;gpt-4.5)과 제미니 2.5 프로 API 을 통하여 코멧API시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

결론 :

2025년 4.5월 현재, GPT-2.5와 Gemini 4.5 Pro는 AI 연구 및 응용 분야의 최전선에 서 있습니다. GPT-2.5는 자연스럽고 감성적으로 조율된 협업을 강조하여 창의 산업, 고객 서비스, 교육 분야에서 AI의 역할을 발전시킵니다. 이는 OpenAI가 비지도 학습과 미래 추론 기능을 점진적으로 융합하여 더욱 다재다능한 에이전트를 위한 토대를 마련하고자 하는 의지를 보여줍니다. 한편, Gemini XNUMX Pro의 통합 추론("딥 씽크"), 확장된 컨텍스트 윈도우, 그리고 멀티모달 처리는 장문의 법률 문서 처리부터 온디맨드 멀티미디어 콘텐츠 생성에 이르기까지 엔터프라이즈급 작업을 처리할 수 있는 AI 비전을 제시합니다.

두 모델 모두 서로에게 영향을 미칠 가능성이 높습니다. OpenAI는 다중 모드 추론 파이프라인을 탐색하는 반면, Google DeepMind는 대화 공감 향상에 집중할 수 있습니다. 이러한 경쟁은 벤치마크, 비용 최적화, 그리고 안전 프레임워크 전반에 걸쳐 혁신을 가속화합니다. 기업과 개발자들이 이러한 기술을 도입함에 따라, 실제 사용자 피드백은 확장 가능한 추론, 구축 비용 절감, 그리고 더욱 심층적인 연계에 중점을 둔 차세대 버전인 GPT-5와 Gemini 3.0의 기반이 될 것입니다. 궁극적으로 GPT-4.5와 Gemini 2.5 Pro의 경쟁은 정확성뿐만 아니라 인간의 워크플로우와 창의적 프로세스에 원활하게 통합되도록 설계된 AI 시스템으로의 광범위한 전환을 강조하며, 인간과 기계 간의 협력이 더욱 강화되는 미래를 예고합니다.