퍼플렉시티 Pro 사용법 모델비교 모델 선택법 | SKT 유저 필독

퍼플렉시티 Pro에서는 다양한 AI 모델을 제시하고 있습니다. 사용자가 필요에 맞게 모델을 선택해 질문할 수 있도록 한 것인데, 문제는 모델의 특징을 알아야 선택할 수 있다는 것. 하여 본 글에서는 각 모델들의 특징을 비교 제시합니다. 특히 SKT 유저들은 Pro 요금제가 1년 무료니만큼 주목해 주세요.

 

 

퍼플렉시티, SKT 사용자라면 Pro가 1년 무료!

 

 

주요 모델

 

 

 

Default (최고 모델)

• 특징: 가장 빠른 결과를 제공합니다. 웹 검색에 특화되어 있으며 신속한 정보 검색에 가장 효율적입니다.
• 차이점: 다른 고급 모델들보다 복잡한 추론 능력은 다소 떨어질 수 있으나, 속도가 매우 빠릅니다.
• 적합한 사용자: 뉴스 확인, 간단한 사실 검색 등 빠르고 간결한 답변을 원하는 사용자에게 적합합니다.
  
  

Sonar (소나)

• 특징: Perplexity가 Llama 3 오픈 소스 모델을 기반으로 자체 개발 및 훈련한 모델입니다. 최신 검색 기술과 호환되며 실시간 웹 정보를 반영하는 강점이 있습니다. 이전 Perplexity 모델보다 전반적인 성능과 메모리 관리가 개선되었다는 평가입니다.
  
  
• 차이점: 웹 검색 결과 통합 능력이 뛰어나고, 실시간 상호작용이 가능하며, 특정 목적에 맞춘 대화 설정(사용자 정의 시스템 역할)이 가능합니다. 검색 중심 작업에 효율적입니다.
  
  
• 적합한 사용자: 최신 정보를 바탕으로 한 검색 결과가 중요하거나, 고객 서비스, 콘텐츠 초안 작성, 교육 보조 등 실시간 상호작용 및 검색 기반 작업이 많은 사용자에게 유용합니다.
  
  

Claude 3.7 Sonnet (클로드 3.7 소네트)

• 특징: Anthropic에서 개발한 모델로, 이전 버전(Claude 3.5 Sonnet) 보다 향상된 성능을 제공합니다. 특히 언어의 미묘한 차이를 잘 이해하고 처리하며, 글쓰기나 요약 등 언어 관련 작업에 강점을 보입니다. 200,000 토큰의 큰 컨텍스트 창을 가지고 있어 긴 문맥을 이해할 수 있습니다.
  
  
• 차이점: GPT 계열 모델과 비교했을 때, 윤리적 판단이나 인간적인 뉘앙스가 중요한 작업에서 강점을 보일 수 있습니다. 복잡한 주제에 대한 설명이나 창의적인 글쓰기에 적합합니다.
  
  
• 적합한 사용자: 인문학적 글쓰기, 문학 분석, 섬세한 감정이나 윤리적 고려가 필요한 콘텐츠 생성, 긴 문서 요약 및 분석 작업을 하는 사용자에게 적합합니다.

 

GPT-4.1

• 특징: OpenAI의 GPT 모델군의 최신 업데이트 중 하나로(GPT-4o와 함께 언급됨), GPT-4 Turbo의 후속 모델로 볼 수 있습니다. 뛰어난 추론 능력과 자연어 처리 능력을 가지며, 다양한 전문 분야 및 학문적 벤치마크에서 높은 성능을 보입니다. 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 해결하는 멀티스텝 추론 기능이 향상되었습니다.
  
  
• 차이점: Claude 모델 대비 논리적 추론이나 코딩과 같은 기술적 작업에서 강점을 보입니다. 복잡한 문제 해결, 깊이 있는 분석, 창의적인 아이디어 생성이 필요할 때 유용합니다.
  
  
• 적합한 사용자: 복잡한 과학적 개념 설명, 전문적인 보고서 작성, 고급 수학 및 프로그래밍 문제 해결 등 깊이 있는 분석과 강력한 추론 능력이 필요한 사용자에게 적합합니다.
  
  

Gemini 2.5 Pro (제미나이 2.5 Pro)

• 특징: Google DeepMind가 개발한 모델로, 고도화된 추론 능력('Thinking AI')을 특징으로 합니다. 특히 수학, 과학 문제 해결 및 코딩 성능(SWE-Bench Verified 테스트 최고 수준)이 매우 뛰어납니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 동시에 처리하는 강력한 멀티모달 기능과 100만 토큰 이상의 대규모 컨텍스트 처리 능력을 갖추고 있습니다.
  
  
• 차이점: 현존 모델 중 코딩 및 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야에서 최고 수준의 성능을 보이며, 대규모 데이터 분석 및 멀티모달 처리 능력이 뛰어납니다.
  
  
• 적합한 사용자: 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, 연구원 등 코딩, 복잡한 수학/과학 문제 해결, 대규모 데이터셋 분석, 멀티모달 콘텐츠 생성이 필요한 사용자에게 최적입니다.

 

Grok-2 (그록-2)

• 특징: X(구 트위터)에서 개발한 모델로, 전반적으로 우수한 성능을 보이는 다목적 모델입니다.
• 차이점: 이미지 생성 기능은 지원하지 않지만, 다양한 종류의 일반적인 작업에 두루 활용될 수 있습니다. (검색 결과에 상세 정보 부족)
• 적합한 사용자: 특정 분야에 특화되기보다는 다양한 종류의 작업을 폭넓게 수행하고자 하는 사용자에게 적합할 수 있습니다.

 

추론(Reasoning) 모델

추론 모델은 일반 모델보다 더 복잡한 문제 해결, 단계적 분석, 사실 확인 등에 특화되어 있습니다. 별도의 사용량 제한이 있을 수 있습니다.

R1 1776

 

퍼플렉시티 프로, "딥시크를 품다"

 

• 특징: DeepSeek-R1 모델을 기반으로 Perplexity AI가 후처리(Post-Training)하여 중국 관련 검열 및 정치적 편향을 제거한 모델입니다. 사실에 기반한 정확하고 신뢰성 있는 답변 제공을 목표로 하며, 답변 생성 시 연쇄 추론 방식(Chain-of-Thought)을 활용합니다.
  
  
• 차이점: 특정 주제(특히 중국 관련)에 대한 검열 없이 사실 기반 정보를 제공하는 데 특화되어 있으며, 기존 모델의 수학 및 논리 추론 성능은 유지했습니다.
  
  
• 적합한 사용자: 민감한 정치적, 사회적 주제에 대해 검열 없는 정보를 얻고 싶거나, AI의 추론 과정을 확인하며 깊이 있는 분석을 원하는 연구자, 언론인 등에게 유용합니다.

 

o3-mini

• 특징: OpenAI의 추론 모델('o' 시리즈)로, 답변 전 스스로 사실 검증을 수행하여 오류를 줄입니다. 수학, 코딩, 과학(STEM) 문제 해결에 최적화되어 있으며, 이전 모델(o1 시리즈)보다 속도(평균 24% 향상)와 비용 효율성이 높습니다.
  
  
• 차이점: 자체적인 사실 확인 기능이 내장되어 있어 정확성이 높고, 속도와 비용 효율성의 균형을 맞춘 모델입니다. 보안성과 탈출 방지(jailbreak prevention) 성능도 향상되었습니다.
  
  
• 적합한 사용자: STEM 분야 문제 해결, 코딩 작업에서 빠르고 정확하며 비용 효율적인 추론이 필요한 학생, 개발자, 연구원에게 적합합니다.
  
  

Claude 3.7 Sonnet Thinking (클로드 3.7 소네트 사고)

• 특징: Claude 3.7 Sonnet 모델의 확장된 사고 모드(Extended Thinking mode)에 해당합니다. 최종 답변을 제공하기 전에 모델이 수행하는 상세한 단계별 추론 과정(자기 성찰)을 명시적으로 보여줍니다.
  
  
• 차이점: 일반 Claude 3.7 Sonnet 모델과 달리, 답변의 결과뿐만 아니라 그 결론에 도달하기까지의 '생각 과정'을 상세히 제공합니다.
  
  
• 적합한 사용자: AI가 어떻게 문제를 분석하고 해결하는지 그 과정을 학습하거나 검토하고 싶은 사용자, 복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 다단계 문제 해결 등 단계별 접근 방식이 중요한 작업을 수행하는 사용자에게 이상적입니다.

 

어떤 모델을 선택해야 할까요?

 

퍼플렉시티 활용법 | 블로그 글, 리포트 쓰기

 

이상 퍼플렉시티 Pro 주요 모델과 추론 모델의 특징을 살펴보았습니다. AI의 도움을 받아 작업을 수행하고자 한다면, 먼저 자신의 작업 성격에 맞는 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

살펴보았듯 빠른 검색은 'Default', 창의적 글쓰기는 'Claude 3.7 Sonnet', 코딩 작업은 'Gemini 2.5 Pro', 복잡한 문제 해결 과정 확인은 'Claude 3.7 Sonnet Thinking' 식으로 시도해 볼 수 있을 것입니다.

가장 좋은 방법은 자신의 주된 작업 유형과 필요에 맞춰 여러 모델을 직접 테스트해 보고 답변을 비교해 보는 과정을 갖는 것입니다. 그리하여 각 모델의 강점을 이해하고 활용한다면 Perplexity Pro를 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것입니다.

 

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