지난 6개월간의 LLM 발전 요약 (2025년 11월 - 2026년 5월)

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핵심 요약

2025년 11월을 기점으로 LLM 시장은 코딩 에이전트의 실용화와 모델 성능 경쟁이 가속화되는 변곡점을 맞이했다. Anthropic, OpenAI, Google 등 주요 기업들이 주도하는 모델 경쟁 속에서 코딩 에이전트는 실무에 즉시 투입 가능한 수준으로 품질이 향상됐다. 오픈 웨이트 모델인 Gemma 4, GLM-5.1, Qwen3.6-35B-A3B 등이 등장하며 로컬 환경에서도 고성능 모델 구동이 가능해졌다. 기존의 벤치마크 테스트였던 '자전거 타는 펠리컨' 그림 생성은 모델들의 성능 향상으로 더 이상 유효한 변별력을 갖지 못하게 됐다.

대상 독자

LLM 트렌드와 기술 발전에 관심 있는 개발자 및 AI 실무자

의미 / 영향

코딩 에이전트의 실용화는 소프트웨어 개발 생산성을 획기적으로 높였으며, 로컬 모델의 성능 향상은 클라우드 의존도를 낮추고 온프레미스 AI 환경을 구축하는 데 기여한다. 모델 성능의 상향 평준화로 인해 기존의 단순한 벤치마크 방식은 재검토가 필요한 시점이다.

섹션별 상세

2025년 11월은 코딩 에이전트가 실무 수준의 품질을 확보한 중요한 변곡점이다. OpenAI와 Anthropic은 강화학습을 통해 코드 생성 품질을 높였고, 이는 개발자가 일상적으로 코딩 에이전트를 활용할 수 있는 환경을 조성했다.

Claude Sonnet 4.5, GPT-5.1, Gemini 3, Claude Opus 4.5 등 주요 모델들이 짧은 기간 동안 성능 우위를 번갈아 차지하며 치열한 경쟁을 벌였다.

Anthropic, OpenAI, Google 간의 모델 성능 우위 변화를 나타내는 슬라이드. — Other2025년 11월 이후 '최고' 모델의 지위가 세 기업 사이에서 5번이나 바뀌었음을 보여주며, 당시의 치열한 모델 경쟁 상황을 요약한다.

Warelay 프로젝트로 시작된 OpenClaw는 개인용 AI 어시스턴트로 발전하며 Mac Mini 등 로컬 하드웨어에서 구동되는 디지털 펫 형태로 주목받았다.

Warelay에서 OpenClaw로 이어지는 프로젝트 명칭 변화 과정. — Diagram초기 Warelay 프로젝트가 여러 단계를 거쳐 최종적으로 OpenClaw라는 개인용 AI 어시스턴트로 발전했음을 타임라인으로 보여준다.

Google의 Gemma 4, 중국 GLM의 GLM-5.1, Qwen의 Qwen3.6-35B-A3B 등 고성능 오픈 웨이트 모델들이 등장하며 로컬 환경에서의 LLM 활용 범위가 확장됐다.

기존의 복잡한 이미지 생성 테스트였던 '자전거 타는 펠리컨'은 모델들의 성능이 상향 평준화되면서 더 이상 모델 간 변별력을 확인하는 벤치마크로서의 기능을 상실했다.

다양한 모델이 생성한 '자전거 타는 펠리컨' 이미지 비교. — Other각 모델의 이미지 생성 품질을 비교하는 벤치마크 테스트 결과로, 모델 간 성능 차이를 시각적으로 보여준다.

실무 Takeaway

코딩 에이전트는 단순 보조 도구를 넘어 실무 코딩을 수행할 수 있는 수준으로 발전했으므로 개발 워크플로에 적극 도입이 필요하다.
로컬 환경에서 구동 가능한 고성능 오픈 웨이트 모델들이 다수 출시되어 데이터 보안과 비용 효율성을 고려한 온프레미스 AI 구축이 현실화됐다.

언급된 리소스

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