2025년, LLM은 '추론'하며 '코딩'하고, 중국 모델이 '돌풍'을 일으키다!
by DD
6개월 전
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추론 능력을 갖춘 LLM이 등장하여, 도구 사용 및 코드 디버깅 능력을 향상시킴.
코딩 에이전트의 발전과 함께, Claude Code와 같은 CLI 기반 도구들이 개발자 생산성을 증대시킴.
중국 AI 연구소들의 오픈소스 LLM이 급부상하며, GPT-5와 경쟁하는 수준에 도달함.
추론 모델의 기술적 배경
2025년 LLM 분야의 핵심은 추론 능력의 발전이다. 구체적으로, RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) 방식을 통해 LLM이 문제 해결 전략을 학습하도록 훈련되었다. 따라서, 모델은 복잡한 작업을 여러 단계로 나누어 해결하고, 도구 사용을 통해 실질적인 문제를 해결하는 능력을 갖추게 되었다.
코딩 에이전트의 부상과 경쟁 구도
2025년은 코딩 에이전트의 해라고 해도 과언이 아니다. Claude Code를 필두로, Codex CLI, Gemini CLI 등 다양한 CLI 기반 코딩 에이전트가 등장했다. 반면, YOLO 모드와 같은 위험 관리의 필요성이 제기되었으며, 보안 문제에 대한 경각심을 높였다. 결과적으로, 비동기 코딩 에이전트가 보안 측면에서 주목받고 있다.
오픈소스 모델의 약진과 미래 전망
중국 AI 연구소들의 오픈소스 LLM이 급성장하며, GPT-5와 경쟁하는 수준에 도달했다. 구체적으로, GLM-4.7, DeepSeek V3.2와 같은 모델들이 높은 성능을 보여주었다. 따라서, 오픈소스 모델의 발전은 AI 기술 경쟁 구도를 변화시키고 있으며, 학습 데이터 및 모델 구조 공개에 대한 요구가 높아질 것이다.
