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2025년, Google과 LG AI Research는 각각 Gemma 3와 EXAONE 3.5를 통해 최첨단 AI 경쟁을 펼치고 있습니다. 두 모델 모두 뛰어난 성능을 자랑하지만, 그 특징과 활용도에는 분명한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 각 모델의 특징, 성능, 활용 분야를 상세히 비교해드립니다.
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🔍 기본 정보 비교
| 항목 | Gemma 3 | EXAONE 3.5 / Deep |
|---|---|---|
| 모델 크기 | 1B / 4B / 12B / 27B | 2.4B / 7.8B / 32B |
| 언어 지원 | 140개 이상 (다국어) | 한국어 + 영어 (이중언어 특화) |
| 멀티모달 | 지원 (텍스트 + 이미지) | 제한적 또는 미공개 |
| 컨텍스트 길이 | 128K tokens | 최대 32K tokens |
| 주요 장점 | 가벼운 고성능, 멀티모달, 언어 다양성 | 한국어 특화, 수학/코딩 추론, 실사용 최적화 |
| 배포/통합 | Hugging Face, Ollama, Google AI Studio, JAX 등 | TensorRT-LLM, vLLM, llama.cpp, LM Studio, Ollama |
📊 성능 비교
- Gemma 3: LLaMA 3.1, DeepSeek-V3 등 최신 모델과 비교해 우수한 인간 평가 결과를 보유
- EXAONE Deep: 한국 수능 수학(CSAT) 94.5점, AIME 수학시험 90.0점 기록
- EXAONE 3.5: 실제 사용성과 긴 문서 처리 성능에서 우수한 평가
🎯 주요 활용 분야
🔹 Gemma 3
- 모바일·노트북용 경량 AI 앱 개발
- 멀티모달 입력(텍스트 + 이미지) 필요 시
- 다국어 챗봇 및 글로벌 서비스용
🔹 EXAONE
- 한국어 기반의 기업 문서 분석
- 수학, 코딩, 논리 추론 기반 AI 서비스
- 실제 비즈니스, 자동화, 교육/번역 분야
📂 오픈소스 공개 여부
- Gemma 3: Hugging Face, Kaggle 등에서 사용 가능
- EXAONE: GitHub, Hugging Face 등에서 다수 버전 공개
⚠️ 제한사항
- Gemma와 EXAONE 모두 학습 데이터 기반의 편향 또는 부정확한 응답 가능성 존재
- 멀티턴 대화 및 고급 기능 활용 시 사용자 프롬프트 튜닝 필요
🏁 결론: 어떤 모델이 더 좋을까?
두 모델은 각각의 강점을 갖고 있으며, 사용 목적에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.
| ✅ Gemma 3 추천 | 멀티모달, 다양한 언어, 단일 GPU에서 고성능을 원할 때 |
| ✅ EXAONE 추천 | 한국어 특화, 긴 문서 이해, 코딩·수학·실사용 중심의 AI가 필요할 때 |
AI 선택에 정답은 없습니다. 하지만 오늘의 비교를 통해 여러분의 프로젝트와 서비스에 꼭 맞는 AI 모델을 고르시길 바랍니다!
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