LLM(대규모 언어 모델) Grok 3, 특수 모드 및 벤치마크에 대해 알아보세요. 주요 모델과 어떻게 경쟁하는지 알아보고 사용 방법을 알아보세요.
2025년 2월 17일에 출시된 Grok 3는 엘론 머스크가 설립한 회사 xAI에서 개발한 LLM(대규모 언어 모델) 입니다. 이전에는 Grok 2.0의 출시와 FLUX.1 통합에 대해 살펴본 바 있습니다. 이러한 기반을 바탕으로 구축된 Grok 3는 향상된 추론, 빠른 응답 시간, 실시간 정보 액세스를 제공합니다. 이전 버전과 마찬가지로 Grok 3는 X(이전의 트위터)와 통합되어 있습니다.
Grok 3를 출시하는 동안 xAI의 CEO인 Elon Musk와 그의 팀은 Grok의 개발 동기를 설명했습니다. 그들은 때때로 진실이 정치적으로 옳은 것과 상충될지라도 끊임없는 호기심을 통해 우주의 진실을 밝혀내는 것이 Grok 3와 xAI의 사명이라고 강조했습니다.
엘론은 모델 이름에 담긴 의미에 대해서도 자세히 설명하며 "그로크는 하인라인의 소설 '낯선 땅의 이방인'에 나오는 단어입니다. 화성에서 자란 남자가 사용하는 단어로, 그로크는 무언가를 완전하고 심오하게 이해한다는 뜻입니다."
이 글에서는 Grok 3의 기능, 성능 벤치마크, 다양한 AI 모드에 대해 살펴봅니다. 시작해보겠습니다!
Grok 3를 자세히 살펴보기 전에 Grok의 진화 과정을 살펴보겠습니다. 다음은 Grok 3에 이르는 주요 이정표를 간략히 살펴보는 것입니다:
각 버전이 개선됨에 따라 Grok의 개발에는 고급 기능과 실시간 학습을 지원하기 위한 더 강력한 인프라가 필요했습니다. 초기 반복 작업은 속도와 적응성에 한계가 있었기 때문에 xAI는 더 강력한 시스템을 활용하여 AI 모델의 증가하는 요구 사항을 충족했습니다.
이번 업그레이드의 중심에는 xAI가 설계한 슈퍼컴퓨터인 콜로서스가 있습니다. 콜로서스는 단 122일 만에 구축되었습니다. xAI는 100,000개의 NVIDIA H100 GPU(그래픽 처리 장치)를 설치하여 최대 규모의 AI 데이터센터 중 하나를 만들었습니다. 그리고 92일 만에 GPU 수를 두 배로 늘렸습니다. 이를 통해 Grok 3는 더 많은 데이터를 처리하고, 더 빠르게 학습하며, 사람들의 상호 작용에 따라 개선할 수 있었습니다.
또한 속도와 효율성을 유지하기 위해 Grok 3는 대규모 테스트 시간 계산(TTCS)이라는 기술을 사용합니다. 이 기술은 질문의 복잡도에 따라 컴퓨팅 성능을 조정하여 간단한 질문은 더 적은 전력을 사용하고 복잡한 질문은 추가 리소스를 사용합니다. 이를 통해 모델은 리소스를 효율적으로 사용하면서 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
Grok 3의 주요 기능 중 하나는 다양한 작업에 사용할 수 있는 특수 버전으로 제공된다는 점입니다. 각 버전이 어떻게 성능을 향상시키고 사용자 경험을 개선하는지 살펴보세요.
생성형 AI가 일상 생활의 일부가 되면서 응답 시간이 너무 오래 걸리는 챗봇을 경험한 적이 있을 것입니다. Grok 3의 간소화된 버전인 Grok 3 Mini는 낮은 연산 요구량으로 빠른 응답을 제공함으로써 이러한 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
Grok 3의 핵심 기능을 그대로 유지하므로 실시간 대화에서 원활하고 비용 효율적인 성능을 필요로 하는 애플리케이션에 유용합니다. 예를 들어 고객 지원 챗봇과 대화형 가상 비서는 Grok 3 Mini를 사용할 수 있습니다.
Grok 3 Mini는 속도를 위해 설계된 반면, Grok 3 Think는 고급 추론과 심층 분석을 위해 만들어졌습니다. 대규모 강화 학습을 통해 훈련된 Grok 3 Think는 쿼리를 신중하게 분석하고, 역추적을 통해 오류를 수정하고, 여러 접근 방식을 탐색하여 복잡한 문제를 해결합니다.
예를 들어, 여러 단계로 구성된 수학 문제를 풀 때 Grok 3 Think는 문제를 논리적인 단계로 세분화합니다. 고유한 생각 모드를 통해 사용자는 최종 답 뒤에 숨은 사고의 연결고리까지 살펴볼 수 있습니다. 이 모드는 수학 증명, 코딩 과제, 논리 기반 문제와 같은 작업에 유용합니다.
생각 모드 외에도 Grok 3에는 다양한 작업을 위해 설계된 몇 가지 모드가 있습니다. 이제 이러한 Grok 3 모드를 살펴보고 해당 모드에서 제공하는 추가 기능을 살펴보겠습니다.
Grok 3의 빅 브레인 모드는 심층 분석과 구조화된 문제 해결이 필요한 작업에 사용할 수 있습니다. 이 모드는 추가 컴퓨팅 성능을 사용하여 복잡한 문제를 더 정확하게 해결함으로써 표준 처리 수준을 뛰어넘습니다.
특히 이 모드는 속도보다 상세한 추론에 우선순위를 둡니다. 응답을 생성하는 데 시간이 추가로 소요되지만 연구, 코딩 및 다단계 AI 작업에 유용한 잘 구조화된 인사이트를 제공합니다. 연구자와 개발자는 정확성이 우선시되는 작업에 이 모드를 사용할 수 있습니다.
Grok 3의 딥서치 모드는 실시간 데이터를 검색하고 응답하기 전에 소스를 확인하여 모델이 최신 상태를 유지할 수 있도록 도와줍니다. 저장된 지식에만 의존하는 많은 AI 모델과 달리 딥서치는 웹에서 최신 정보를 가져와 금방 구식이 될 수 있습니다. 따라서 사실과 사건이 빠르게 변화하는 상황에서도 정확한 응답을 유지할 수 있습니다.
속보를 팔로우하거나, 시장 동향을 추적하거나, 새로운 과학적 발견을 확인할 때, DeepSearch는 최신 인사이트에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있는 방법입니다.
딥서치는 정적 학습 데이터와 끊임없이 변화하는 실제 이벤트의 흐름 사이의 간극을 메움으로써 Grok 3의 응답 정확도와 관련성을 향상시킵니다.
벤치마킹 결과, Grok 3는 다양한 과제에서 인상적인 결과를 보여주었습니다. 추론과 관련해서는 2025년 미국 초청 수학 시험(AIME)에서 93.3%의 점수를 획득하여 복잡한 수학 문제를 해결하는 데 강력한 능력을 보여주었습니다. 또한 대학원 수준의 전문가 추론 과제(GPQA)에서 84.6%, LiveCodeBench에서 측정한 코딩 과제에서 79.4%를 달성하여 다단계 문제 해결 및 코드 생성에 대한 실력을 입증했습니다.
간소화된 버전인 Grok 3 Mini도 AIME 2024에서 95.8%, LiveCodeBench에서 80.4%를 기록해 효율성과 고성능이 균형을 이루고 있음을 보여줬습니다.
Grok 3는 가장 큰 경쟁자인 ChatGPT 어떻게 비교되는지 궁금할 수 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 수년 동안 AI 분야에서 저명한 이름이었으며, 새로운 버전이 나올 때마다 지속적으로 개선되었습니다.
한편, Grok은 2023년 후반에 시장에 진출하여 불리한 상황에서 출발했습니다. 초기 버전은 특히 GPT-4에 비해 추론에 어려움을 겪었습니다.
하지만 xAI는 Grok 1.5와 Grok 2를 따라잡았습니다. 이제 Grok 3에서는 상당한 개선이 이루어졌습니다. 실제로 경쟁사와 비교했을 때, Grok 3는 심층적인 분석과 복잡한 사고가 필요한 작업에서 차별화되는 고급 추론 및 문제 해결 능력을 지속적으로 입증했습니다.
Grok이 발전함에 따라 콘텐츠 중재 및 정보의 정확성과 관련하여 몇 가지 우려 사항이 제기되었습니다. 예를 들어, 프리미엄 가입자에게 제공되는 새로운 음성 대화 모드는 강한 언어와 솔직한 어조를 사용하는 '언힝킹' 설정을 포함하여 다양한 개성을 제공합니다.
이 모드는 보다 제한 없는 대화 경험을 제공하려는 xAI의 목표를 반영하는 동시에, 가이드라인을 마련하고 잘못된 정보의 확산을 완화하는 중요한 논의를 촉발합니다.
마찬가지로, Grok 3는 X의 실시간 데이터를 활용할 수 있기 때문에 검증되지 않거나 편향된 정보를 생성할 수 있습니다. 정적 데이터에 의존하는 모델과 달리 지속적인 업데이트는 조정을 더욱 어렵게 만듭니다. 이러한 논의는 책임감 있는 AI 개발의 지속적인 과제를 강조합니다.
이러한 우려에도 불구하고 Grok 3는 널리 사용되고 있습니다. 사용해 보고 싶으시다면 다음과 같은 방법으로 기능을 이용할 수 있습니다:
Grok 3는 실시간 학습 기능과 특수 모드를 갖춘 LLM입니다. 보다 정확한 답을 얻기 위해 실시간 데이터를 가져와서 연구, 코딩, 문제 해결과 같은 영역에서 두각을 나타냅니다.
콘텐츠 중재에 대한 논쟁은 여전히 진행 중이지만, 개선과 적응 능력으로 인해 AI 챗봇 분야에서 강력한 경쟁자로 자리 잡았습니다. 업데이트를 거듭할 때마다 Grok은 더욱 발전하고 있습니다.
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