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AI 모델 출시는 너무 빨라져서 모든 것을 따라가기 어렵습니다. 본 글은 방대한 AI 모델 출시 현황을 추적할 수 있는 시스템과, 사용자의 업무에 실제로 중요한 신규 모델을 선별하는 필터링 방법을 제시합니다.
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본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기2026년 10월 이전에만 171개의 모델이 출시되었고, 그중 26개는 9월에만 도착했습니다. 아무도 그것들을 모두 테스트할 수 없기 때문에, 여기 저장해 둘 가치가 있는 추적기와 어떤 출시가 당신의 시간을 들일 만한지 선택하는 쉬운 시스템을 소개합니다.
2026년 9월 마지막 열흘만 봐도 알 수 있습니다. xAI는 Grok 4.7을 출시했고, Anthropic은 Claude Opus 5.5를 발표했으며, 며칠 후 Sonnet 5.5가 뒤따랐습니다. OpenAI는 새로운 GPT-6 Sol 변형 모델들을 공개했습니다. 이 모든 모델들은 지금까지 최고라고 주장하는 차트와 함께 나왔습니다.
저는 하나의 출시 게시물을 겨우 끝냈을 때 다음 것이 트렌드를 타고 있었습니다.
만따나 따라잡기 불가능하게 느껴진다면, 그럴 만한 이유가 있습니다. LLM Gateway의 출시 타임라인은 2022년 이래 54개 공급업체의 416개 모델을 기록하고 있습니다. 그중 171개가 2026년에 나왔고, 단지 9월에만 26개가 16개의 개별 공급업체로부터 도착했습니다.
당신, 저를 포함하여 출시 당일에 벤치마크 차트를 공유하는 사람들도 이 모든 것을 모두 테스트할 수는 없습니다. 그래서 이 게시물은 두 가지 역할을 합니다: 저장해 둘 가치가 있는 AI 모델 출시 추적기를 보여주고, 당신의 작업에 어떤 출시가 중요한지 파악하기 위한 쉬운 필터를 제공합니다.
따라잡기가 왜 이렇게 어려워졌는가
3년 전만 해도, 대규모 모델 출시는 하나의 이벤트였습니다. 오늘날은 날씨와 같습니다.
속도가 빨라진 이유는 다음과 같습니다:
더 많은 연구소(More labs). 거대 미국 기업들 외에도 Qwen, DeepSeek, Moonshot의 Kimi, Z.ai의 GLM, Xiaomi의 MiMo, Mistral 등 수많은 곳에서 각자의 일정에 맞춰 모델을 출시하고 있습니다. 다양한 크기(More sizes). 하나의 '출시'는 종종 전체 제품군을 의미합니다. 플래그십 모델, 중급 모델, 저렴하고 빠른 모델, 때로는 코딩 전용 버전까지 포함됩니다. 점진적 업데이트(Point releases). 연구소들은 이제 큰 버전 점프를 기다리기보다 5.5, 5.6, 5.7과 같은 작은 버전을 출시합니다. 가격 변동도 중요함. OpenAI의 GPT-5.6 Luna가 7월 30일에 모델 가격을 80% 낮췄을 때처럼, 새로운 모델 자체보다 가격 변화가 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 모든 모델을 알려고 애쓰지 마세요. 당신의 업무에 중요한 세 가지 모델을 알고, 그중 하나가 대체되는 시점을 파악하는 것이 중요합니다.
북마크할 만한 추적기(The trackers worth bookmarking)
이것들은 무엇을 추적하고 싶은지에 따라 제가 사용할 무료 추적기들입니다.
LLM Gateway 타임라인: 가장 방대한 목록
LLM Gateway는 54개 제공업체의 416개 모델과 33개의 모델 제품군을 다루며, 매월 출시 건수를 보여줍니다. '이번 달에 무엇이 나왔지?'를 확인하는 가장 빠른 방법입니다.
사용 목적: 전체 시장의 큰 그림을 파악할 때.
Evertune: 깔끔한 요약본
Evertune의 AI 모델 출시 추적기는 약 133개의 출시 및 업데이트 건으로 더 집중되어 있습니다. OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek 등 6개 주요 제공업체의 정보를 다룹니다. 각 항목에는 날짜, 일반적인 영어 요약(plain-English summary), 공식 발표 링크가 포함되며 매일 업데이트됩니다.
사용 목적: 주요 출시가 무엇을 변화시켰는지 빠르고 과장 없이 읽고 싶을 때.
Opper, BenchLM 및 LMMarketCap: 빠른 확인용
Opper의 출시 추적기, BenchLM의 실시간 업데이트, 그리고 LMMarketCap의 추적기는 지난 24~48시간 동안의 변화를 확인하는 데 유용하며, 각 출시 옆에 벤치마크나 가격 정보가 함께 표시됩니다.
사용 목적: '오늘 뭔가 큰 것이 떨어졌을까?'를 확인할 때.
가격 추적기: 과소평가된 도구
출시는 헤드라인을 장식하지만, 가격과 사용량 제한의 변화가 예산에 직접적인 영향을 줍니다. UsagePricing의 활동 로그는 AI 및 SaaS 공급업체 전반의 날짜별 가격 변경 사항을 기록합니다.
사용처: 청구서에 반영되기 전에 비용 변화를 파악할 때 사용합니다.
세 가지 질문 필터 (The three-question filter)
이것은 새로운 출시가 내 시간 중 일부를 차지할지 결정하는 데 사용하는 필터입니다. 약 30초가 걸립니다.
1. 내가 이미 사용하고 있는 제공업체(provider)의 것인가, 아니면 내가 사용하는 모델의 직접적인 대체재인가? 그렇지 않다면, 다음 두 답변이 강력한 '예'가 아닌 이상 넘어갑니다.
2. 가격, 속도 또는 제한 사항을 최소 20% 변경하는가?
아주 작은 벤치마크 향상은 실제 작업에서는 거의 중요하지 않습니다. 비용이나 속도의 큰 변화가 중요합니다.
3. 이전에 할 수 없었던 것을 가능하게 하는가? 이는 더 긴 컨텍스트(context), 새로운 모달리티(modality), 더 강력한 도구 사용(tool use), 또는 나와 같은 작업에서 훨씬 높은 코딩 점수일 수 있습니다.
세 가지 답변 모두 '아니오'라면, 저는 그 탭을 닫습니다. 이 하나의 규칙만으로도 대부분의 노이즈를 걸러낼 수 있습니다. 대부분의 사람들에게는 매달 몇 개의 출시만이 통과될 것입니다.
벤치마크(Benchmarks)는 모델이 다른 사람이 만든 테스트에서 어떻게 수행했는지 보여줍니다. 자신만의 5가지 과제 테스트는 그 모델이 당신에게 어떻게 작동할지 보여줍니다.
나만의 5가지 과제 테스트 구축하기 (Build your own five-task test)
출시가 필터를 통과하면, 출시일 차트(launch-day charts)를 건너뛰고 자신만의 간단한 테스트를 실행하세요. 여기서는 한 번 만들어서 영원히 재사용하는 방법을 알려드립니다.
직접 수행하는 다섯 가지 실제 작업(tasks)을 선정하세요. 저는 지저분한 HTML 페이지를 JSON으로 변환하기, 페이지네이션을 위한 Python 함수 작성하기, 고객 브리프 요약하기, 혼합된 날짜 형식의 CSV 정리하기, 그리고 고객에게 보낼 짧은 답장 초안 작성하기 등을 포함합니다.
정확한 입력값(inputs)을 저장하세요. 비교가 공정하게 유지되도록 항상 동일한 입력값을 사용해야 합니다.
현재까지 가장 좋았던 결과물(outputs)을 기준선(baseline)으로 저장하세요.
점수는 간단히 매기세요: 더 나은지, 같은지, 아니면 더 나쁜지, 그리고 비용과 시간을 함께 기록합니다.
로그를 유지하세요. 각 모델에 한 행씩, 각 작업에 한 열씩 할당합니다.
몇 차례 반복하면, 여러분의 로그는 공공 리더보드보다 더 유용할 것입니다. 왜냐하면 그것이 여러분의 실제 작업에 기반하고 있기 때문입니다.
15분만 투자하는 주간 루틴
AI로 개발하지만, 최신 트렌드를 따라잡는 것이 두 번째 직업처럼 느껴지길 원하지 않는 사람들에게 추천하는 루틴입니다.
월요일, 5분: 지난주 출시된 모델들을 다루는 대형 추적기(tracker)를 스캔하고 각 모델을 세 가지 질문 필터로 통과시킵니다.
월요일, 5분: 비용을 지불하는 모델들의 변경 사항을 확인하기 위해 가격 추적기(pricing tracker)를 살펴봅니다.
한 달에 한 번, 30분: 필터를 통과한 어떤 출시된 모델이든 여러분의 다섯 가지 작업 테스트를 수행해 봅니다.
분기에 한 번: 비용을 지불하는 모델들을 검토하고, 더 저렴한 모델이 같은 작업을 할 수 있게 되었는지 확인합니다.
그게 전부입니다. 모든 것을 알 수는 없겠지만, 중요한 것이 무엇인지는 알게 될 것입니다.
'나만의 모델(my models)' 시트 유지하기
공개 추적기는 전체 시장을 다룹니다. 여러분이 실제로 사용하는 모델에 대한 작은 규모의 추적기도 필요합니다. 제 것은 각 모델당 한 행과 다음 열로 구성된 기본적인 시트입니다:
모델 이름 및 제공사
사용 목적 (스크래핑 파서, 글쓰기, 코딩, 요약 등)
현재 입력 및 출력 토큰당 가격(백만 단위)
사용처 (API, 구독 서비스, Cursor 같은 도구)
알려진 사용 중단 또는 폐지 날짜
마지막 테스트 날짜
가격이 오르면 전환할 더 저렴한 모델
설정하는 데 20분이 걸립니다. 그 후로는 모든 출시가 하나의 쉬운 질문에 직면합니다: 내 시트의 어떤 것보다 나은가? 그리고 Moonshot이 Kimi K2.5 및 moonshot-v1 API 패밀리를 8월 31일에 종료한다고 발표할 때, 그것이 당신에게 영향을 미치는지 바로 알게 될 것입니다.
오픈 모델은 별도의 관심이 필요합니다
2026년의 171개 출시 중 다수는 Qwen, DeepSeek, Z.ai, Moonshot, Mistral과 같은 연구소의 오픈 가중치(open-weight) 모델입니다. 만약 채팅 앱만 사용한다면, 이를 간과하기 쉽습니다. 저는 여전히 두 가지 이유 때문에 매달 간단히 확인합니다.
첫째, 가격입니다. 추론 제공사(inference providers)가 호스팅하는 오픈 모델은 분류(classification), 추출(extraction), 정리(cleanup)와 같은 대량 작업에 훨씬 저렴한 경우가 많습니다. 수천 페이지를 처리하는 스크래핑 파이프라인에서 절감액은 빠르게 쌓입니다.
둘째, 제어입니다. 많은 오픈 모델을 자체 하드웨어에서 실행하고, 미세 조정(fine-tune)하며, 데이터를 자체 환경 내에 유지할 수 있습니다. 일부 고객에게는 이것이 결정적인 요소가 됩니다.
모든 오픈 출시를 추적할 필요는 없습니다. 단지 다섯 가지 작업 테스트에 하나의 오픈 모델만 유지하여 예산 옵션이 무엇을 처리할 수 있는지 항상 알도록 하세요.
출시가 중요하다는 신호
시간이 지나면서, 저는 실제 변화와 노이즈를 구분하는 몇 가지 징후를 발견했습니다:
툴 빌더들의 빠른 변화. 코딩 툴과 API 게이트웨이가 모델을 48시간 이내에 추가하고 기본값으로 설정하는 것을 주목하세요.
품질은 유지하면서 가격이 하락합니다. Opus 5.5가 백만 토큰당 입력 $4, 출력 $20으로 출시되면서, 이전 버전인 Opus 5의 $5 및 $25 대비 큰 변화를 가져오며 실제 예산에 영향을 미치는 종류의 변화입니다.
구형 모델은 지원이 중단됩니다. 현재 사용 중인 모델에 퇴출일(retirement date)이 지정되면, 원하든 원하지 않든 주의 깊게 살펴봐야 합니다.
개발자들은 실제로 스택을 변경합니다, 단순히 트윗으로만 이야기하는 수준을 넘어섭니다.
무시해야 할 것들
방법론(methodology)을 생략한 출시일 리더보드 스크린샷
첫 6시간 이내에 올라오는 "이것이 모든 것을 바꾼다"는 게시물
실제 업무와 전혀 관련 없어 보이는 작업에 대한 벤치마크 점수
사용하지 않는 제공업체의 사소한 버전 업데이트
이를 자기 방어라고 부르세요. 매일 새로운 모델이 나오는 상황에서 정신을 유지할 수 있는 유일한 방법입니다.
모든 것을 알 필요는 없습니다
**AI 모델 출시 추적기(AI model release tracker)**가 400개 이상의 모델을 따라잡도록 도와줄 수는 없으며, 다른 어떤 것도 그럴 수 없습니다. 이 도구가 할 수 있는 것은 무엇이 바뀌었는지 빠르고 신뢰할 수 있게 보여주어, 간단한 필터를 적용하고 넘어갈 수 있도록 하는 것입니다.
크고 포괄적인 추적기 하나와 가격 변동 추적기 하나만 저장하세요. 자신만의 5가지 작업 테스트를 만드세요. 일주일에 15분만 투자하세요.
많은 출시 소식을 놓칠 겁니다. 괜찮습니다. 당신의 업무에 중요한 것들만 파악할 수 있을 것이고, 그것이야말로 가치가 있는 '따라가기' 방식입니다.
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