저는 작은 정적 실험을 구축했습니다: 여러 최첨단 모델(frontier models)에게 식품에 관한 동일하고 어려운 질문을 던지고, 고정된 출력 형식을 강제한 뒤, 그 결과들을 나란히 배치했습니다.

라이브 랩 (Live lab): https://nutrition.livo.community

이것은 무엇인가

Model Lab은 개인적인 추론 실험이며, 제품이 아니며 의학적 조언도 아닙니다.

모든 모델은 하나의 핵심 프롬프트를 받습니다. 유일한 목표는: 건강한 젊은 성인을 위한 대사 최적화 (metabolic optimal) (가이드라인의 미학이나 "사람들은 괜찮다"는 식의 접근이 아닌, 정점 가설 기반)입니다. 방법론은 제1원칙 (first principles) + 논리 (logic)만 사용하도록 고정되었습니다. 비교의 공정성을 유지하기 위해 연구 결과나 가이드라인은 권위로서의 범위를 벗어납니다.

필수 답변 형식:

1. ## Plate description (불렛 포인트 우선)
2. ## Substantiate plate choice (짧게)
3. CALORIE_SHARES 푸터 (animal / plant 칼로리 % + 구성 성분)

사이트 읽는 법

• 캐러셀 (Carousel): 각 카드는 하나의 모델 결과물입니다 (또는 첫 번째 카드의 공동 토론 우화). 이 우화는 정답으로 표시되지 않습니다. 이는 동일한 프롬프트 계약 하에 작성된 Grok × Claude의 글입니다.
• 차트 (Chart): Artificial Analysis 지능 (Intelligence) 점수 대 동물성/식물성 칼로리 %. 동물성 점유율은 스펙트럼을 빠르게 훑어볼 수 있도록 빨간색으로 표시됩니다.
• 토론 (Discuss): 직접 더 많은 모델을 실행해보고 싶다면 선택 사항인 브라우저 측 OpenRouter 키를 사용하세요 (키는 localStorage에만 유지됩니다).

빌더들에게 이것이 흥미로운 이유

동일한 시스템 + 사용자 프롬프트, 동일한 형식 제약, 다양한 벤더(vendors). 인용 연극(citation theater)을 제거하고 구체적인 식단 + 칼로리 분할을 강제했을 때 모델들이 어떻게 갈라지는지 깨끗하게 볼 수 있습니다.

정적 데이터는 responses.json에 실시간으로 캡처됩니다. 사이트는 순수 HTML/CSS/JS로 구성되어 있습니다 (프레임워크 없음).

다시 한번 말씀드립니다: 가설 비교일 뿐입니다. 식단 처방이 아닙니다.

직접 시도해 보신다면, 어떤 모델들이 동물성/식물성 축에서 서로 가장 가깝게 위치하는지, 그리고 그것이 지능 점수와 상관관계가 있는지 궁금합니다.