- gpt-4.1은 신중하고 충실한 조력자로, 정확한 코드 이해와 보수적 접근에 강점이 있음
- gemini 2.5 pro는 넓은 컨텍스트 처리에 뛰어나고 이미지 분석 기능도 우수하지만, 과잉 수정을 유발할 위험성이 있음
- sonnet 3.5/3.7은 창의적이고 똑똑하지만, 맥락 유지와 일관성이 부족해 장기 대화에서 흔들림이 있음
- grok-3-beta는 느리지만 디자인 시각화와 복잡한 문제 해결에서 탁월한 잠재력을 보임
- 사용자들은 작업 흐름에 따라 모델을 분리하여 사용하며, 디버깅 실패 시 체크포인트 복원 및 모델 전환 전략을 선호함
gpt-4.1
- 지능적이고 신뢰도 높은 보조자처럼 행동함
- 성급히 판단하지 않고, 요청을 따르되 과도한 수정은 하지 않음
- 개발자의 연장선처럼 느껴지는 모델로, 경험 많은 개발자에게 특히 적합함
gemini 2.5 pro
- 긴 콘솔 로그, 전체 코드 파일 등 넓은 문맥을 활용할 때 강력함
- 이미지 분석 능력 탁월, 시각적 오류 포착 가능
- 단점은 지나치게 자율적으로 동작해 불필요한 코드 삭제 또는 과잉 수정을 일으킬 수 있음
- 주의 깊은 제어가 필요함
sonnet 3.5 / 3.7
- 3.7은 창의적이고 똑똑하지만, 장기 대화에서 맥락을 잃거나 지시를 무시하는 경우 있음
- 3.5는 단일 파일 기반의 코드 이해 및 수정에 강함
- Cursor와의 통합이 과도기적 문제로 일관성 있는 성능을 보여주지 못하고 있음
기타 의견 및 전략
- grok-3-beta는 느리지만 다른 모델이 실패한 문제를 해결하는 데 유용함
- 한 유저는 다음과 같은 모델 분업 전략을 사용 중:
- o3/4-mini: 계획 정리 및 마크다운 기반 사유 정리
- gemini 2.5 pro: 전체 파일 기반 문제 분석 및 기능 호출용
- sonnet 3.5:
cmd+k기반 단일 파일 수정용