업스테이지 솔라 프로 4 써보니··· '높은 가격 경쟁력에 프로그램 코딩·문서 가공 강점' 작성일 08-13 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="76wcmk0Hmx"> <p contents-hash="145c0acfe7991807bcd8544fdb159e5174219909e347fddc9d24ff07b87783a6" dmcf-pid="zMOwCr71OQ" dmcf-ptype="general">[IT동아 남시현 기자] 업스테이지가 지난 8월 6일, AI 에이전트 대응 최적화 AI 모델 ‘솔라 프로 4’를 정식 출시했다. 올해 3월 솔라 프로 3를 출시한지 5개월 만의 등장이다. 오픈AI의 GPT, 앤트로픽과 마찬가지로 폐쇄형 모델이어서 매개변수는 별도로 공개되지 않았으며 소설책 3~4권 분량에 달하는 51만 2천 토큰 컨텍스트 길이를 지원해 초장문 코딩이나 보고서 등도 안정적으로 지원한다. 대응 언어는 한국어는 물론 일본어와 영어를 지원하며 채팅, 추론, 구조화된 출력 및 도구호출 등을 바탕으로 문서 및 코딩 사무 작업에 유리하다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cecf21cf25a6933d571d02f0326abbb5e362b2974e04f677f787b218c9706773" dmcf-pid="qRIrhmztsP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="업스테이지의 주력 AI 모델인 솔라 프로 시리즈의 네 번째 버전이 출시됐다. 솔라 프로 4는 에이전트 특화 언어 모델이다 / 출처=업스테이지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114203194rvyh.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="X1vLAoXSOa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114203194rvyh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 업스테이지의 주력 AI 모델인 솔라 프로 시리즈의 네 번째 버전이 출시됐다. 솔라 프로 4는 에이전트 특화 언어 모델이다 / 출처=업스테이지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="76ad5a448152151b433444a16f6575fe81a792d81a67e9b68ab99363c7d9705c" dmcf-pid="BeCmlsqFm6" dmcf-ptype="general">기술 측면에서는 독자AI 파운데이션 모델의 일환으로 구축해온 ‘오피스버스(OfficeVerse)’ 파이프라인을 통해 코딩 및 작업 성능을 크게 끌어올렸다. 오피스버스 파이프라인은 실제 공개 데이터를 기반으로 11개 산업군과 12개 유형의 사무 작업을 합성하고 분석하는 방법론이다. 이를 적용해 전작인 솔라 프로 3의 터미널-벤치 v2.1 정확성은 12%인 반면 57%로 크게 향상됐고, 대화를 주고받으며 맥락에서 도구를 불러오고 파악하는 τ³-뱅킹 관련 테스트는 9점에서 23점으로 2.6배 가량 올랐다. 긴 문서 추론 성능인 AA-LCR도 31에서 71로 약 23배 올랐다. 덕분에 코딩, 멀티턴 성능, 고급 수학 등의 성능을 바탕으로 지능 지수를 확인하는 아티피셜 애널리시스의 인공 분석 지능 지수는 14점에서 42점으로 크게 상승했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6cbd907468d06ed67a1c280bfb42fc2022dc5b3634a80b74d5ea5b7dc5e51926" dmcf-pid="bdhsSOB3D8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="솔라 오픈 2와 솔라 프로 4의 구체적인 성능 비교. 솔라 프로 4의 전반적인 성능이 더 높다 / 출처=업스테이지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114204425sfyl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="ZbD6ePCEOg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114204425sfyl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 솔라 오픈 2와 솔라 프로 4의 구체적인 성능 비교. 솔라 프로 4의 전반적인 성능이 더 높다 / 출처=업스테이지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ca08f49a1630aca14ae78028caea074d2768fb9512233af3448a538b981ab803" dmcf-pid="KJlOvIb0E4" dmcf-ptype="general">가중치가 공개된 솔라 오픈 2와 비교했을 때는 전반적으로 높은 성능을 보여준다. 솔라 오픈 2는 허깅페이스 등을 통해 모델 전체를 다운로드해 자체 시스템으로 실행하거나, 서비스 기업을 연결해 이를 바탕으로 새로운 AI 작업의 기반으로 쓰는 용도다. 반면 솔라 프로 4는 GPT, 제미나이와 마찬가지로 별도의 인프라 없이 온라인상에서 바로 서비스를 활용하며 API를 연결해 실시간 AI 기능 및 자동화 작업 등에 대응한다. 두 모델 모두 최신 모델이지만 벤치마크 성능, 웹 기반 성능 , 수학 성능 등은 전반적으로 솔라 프로 4가 높다.</p> <p contents-hash="a7f2197bb1a78b08561760455ef4d29586340003097dbcfe8a35552eaea528f8" dmcf-pid="9iSITCKprf" dmcf-ptype="general">솔라 프로 4는 8월 18일까지 일반 이용자에게는 무료로 개방돼 있으며, 오픈 라우터 서비스를 통해 9월 10일까지 10% 비용으로 저렴하게 API 등의 서비스를 활용해 볼 수 있다. 업스테이지 관련 서비스인 타임리.AI와 룸(Loom)에서도 솔라 프로 4가 탑재돼있다. </p> <h3 contents-hash="e273b4badd99bbc3e9c50b702f20ef0d5063a6abd05054b4f6aa2ea8686c207c" dmcf-pid="2nvCyh9UOV" dmcf-ptype="h3">글로벌 선도 모델과 비교해도 저렴한 요금 인상적</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67d535a9d12e5f6e46e5b3c5470e7d102b6df3b3837eae6e9afd842bba260065" dmcf-pid="VLThWl2ur2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="향후 서빙 가격은 입력이 100만 토큰당 0.3달러, 출력이 1.2달러가 된다. 이는 딥시크 등 중국계 AI 기업들과 비교해도 비슷한 수준이다 / 출처=오픈라우터" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114205679ogaj.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="5z2Y1GQ9Eo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114205679ogaj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 향후 서빙 가격은 입력이 100만 토큰당 0.3달러, 출력이 1.2달러가 된다. 이는 딥시크 등 중국계 AI 기업들과 비교해도 비슷한 수준이다 / 출처=오픈라우터 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9421ae21172376107e1887b2f2bbaa219a048e133b860db6bacd8153c5303c82" dmcf-pid="foylYSV7D9" dmcf-ptype="general">솔라 프로 4의 API 토큰 가격은 입력이 100만 개당 0.3달러(424원), 출력이 100만 개당 1.2달러(약 1698원), 캐시 읽기는 0.06달러(85원)로 꽤 저렴하다. 딥시크 V4 프로가 100만 토큰 입력이 0.43달러(약 608원), 출력이 0.87달러(1231원)인 점과 비슷한데, 딥시크가 조만간 가격을 인상할 예정이라 프로 급 모델 사이에서는 가장 구성이 좋아질 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="8cf7ce9650e14d2d30388fa9a0901d16a85ae8bb3357c317f4b6a0e38b58f3d6" dmcf-pid="4m01UtJ6OK" dmcf-ptype="general">가격대 성능비가 가장 우수한 편인 딥시크 V3가 입력 0.27달러(약 382원), 출력 1.1달러(1556원)인 점을 감안하면 경제성 측면에서도 매우 우수하다. 최신 모델인 GPT-5.6 루나가 입력 1.5달러(2122원), 출력 7.5달러(1만 613원)인 점과 비교해도 좋다. 문맥이 최대 524K 콘텍스트를 지원하고 에이전트 문서 분석 성능도 현재 기준으로 상위권에 속하는 점을 감안하면 장문 및 문서 분석용 API로는 현재 출시된 어떤 모델들보다도 가성비가 좋은 편이다.</p> <h3 contents-hash="8507db8a4f23436ac2ed51d20dd1ce08ef8eea4e6dfb363d5983649d9e0e6da1" dmcf-pid="8sptuFiPwb" dmcf-ptype="h3">초장문 프롬프트 지원, 소설책 여러권도 넣을 정도</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="11bbe1b5e7d2b6dfa4a65f70d26a3048a11c6a418a527f31417cb375d98146d8" dmcf-pid="6OUF73nQOB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="특정 논문을 업스테이지 솔라 프로 4, 오픈AI GP-5.6 테라, 구글 제미나이 3.6 플래시에 각각 넣은 예시 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114206920rtsp.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="1eq0qpoMmL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114206920rtsp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 특정 논문을 업스테이지 솔라 프로 4, 오픈AI GP-5.6 테라, 구글 제미나이 3.6 플래시에 각각 넣은 예시 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e625619b9e0b4fc3ebf976d0100661ae1afa845522554077d79bd1cc4928a4b7" dmcf-pid="PIu3z0Lxwq" dmcf-ptype="general">AI의 성능을 평가하는 지표는 여러가지다. 수학이나 코드 테스트의 정확도 등은 객관적 지표로 나타낼 수 있는 반면 실제 업무 수행 능력이나 사람의 선호도 평가 등은 주관적이다. 심지어 같은 질문을 해도 매번 대답이 다르게 나오므로 어떤 AI가 절대적으로 우수하다고 말하기 힘들다. 게다가 지능지수가 매우 높은데 동작 속도가 느려 활용이 어렵거나, 성능은 비교적 떨어져도 비용이 매우 저렴해 활용가치가 높은 경우도 있다.</p> <p contents-hash="23a2c59af67f85e1462fcd4b738c79d480ee7770ba9e1de56f73e4352a14a6b6" dmcf-pid="QC70qpoMsz" dmcf-ptype="general">솔라 프로 4는 비교적 균형 잡힌 성능을 보여준다. 프롬프트의 대략적인 문서 이해도와 설명 능력을 확인해보고자 ‘TCP : AI 워크로드를 위한 텐서 축약 프로세서’라는 이름의 논문을 솔라 프로 4 생각, GPT-5.6 테라, 제미나이 3.6 플래시에 각각 입력해 내용을 확인했다. 이때 분석 품질과 이해도가 가장 높은 모델은 GPT-5.6이었다. GPT는 난해한 논문을 흐름의 순서대로 분리한 뒤, 각 문맥마다 어려운 내용을 하나하나 짚어주고 설명과 주석까지 달아주어 비전공자도 비교적 무난하게 이해할 수 있었다.</p> <p contents-hash="bab97c7d75ded3d56be0e97b04cab11bfc1aab635548ae4fd2e9b02fdc897580" dmcf-pid="xhzpBUgRE7" dmcf-ptype="general">GPT가 간단한 용어 위주로 설명을 도왔다면 솔라 프로 4는 논문을 구조적으로 나누면서 논문에 있는 전문 내용을 최대한 용어 그대로 설명하는 방식을 지원한다. 특히 논문 상에 있는 이미지가 텍스트가 겹쳐진 형태로 돼있음에도 꼬이지 않고 내용을 정리해냈다. 관련 지식이 있는 사람이라면 GPT보다 솔라 프로 4의 결과물이 더 체계적인 구성이라고 볼 것이다.</p> <p contents-hash="06dc1771d536018e3b25b789255815051a3d27891f973bab5f88008508bfba5c" dmcf-pid="y4EjwAFYmu" dmcf-ptype="general">반면 제미나이 3.6 플래시는 분석 수준이 꽤 부실했다. 논문을 요약하기 보다는 번역한 뒤 핵심 문장을 간추렸고, 내용의 흐름보다는 문맥 상 등장하는 핵심 용어 위주로만 설명했다. 이때 용어 역시 전문용어를 그대로 기재해 GPT나 솔라 프로 4의 결과물보다 훨씬 이해하기 어려웠다. </p> <h3 contents-hash="a63f5cc3aaa1f854854f163c5f78720e353432aaeae65662bffff90fff7b5886" dmcf-pid="W8DArc3GDU" dmcf-ptype="h3">솔라 프로 4 활용해 직접 프로그램 제작·개발도 할만해</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef395dbf4faadfd19772367e3eef695df4906d491dfcc4b8455c246debd60229" dmcf-pid="Y6wcmk0HIp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="소프트웨어 구축에 대한 지식이 없음에도 AI가 자동으로 필요한 부분들을 판단해 구축할 수 있도록 지원했다. 좌측이 직접 만든 3D 프린트 렌더링용 소프트웨어 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114208155gxtl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="txM4M8Ocsn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114208155gxtl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 소프트웨어 구축에 대한 지식이 없음에도 AI가 자동으로 필요한 부분들을 판단해 구축할 수 있도록 지원했다. 좌측이 직접 만든 3D 프린트 렌더링용 소프트웨어 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="38d2fce47b3b001dd3889116f417c5d1735b1778750662ece569a15d7ad32ce9" dmcf-pid="GPrksEpXs0" dmcf-ptype="general">솔라 프로 4의 프로그래밍 능력은 어떨까? 최근 선도 모델들의 AI 코딩 성능은 상향평준화되어 있고, 그중에서도 특출난 모델 몇 개가 주목받는 수준이다. 일반 사용자 입장에서는 무료 모델을 활용해도 기본적인 코딩은 충분히 할 수 있을 만큼 전반적인 품질은 크게 올랐다. 솔라 프로 4 역시 단순 프롬프트 입력만으로도 소프트웨어를 최소 기능 제품(MVP)으로 만들 정도다. 솔라 프로 4 상에서 ‘HTML 상에서 활용할 수 있는 3D 프린터 렌더링 프로그램’을 만들어달라고 주문했다.</p> <p contents-hash="3188361796da5b2b8fdb28ea172260ab2535dd63e00d24a211fc0bc74e14f38a" dmcf-pid="HQmEODUZE3" dmcf-ptype="general">프로그램을 만들겠다는 질문을 하자마자 솔라 프로 4가 자동으로 3D 프린터 소프트웨어 구성에 필요한 내용들을 확인하고 ‘결정하면 좋을 항목’ 같은 식으로 지속적인 답변을 요구했다. 다른 AI의 경우 질문없이 바로 결과를 제공하지만 소프트웨어 구성에 앞서 어떤 경로로 보내거나 활용 목적은 무엇인지, 어떤 형태였으면 좋겠는지 출력 결과물은 어떤 식으로 원하는지 등을 매우 세세하고 구체적으로 물어봐 완성도는 높이고 토큰은 절감하는 것이다. </p> <p contents-hash="be727a9f2bd3919ff79f230bb4a4953a9326659a7e1e2310523d9cba6d9d3a64" dmcf-pid="XfkNDjtWIF" dmcf-ptype="general">덕분에 처음에 어떻게 만들었으면 좋겠다고 시작하지 않았음에도 인쇄 층높이, 인쇄 속도, 채우기 비율, 벽 두께 등을 AI가 알아서 구현했으며, 테스트 모델 형태나 미리 보기도 제공했다. 실제로 본인이 직접 필요해서 소프트웨어를 만든다면 프로토타입을 만든 뒤 꾸준히 고도화하는 방식으로 시도를 해볼 수 있는 수준이다. 예비 창업자나 대학생 수준에서 활용하기 좋아 보였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b86e0d7321392608346afbc3ca0a7af1f9963f551e024015022821b6149daed" dmcf-pid="Z4EjwAFYmt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="제공되는 코드에 거듭 버그가 발생해 수정해야 했으며, 프롬프트 역시 윈도 환경에서 작업하고 있음을 설명해야 했다 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114209382seaj.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="FwU1UtJ6mi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114209382seaj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 제공되는 코드에 거듭 버그가 발생해 수정해야 했으며, 프롬프트 역시 윈도 환경에서 작업하고 있음을 설명해야 했다 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8797b6a384287b75ceffb7f9f47700c1ec7cfd0ea0e585b85dba5c66c40ce847" dmcf-pid="58DArc3Gr1" dmcf-ptype="general">다만 활용에 약간의 번거로움은 있었다. 이유는 모르겠지만 코딩 과정에서 솔라 프로 4의 결과물에 두세 번씩 잘못된 코드가 들어가 보완 작업이 필요했다. 실제 시험에서는 처음 1회 차에 프린터 소프트웨어를 만드는 데 성공했지만 3D 렌더링 미리보기가 확인되지 않아 세 번을 더 수정해야 했다. LLM 스스로 버그가 있었거나, 작업 환경에서 구현할 수 없는 함수를 포함시킨 것이 문제였다. </p> <p contents-hash="2ed1eaf1826a75016a52937c423894455180a31079f4a2e42dc8703b7b0a7a5d" dmcf-pid="16wcmk0HI5" dmcf-ptype="general">GPT 등으로 바이브 코딩을 진행할 때도 여러가지 문제가 발생하긴 하는데 이런 경우는 보통 코드 에러보다는 특정 환경이 갖춰져있지 않거나 경로 문제 등의 에러다. 반면 솔라 프로 4는 코드 자체가 리눅스에서 작업하는 것을 상정했는지 추가 보완을 요구해야 했다. 초장문의 콘텍스트를 지원해 코딩 중 내용이 끊기는 등의 문제는 없었지만 윈도우 환경이라면 적응할 때까지 소소한 시행착오는 필요해 보인다.</p> <h3 contents-hash="49e34ffb6811e5030d41a28d9efc29a7267e9b7e77f6a1967f838e3a03dabe99" dmcf-pid="tPrksEpXOZ" dmcf-ptype="h3">문서 파싱 능력, 생성 품질은 기대 이상··· HWP·분석 성능 강점</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c2c6630b218739b0d1442e83e5f5d2ad1e2ae17a525e064788afd22cd1215b0" dmcf-pid="FQmEODUZIX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="솔라 프로 4에 50장 분량의 정부 규격 제안요청서 한글 파일을 투입하고 별 다른 설명 없이 파워포인트 문서 생성을 요청했다. 예상외로 그대로 활용해도 될 정도의 결과물이 만들어졌다 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114210628bbhe.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="3npwCr71sJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114210628bbhe.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 솔라 프로 4에 50장 분량의 정부 규격 제안요청서 한글 파일을 투입하고 별 다른 설명 없이 파워포인트 문서 생성을 요청했다. 예상외로 그대로 활용해도 될 정도의 결과물이 만들어졌다 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="93373a9b71009af9e030d490b29107c74e4df84c736eeded6300c8757b957b44" dmcf-pid="3xsDIwu5rH" dmcf-ptype="general">대형언어모델이 사무 환경으로 들어오면서 문서를 이해하고 작성하는 능력도 대단히 중요해졌다. 단순히 문서를 요약하는 것에 그치지 않고 그림 파일을 문서로 이해하는 간단한 멀티모달 기능부터 대량의 문서를 인식해서 카테고리별로 분류하는 AI 에이전트 기능까지 모두 필요하다. 특히 우리나라는 공공기관에서 ‘아래아한글’이라는 독자 규격을 활용하는 까닭에 이 부분에 대한 특화된 능력과 호환성이 필요하다.</p> <p contents-hash="dfeebe0101ae289ce4ac69dcc812620748117d2b498327cee035618463bec9b9" dmcf-pid="0MOwCr71EG" dmcf-ptype="general">업스테이지는 국내 LLM 기업 특성상 사업 초기부터 한글 문서 등을 원활히 지원했고, 광학문자인식을 통한 문서 이해, 표 안의 표 같은 아래아한글 특유의 문서 구성도 원활히 대응한다. 관공서에서 제작한 50장 분량의 제안요청서를 그대로 집어넣고 30장 분량의 PPT로 바꿔달라고 요청했다. 내용 상 템플릿이나 그래프, 문서 구성 등은 별 다른 주문 없이 알아서 만들 것을 요청했다.</p> <p contents-hash="c2e8657dfac7a336bc5a8edae9112be016be61090f699e1b34835abd47aac5d9" dmcf-pid="pRIrhmztsY" dmcf-ptype="general">그 결과 내용은 단락별로 제대로 분리되었으며 도표나 그래프로 이해하기 좋은 내용은 알아서 이미지로 처리하는 모습을 보여주었다. 특히나 기존의 문서와 유사한 색감 구성을 유지하면서도 폰트 변경, 템플릿 추가 등 세세한 부분까지 깔끔하게 변경되었다. 이때 처리 시간도 약 2분 이내로 매우 짧았다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f08862df8ed34e1528458b3ec10762e859835fb24e393692791ad5a100f3f790" dmcf-pid="UeCmlsqFmW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="GPT에 동일한 문서를 첨부한 뒤 산출된 파워포인트 문서. 내용 요약은 잘 됐으나 전반이 박스로만 되어있거나 폰트가 도형을 벗어나는 등 그대로 활용하기 어려운 내용을 받았다 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114211852hvcc.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="01XaEN1yEd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114211852hvcc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> GPT에 동일한 문서를 첨부한 뒤 산출된 파워포인트 문서. 내용 요약은 잘 됐으나 전반이 박스로만 되어있거나 폰트가 도형을 벗어나는 등 그대로 활용하기 어려운 내용을 받았다 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1e5933e7770ffd21c5918916cf9747fdc661c4df8be94617a0795e88d8dea898" dmcf-pid="uKNLAoXSDy" dmcf-ptype="general">같은 내용을 챗GPT에 주문해 봤다. 이때 유료 모델을 사용했음에도 6분 40초가 소요된 점부터 아쉽다. GPT가 실제 내용 자체는 잘 이해하고 분석하긴 했으나 문제는 구성과 완성도가 부족했다. 당장 30페이지짜리 PPT 목차가 3개로만 구성됐고, 그래프라고 보기 어려운 자료만 들어갔다. 또 모든 내용을 네모박스로만 구분해 8페이지에 사각 박스만 들어가고 기본 폰트만 사용해 박스 밖으로 벗어나는 등의 문제도 있었다. 파일 재구성 성능 면에서는 젠스파크와 거의 비슷한 수준이어서 활용도가 꽤 높을 것으로 생각된다.</p> <h3 contents-hash="e47dee9ce0e58e3db550d9969ab59226aa20cb97a18e0739b74a1e2505dd3de4" dmcf-pid="79jocgZvmT" dmcf-ptype="h3">AI 에이전트, 완전 초심자보다는 리눅스 쓰는 수준 상정한듯</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="876ef9cab093bbe977cc05b275a5e4b92bd209852109873be26a69ae43f05ee8" dmcf-pid="z2Agka5TEv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LLM을 활용해 지메일의 구체적인 내용을 인식하고 구분하는 간단한 수준의 AI 에이전트를 구성해 봤다 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114213089asql.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="p4npBUgRDe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114213089asql.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LLM을 활용해 지메일의 구체적인 내용을 인식하고 구분하는 간단한 수준의 AI 에이전트를 구성해 봤다 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="27c085be6ceb7726a2c20faa8f3449344fdb409f514bb4902c41573bff18d16d" dmcf-pid="qVcaEN1yES" dmcf-ptype="general">솔라 프로 4의 가장 큰 변화는 AI 에이전트 성능이다. 다만 AI 에이전트 성능을 평가하는 것은 매우 어려운 일이어서 비전문가도 쉽게 API를 활용해 서비스를 만들 수 있는가에 초점을 맞춰 실행했다. 서비스는 LLM이 개인 메일함의 수신 편지를 직접 분석해 단순 내용인지, 답장이 필요한지, 참고만 해도 수준인지를 직접 분석해서 결과를 제공하는 것으로 만들었다. 구성은 구글 지메일 API에 솔라 프로 4의 API를 연결해 솔라가 지메일을 직접 들여다보고 터미널 상에서 결과를 보고하도록 실행 파일을 만들었다. </p> <p contents-hash="09d257e575e3dcb8c6294fc71e470b3c441f5fb2028349916141ddc660b1fd99" dmcf-pid="BfkNDjtWDl" dmcf-ptype="general">처음 과정에서는 어떻게 구글 클라우드 콘솔로 접속해 Gmail API를 설정하는지 안내받았고, 이어서 OAuth 인증 및 등록 과정도 설명했다. 그다음 파워셀 상에서 파이썬을 설치하는 코드를 받았고, 구체적인 실행에 필요한 파이썬 소스코드 파일, 접속 및 인증용 환경 파일도 생성했다. 이후 터미널 상에서 작동하는 기능 코드를 받았으며 실행을 통해 LLM이 개인 메일에 있는 파일을 직접 읽고 분석한 결과를 산출했다. 다만 실행 면에서 매끄러운 편은 아니었다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="44d6da951251033c9d9a42491184268813a7c6bfc4ac17db00dc5c37e05db281" dmcf-pid="b4EjwAFYrh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="처음부터 제공한 코드가 완성도가 높았으면 작업을 번복하는 문제가 적었을 것이라는 아쉬움이 남는다 / 출처=IT동아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114214324rrww.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="UGjocgZvIR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114214324rrww.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 처음부터 제공한 코드가 완성도가 높았으면 작업을 번복하는 문제가 적었을 것이라는 아쉬움이 남는다 / 출처=IT동아 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c63860b8c7b30a60eab40921e3677d289e3ad41b6f0a422f14d8f99e50d4c0c4" dmcf-pid="K8DArc3GDC" dmcf-ptype="general">Gmail API와 OAuth 인증, 파이썬 설치까지는 문제가 없었지만 파이썬 소스 파일이 ‘이모지’를 인식하지 못하도록 만들어져 메일함 분석에 실패했다. 또한 .py 파일을 매번 수정 후 다운로드 하는 과정에서도 code라는 같은 이름으로 생성돼 파일명을 파이썬이 인식할 수 있는 이름으로 매번 바꿔야했다. 파워셀 코드를 $env:가 아닌 리눅스 터미널용 export로 알려줘 에러가 나기도 했다.</p> <p contents-hash="70194e7d580eb5b54d561882fe4f2f3ac4db61ea6d1e0a51d6917d43d17d5a8a" dmcf-pid="96wcmk0HmI" dmcf-ptype="general">실제 구축 과정에서는 네 차례 시행착오를 겪은 뒤에 기능을 만들 수 있었다. AI 에이전트 구축은 사용자 역량과 구축 환경에 따라 다르기에 평가가 어렵지만, 제미나이나 GPT 등은 처음부터 사용자의 지식수준을 판단해 비개발자도 쉽게 코딩할 수 있도록 세부 지침을 제공한다. 물론 빅테크 기업은 사용자층이 매우 넓으므로 쉬운 접근법을 제공하는 것인데 장기적으로는 업스테이지의 LLM도 이런 접근법이 필요할 것이다. </p> <h3 contents-hash="d7cfea5532e0ba6b15ebe7a86dc9564dac956371914c691b24748d7dcc760c95" dmcf-pid="2PrksEpXmO" dmcf-ptype="h3">솔라 프로 4, 가격대 성능비·글로벌 AI 눈높이 맞춘 모델</h3> <p contents-hash="a0bf2fb3c7b4395dbd8ed7f96fc1995f20248d1df04a9b436ad7c39475916b64" dmcf-pid="VQmEODUZss" dmcf-ptype="general">짧은 시간이지만 솔라 프로 4를 활용하면서 AI가 확실히 빠르게 바뀌고 있음을 느꼈다. 작년만 하더라도 AI로 PPT를 만들기 전에는 사전에 데이터를 정리하는 과정이 필요했는데 솔라 프로 4의 결과물은 그대로 발표에 투입해도 될 정도의 완성도를 보여줬다. 또한 딥시크 등 중국계 AI 기업들이 API 비용을 높이겠다고 발표한 상황에서 여전히 비슷한 가격으로 비용을 책정해 향후 가격대 성능비는 더욱 높아질 것으로 예상된다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="65aa6b64544810e051e4496137d409f0d7228ad67f99d5d5a3e269f2e35f62f1" dmcf-pid="fRIrhmztmm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="솔라 프로 4는 ARENA 리더보드에 등재됐고, 아티피셜 애널리시스 지능 점수도 42점을 획득해 글로벌 모델 수준의 성능으로 평가받았다 / 출처=아레나.AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114215577supl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="urylYSV7sM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/itdonga/20260813114215577supl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 솔라 프로 4는 ARENA 리더보드에 등재됐고, 아티피셜 애널리시스 지능 점수도 42점을 획득해 글로벌 모델 수준의 성능으로 평가받았다 / 출처=아레나.AI </figcaption> </figure> <p contents-hash="74277e99abe097401c753ad1b9008a85663e449955a677fe5ea97b741df896aa" dmcf-pid="4eCmlsqFOr" dmcf-ptype="general">성능 면에서도 인정받는 결과가 나왔다. 지난 12일 솔라 프로 4가 ARENA.AI(구 LMArena)의 블라인드 테스트에서 처음으로 에이전트, 웹개발 코드, 텍스트 부문에서 국내 기업 최초로 상위권 진입에 성공했다. 아레나 리더보드 진입은 오픈AI, 앤트로픽 등 글로벌 선두 모델들도 상당한 성과로 발표할 만큼 업계 전반에서 권위를 인정받는다. 솔라 프로 4는 미니맥스 M2.7 엔비디아 네모트론 3 울트라와 동일한 44위를 기록했다. 오류 복구 및 조종 등이 전체 성능 평균에 조금 부족한 면은 있다는 평가가 나왔지만 전반적으로 수준 급의 AI로 인정받은 셈이다.</p> <p contents-hash="361d8250aac7aa78ce660835ebffacefa76a439d9e48f9647d593844833701da" dmcf-pid="8dhsSOB3rw" dmcf-ptype="general">업스테이지는 솔라 프로 4를 오는 18일까지 개인용 체험 기간으로 운영하며, 노코드 기반 AI 에이전트 구축 플랫폼 타임리AI와 데스크톱용 AI 에이전트 룸(Loom)에서도 시범 서비스로 제공한다. 향후에도 비교적 저렴하게 활용할 수 있는 AI API를 찾고 있는 개인 및 기업, 보안 등 측면에서 국내 기술 지원 등이 제공되는 고성능 모델을 활용하고 싶은 경우, 초장문 콘텍스트와 문서 처리 능력을 염두에 둔 AI 작업을 하는 경우라면 솔라 프로 4가 상당히 유용한 선택지가 될 것이다.</p> <p contents-hash="058201a7e09f2c49ae011df8ec5311261097afb6eec55f2cde965e4fb7c44ca4" dmcf-pid="6JlOvIb0DD" dmcf-ptype="general">IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)</p> <p contents-hash="451754088f5c6725afb4d1f8dcfa167f3ebab2327e8d9912f231b388d2e0ed37" dmcf-pid="PiSITCKpsE" dmcf-ptype="general">사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (<span>it.donga.com</span>)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT동아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "고단백 미세조류 기후에 맞게 키우는 AI 알고리즘 개발" 08-13 다음 "우리가 가평의 얼굴"... 장애인생활체육대회·생활체육대축전 자원봉사자 800명 발대식 08-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
