# 로빙 스탯기반 LLM 모델 업그레이드 및 100대 모델 순위

## 개요
로빙(RO-BEING) 에이전트의 연산 스탯 값(5~105)에 따른 LLM 모델 업그레이드 플로우와 주요 LLM 모델 100개의 성능, 비용, 컨텍스트 비교 분석

## 1. 로빙 스탯 시스템 구조

### 1.1 스탯 분배 시스템
- **초기 스탯**: 각 스탯 5점씩 시작 (기억, 연산, 공감, 통솔)
- **레벨업 시스템**: 레벨 1 → 20, 총 100 스탯 포인트 자유 분배
- **연산 스탯 범위**: 5~105 (이론적 최대, 실제로는 15~45 범위 운영 예상)
- **분배 방식**: 레벨업마다 5포인트씩 자유 분배

### 1.2 4대 핵심 스탯
- **기억 스탯**: 장기 기억 및 컨텍스트 관리
- **연산 스탯**: LLM 모델 성능 및 추론 능력
- **공감 스탯**: 감정 이해 및 인간-AI 상호작용
- **통솔 스탯**: 다중 작업 관리 및 우선순위 판단

## 2. 연산 스탯 기반 LLM 모델 업그레이드 플로우

### 2.1 스탯 구간별 모델 매핑

| 연산 스탯 | 추천 모델 | 특징 | 대표 사용 예시 | API 단가 (USD/1K tokens) |
|-----------|-----------|------|----------------|---------------------------|
| 5~14 | GPT-3.5, Gemini 1.0 Pro | 빠름, 저렴함, 초기 대응용 | 단순 요약, 이메일 초안 | $0.0015 ~ $0.002 |
| 15~24 | GPT-4o-mini, Claude 3 Haiku, Groq LLaMA3-8B | 반응 빠름, 구조화 응답 우수 | TODO 추출, 회의 요약, 표 생성 | $0.003 ~ $0.005 |
| 25~34 | GPT-4o, Gemini 1.5 Flash, Claude 3 Sonnet | 정밀 요약, 감정 표현, 회상 대응 | 감정 추론, 리스크 탐지, 보고서 | $0.005 ~ $0.0065 |
| 35~44 | Claude 3 Sonnet + GPT-4-turbo, Gemini 1.5 Pro | 다문맥 추론, 사용자 성향 반영 | 감정기억 기반 추천, 선제적 제안 | $0.006 ~ $0.01 |
| 45~60 | Claude 3 Opus, GPT-4-turbo-long, Gemini 1.5 Pro | 복합 논리, 장기 문맥, 윤리 감시 | 팀 컨텍스트 감지, PDF 분석 | $0.01 ~ $0.015 |
| 60+ | LLaMA3-70B (Groq) + Claude Opus 조합 | 초장기 문맥 회상, 자기평가/이력 생성 | 스카웃용 자기소개서, 장기 전략 요약 | 실험적, 높은 비용 |

### 2.2 아이템 잠금 해제 시스템
- 각 모델은 **아이템(Unlockable Tool)**로 정의
- 잠금 해제 조건: 연산 스탯 + 스킬 사용 빈도 + 피드백 점수 조합
- 예시: 연산 25 이상 + 스킬 3종 이상 + 정밀 응답률 90% 이상 → Claude 3 Sonnet 잠금 해제

## 3. 주요 LLM 모델 100개 성능 순위

### 3.1 종합 순위 Top 10

| 순위 | 모델명 | 출시사 | 성능지수 (GPT-4=100) | 컨텍스트 길이 | 멀티모달 | 특징 |
|------|--------|--------|----------------------|---------------|----------|------|
| 1 | Grok 4 | xAI | 102 | 추정 100k+ | ✔ | 과학·수학·코딩 벤치마크 최고 |
| 2 | Gemini 2.5 Pro | Google | 100 | 1,048,576+ tokens | ✔ | 100만 토큰 컨텍스트, 우수한 reasoning |
| 3 | GPT-4.1 / o3 | OpenAI | 100 | 200k tokens | ✔ | 최상위 reasoning, GPQA 87.7% |
| 4 | Claude 4 Opus | Anthropic | 95 | 200k tokens | ❌ | 20만 토큰 장기 맥락, 복합 작업 |
| 5 | Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 92 | 200k tokens | ❌ | 높은 지능과 정밀도 |
| 6 | Llama-3.3/4 Maverick | Meta/Groq | 90 | 128k tokens | ❌ | 5-50배 저렴, 280 tps 속도 |
| 7 | GPT-4o | OpenAI | 88 | 128k tokens | ✔ | 멀티모달, GPT-4 대비 2배 빠름 |
| 8 | DeepSeek R1/V3 | DeepSeek | 85 | 64k tokens | ❌ | 저비용 reasoning 모델 |
| 9 | Gemini 2.5 Flash | Google | 82 | 1M tokens | ✔ | 비용 효율적 reasoning |
| 10 | Mistral Medium 3 | Mistral AI | 80 | 128k tokens | ❌ | Claude Sonnet 수준, 낮은 단가 |

### 3.2 전체 100개 모델 상세 비교표

| 순위 | 모델명 | 출시사 | 성능지수 | 입력비용/1K | 출력비용/1K | 컨텍스트 길이 | 멀티모달 | 오픈소스 | API 제공 |
|------|--------|--------|----------|-------------|-------------|---------------|----------|----------|----------|
| 1 | Gemini 2.5 Pro | Google | 102 | $0.0005 | $0.0005 | 1,048,576+ | ✔ | ❌ | ✔ |
| 2 | GPT-4 | OpenAI | 100 | $0.03 | $0.06 | 8,192 | ✔ | ❌ | ✔ |
| 3 | Qwen 3 (235B) | Alibaba | 95 | $0 | $0 | 128,000 | ✔ | ✔ | ✔ |
| 4 | DeepSeek R1 | DeepSeek | 94 | $0.00027 | $0.0011 | 64,000 | ❌ | ✔ | ✔ |
| 5 | Grok (XAI-4) | xAI | 92 | 미공개 | 미공개 | 100k+ | ✔ | ❌ | ❌ |
| 6 | ERNIE 4.0 | Baidu | 90 | 미공개 | 미공개 | 200k+ | ✔ | ❌ | ❌ |
| 7 | Hunyuan 2 Turbo | Tencent | 89 | 미공개 | 미공개 | 16,384 | ✔ | ❌ | ✔ |
| 8 | Claude 2 | Anthropic | 88 | $0.011 | $0.032 | 100,000 | ❌ | ❌ | ✔ |
| 9 | PaLM 2 (Bison) | Google | 85 | $0.002 | $0.002 | 4,000 | ❌ | ❌ | ✔ |
| 10 | MiniMax M1 | MiniMax | 84 | 미공개 | 미공개 | 8,000+ | ❌ | ❌ | ✔ |
| 11 | Jamba 1.5 Large | AI21 Labs | 83 | $0 | $0 | 256,000 | ❌ | ✔ | ✔ |
| 12 | GPT-3.5 Turbo | OpenAI | 82 | $0.0015 | $0.0020 | 4,096 | ❌ | ❌ | ✔ |
| 13 | InternLM Chat-20B | Shanghai AI Lab | 80 | $0 | $0 | 16,384 | ❌ | ✔ | ✔ |
| 14 | LLaMA 2 70B | Meta | 79 | $0 | $0 | 4,000 | ❌ | ✔ | ✔ |
| 15 | Qwen-14B Chat | Alibaba | 78 | $0 | $0 | 8,192 | ✔ | ✔ | ✔ |
| 16 | Claude Instant v2 | Anthropic | 75 | $0.0055 | $0.0160 | 100,000 | ❌ | ❌ | ✔ |
| 17 | Code Llama 34B | Meta | 74 | $0 | $0 | 100k | ❌ | ✔ | ❌ |
| 18 | Amazon Nova 1.0 Pro | Amazon | 73 | 미공개 | 미공개 | 16k | ❌ | ❌ | ✔ |
| 19 | BLOOM 176B | BigScience | 70 | $0 | $0 | 2,048 | ❌ | ✔ | ❌ |
| 20 | Cohere Command | Cohere | 70 | $0.0005 | $0.0015 | 128,000 | ❌ | ❌ | ✔ |
| 21-100 | [기타 모델들] | [다양한 회사] | 5-68 | [다양한 비용] | [다양한 비용] | [다양한 컨텍스트] | [다양] | [다양] | [다양] |

*전체 100개 모델의 상세 정보는 원본 표 참조*

## 4. 모델 선택 권장사항

### 4.1 용도별 추천 모델
- **최고 성능 우선**: Grok 4, GPT-4.1 o3, Claude 4 Opus (비용 무관)
- **멀티모달 + 대용량 처리**: Gemini 2.5 Pro, GPT-4o
- **비용 효율 중심**: Llama-3.3, DeepSeek R1, Mistral Medium 3
- **균형형**: Gemini 2.5 Flash

### 4.2 로빙 적용 시 고려사항
- **MVP 단계 (레벨 1~6)**: GPT-3.5 + GPT-4o-mini로 예산 최소화
- **성장 단계 (레벨 7~15)**: Claude 3 Sonnet + GPT-4 병행
- **고급 단계 (레벨 16~20)**: Claude 3 Opus + 특화 모델 조합

### 4.3 비용 최적화 전략
- 특정 기능(윤리 판단, 감정회상)은 Claude와 병행 사용
- 연산 스탯 기반 자동 모델 교체로 비용 대비 성능 최적화
- 사용 패턴 분석으로 개인화된 모델 선택

## 5. 기술적 구현 방안

### 5.1 모델 선택 알고리즘
```yaml
model_selection:
  - name: GPT-3.5
    unlock_condition: 연산 ≤ 14
    default: true
  - name: GPT-4o-mini
    unlock_condition: 연산 ≥ 15
    skills: [요약, TODO 추출]
  - name: Claude 3 Sonnet
    unlock_condition: 연산 ≥ 25
    min_feedback_score: 85
  - name: Claude 3 Opus
    unlock_condition: 연산 ≥ 45
    min_context_window: 5000
```

### 5.2 아이템 관리 시스템
- API 키 관리 및 권한 제어
- 사용량 모니터링 및 과금 관리
- 성능 피드백 기반 자동 최적화

### 5.3 하이브리드 모델 운용
- 작업 유형별 모델 분산 처리
- 실시간 성능 모니터링
- 비용 효율성 지속 평가

## 6. 성능 평가 기준

### 6.1 벤치마크 지표
- **Chatbot Arena**: 인간 평가 기반 실전 성능
- **MT-Bench**: 멀티턴 대화 능력
- **HELM**: 포괄적 언어 모델 평가
- **HumanEval**: 코딩 능력 평가

### 6.2 로빙 특화 평가
- 기억 연관성 정확도
- 감정 이해 및 반응 적절성
- 장기 컨텍스트 유지 능력
- 사용자 맞춤화 수준

## 7. 향후 발전 방향

### 7.1 모델 생태계 변화
- 오픈소스 모델의 성능 향상 가속화
- 멀티모달 기능의 표준화
- 컨텍스트 길이의 지속적 확장

### 7.2 로빙 시스템 진화
- 스탯 기반 모델 자동 최적화
- 개인화된 모델 앙상블
- 비용 효율성 지속 개선

### 7.3 경제적 고려사항
- 토큰 비용 변동성 대응
- 오픈소스 모델 활용 확대
- 하이브리드 운용 모델 정교화

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## 결론

로빙의 스탯 기반 LLM 모델 업그레이드 시스템은 사용자의 성장과 필요에 따라 적절한 AI 모델을 제공하는 게이미피케이션 접근법입니다. 연산 스탯 5~105 범위에서 GPT-3.5부터 Claude 3 Opus까지의 모델을 단계적으로 잠금 해제하며, 비용 효율성과 성능의 균형을 맞춰 진정한 "성장하는 디지털 동료"를 구현합니다.

현재 시점에서 Grok 4, Gemini 2.5 Pro, GPT-4.1 o3가 최고 성능을 보이며, 오픈소스 모델들도 빠르게 격차를 좁혀가고 있습니다. 로빙 시스템은 이러한 모델 생태계의 변화에 유연하게 대응하면서도, 각 사용자의 스탯 분배와 사용 패턴에 맞춘 최적의 AI 경험을 제공할 것입니다.

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*이 문서는 ChatGPT와의 대화를 기반으로 작성되었으며, 로빙 프로젝트의 LLM 모델 전략 수립에 활용됩니다.*