2026-04-25 기준 카테고리별 최고의 AI
의 2026-04-25 시점 주관적 베스트 픽. 벤치마크 절대값보다 실사용 기준의 카테고리별 1등을 빠르게 고르는 메모다.
한눈에 보기
| 카테고리 | 선택 | 메모 |
|---|---|---|
| 성능 | GPT-5.5-Medium | 절대 성능 기준 최상위 픽 |
| 가격 | DeepSeek-V4 | 비용 우선 축에서 가장 매력적인 선택 |
| 가성비(코딩) | Kimi-K2.6 | 코딩 생산성과 비용의 균형이 좋다고 판단 |
| 가성비(에이전트) | MiniMax-M2.7 | 에이전트성 작업 기준 효율이 좋다고 판단 |
| 최고의 로컬 AI | Qwen3.6-27B | 로컬 구동 가능성과 능력의 균형점 |
| 이미지 | GPT-Image-2 | 범용 이미지 생성 품질 기준 1순위 |
| 영상 | Seedance 2.0 | 영상 생성 분야 최상위 픽 |
| 로컬 이미지 | Ernie-Image-Turbo | 로컬/경량 이미지 생성 축에서 우선 선택 |
| 리서치 | Grok-4.3 | 탐색·조사형 워크로드 기준 최고 픽 |
읽는 법
이 메모는 “모든 조건에서 무조건 최고”를 주장하는 문서가 아니라, 2026-04-25 시점에 실제 선택 결정을 빠르게 내리기 위한 운영형 랭킹이다. 즉:
- 성능은 절대 체급
- 가격은 원가 효율
- 가성비는 품질 대비 비용
- 로컬 AI는 온디바이스/자체 호스팅 현실성
- 이미지/영상은 생성 품질 기준
- 리서치는 탐색·요약·자료 추적 능력
으로 읽는 편이 맞다.
카테고리별 해석
1. 성능 — GPT-5.5-Medium
기준의 순수 성능 1위. 복잡한 지시 처리, 일반 지능 체감, 고난도 작업 안정성에서 가장 높은 체급으로 보는 판단이다.
2. 가격 — DeepSeek-V4
비용 축에서 가장 공격적인 선택. 고성능보다 낮은 단가로 충분한 품질을 확보하는 전략에 잘 맞는다. 2026-04-24-openrouter-model-pricing-comparison 및 2026-04-24-threads-choi-openai-deepseek-v4-openweights와 같이 가격/오픈웨이트/대컨텍스트 맥락에서 같이 읽을 수 있다.
3. 가성비(코딩) — Kimi-K2.6
코딩에서는 절대 성능보다 비용 대비 결과물이 중요할 때가 많다. 은 그 균형점으로 Kimi-K2.6을 선택했다. 장기 실행 코딩, 툴 호출, 에이전트성 코딩 워크플로 맥락은 2026-04-20-kimi-k2-6 및 2026-04-20-kimi-k2-6-vs-qwen3-6-vs-opus-4-7와 연결된다.
4. 가성비(에이전트) — MiniMax-M2.7
에이전트형 작업에서는 단순 벤치 점수보다 지속 실행, 추론 유지력, 비용 통제가 중요하다. 은 이 축에서 MiniMax-M2.7을 가장 실용적인 선택으로 보고 있다. 이전 비교 맥락은 2026-03-29-minimax-glm-kimi-coding-comparison 참고.
5. 최고의 로컬 AI — Qwen3.6-27B
로컬 AI는 “가장 큰 모델”보다 실제로 돌릴 수 있으면서도 강한 모델이 더 중요하다. 그 기준에서 Qwen3.6-27B는 현재 가장 현실적인 플래그십 로컬 픽으로 정리된다. 관련 노트: 2026-04-22-qwen3-6-27b-open-source-agentic-coding.
6. 이미지 — GPT-Image-2
범용 이미지 생성의 기본 선택지. 품질 우선 관점에서 가장 먼저 고려하는 모델이라는 의미다.
7. 영상 — Seedance 2.0
비디오 생성 분야의 대표 픽. 텍스트→영상 품질과 결과물 완성도 기준의 우선 선택으로 볼 수 있다.
8. 로컬 이미지 — Ernie-Image-Turbo
클라우드 호출이 아니라 로컬/경량 이미지 생성 환경에서 우선 고려하는 카드. 속도와 실사용성의 균형점으로 해석할 수 있다.
9. 리서치 — Grok-4.3
리서치 카테고리는 단순 답변보다 탐색 범위, 최신성 추적, 자료 훑기와 정리 능력이 중요하다. 은 이 역할에서 Grok-4.3을 최고 픽으로 보고 있다.
운영 메모
이 랭킹은 이후 모델 릴리스에 따라 자주 바뀔 수 있다. 특히 다음 조건이 바뀌면 재평가가 필요하다.
- OpenAI / DeepSeek / Moonshot / MiniMax / Qwen 계열의 신규 릴리스
- 이미지·비디오 생성 모델의 품질 도약
- 로컬 추론에서 Apple Silicon / CUDA 최적화 개선
- 리서치 워크플로에서 최신성·출처추적 능력의 체감 변화