LLM 컨텍스트 윈도우, 허상과 실체: Gemini, GPT-5, Claude 등 주요 모델 성능 비교 분석

핵심 기술

대규모 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 윈도우 크기 증가 경쟁 속에서, 실제 활용 가능한 컨텍스트 길이와 모델별 성능 차이를 분석하여 LLM 활용의 허상과 실체를 파악합니다. Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Claude, Qwen, Llama 등 주요 모델들의 실제 성능을 비교하며, 선언된 스펙과 실질적 사용 범위의 괴리를 집중 조명합니다.

기술적 세부사항

• 컨텍스트 윈도우의 허점: 모델들이 선언한 컨텍스트 윈도우 크기(2K ~ 2M)와 실제 활용 가능한 크기 간의 괴리가 존재하며, 이는 많은 사용자들의 경험과 상반됩니다.
• 주요 모델별 성능:
  • Gemini 2.5 Pro: 250k까지 안정적, 500k 사용 가능, 800k에서 정확성 저하. RoPE 확장 대신 시퀀스 샤딩 등 독자 아키텍처 사용.
  • GPT-5: 200k 이상에서 잘 작동하나, Gemini보다 100k 이후 성능 저하 시점이 빠름.
  • Claude: 큰 맥락 유지에 취약하며, 세부 정보 오류 및 환각 발생. Sonnet 4는 4k에서도 문제.
  • Qwen, Mistral Large, Gemma3: 32k에서 괜찮은 성능을 보이나, Gemma3는 최악 수준.
  • Llama 시리즈: 1천만 토큰 주장에도 실제 활용 범위는 현저히 작음 (0.5M 테스트에서 마지막 문서만 요약).
• 실질적 사용 범위: 대부분의 모델에서 실질적 사용 범위는 4-8k에 불과하지만, Gemini 2.5 Pro는 80k까지 가능하며 200k까지도 뛰어난 성능을 보입니다.
• 일관성 vs. 사용성: '일관성(coherence)'이 '실제 사용성'을 보장하지 않으며, Gemini 2.5 Pro도 10-20k 소설 요약에서 맥락 추적에 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 툴/리소스: Remotion (애니메이션 그래픽 툴), LoCoDiff-bench (성능 저하 관련 자료).
• 공통 합의: '공식 스펙'과 '실사용 성능' 간 큰 차이가 존재합니다.

개발 임팩트

LLM 선택 시 선언된 컨텍스트 윈도우 크기에만 의존하지 않고, 실제 활용 가능한 성능을 면밀히 검토해야 함을 시사합니다. Gemini 2.5 Pro와 같이 실제 대용량 컨텍스트에서도 안정적인 성능을 보이는 모델이 유리하며, Claude와 같이 큰 맥락 처리 능력이 부족한 모델은 특정 작업에 제한될 수 있습니다. 개발자는 모델의 아키텍처적 특징(예: 시퀀스 샤딩)을 이해하고, 실제 워크로드에 맞는 모델을 선택해야 합니다.

커뮤니티 반응

• "라벨된 크기는 무의미, 사용 가능한 컨텍스트 길이가 중요하다"는 의견과 함께, "대규모 컨텍스트는 의미 있지만 실제로는 4–8k 근처에서만 제대로 동작한다"는 회의론과 "수십만 토큰까지 실사용 가능하다"는 긍정론이 대립합니다.
• Claude의 성능 저하에 대한 불만으로 Qwen으로 전환하는 사례가 언급됩니다.