r/GeminiAI•약 4시간 전•32•30논쟁
Gemini 4 Argon은 벤치마크에선 인상적이지만, 실사용 경험은 다르네요. 🫠
Gemini 4 Argon looks impressive on benchmarks, but the real-world experience is different. 🫠
핵심 요약
Gemini 4 Argon의 벤치마크 성능과 실제 업무 수행 능력 간의 괴리에 대한 사용자들의 경험담과 논쟁입니다.
- 지시 이행 문제 — 새로운 지시사항을 제대로 이해하지 못하고 문맥을 놓치는 현상이 발생함
- 사용량 제한 — Argon 모델의 엄격한 사용량 제한으로 인해 실무 활용에 어려움이 있음
- 모델 성능 논쟁 — 사용자마다 Argon, Fable, Claude 등 모델에 대한 체감 성능이 크게 갈림
- 벤치마크 신뢰도 — 공식 벤치마크 결과가 실제 성능을 제대로 반영하지 못한다는 의구심 제기
Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Sonnet 5.5, 그리고 Fable 5.1에 똑같은 프롬프트랑 컨텍스트 넣고 테스트해 봤음.
Gemini 쓰면서 제일 빡치는 게 지시사항 이행이랑 컨텍스트 유지 능력임. 새로운 지시사항을 제대로 이해하는 게 아니라, 답변에 이상하게 섞어버리거나 내가 뭘 만들려고 하는지 자꾸 까먹음.
사용 제한도 문제임. Argon은 한 4~6번 질문하면 바로 제한 걸리더라. Astra, Sonnet, Fable도 제한은 있는데(테스트해보니 한 10번 정도), 얘네는 컨텍스트 유지도 잘하고 결과물도 훨씬 깔끔하게 뽑아줌.
벤치마크 차트나 모델 카드 보면 Gemini가 이기는 것 같은데, 실사용 성능은 영 딴판임. 🙂
혹시 나만 이런 거 겪는 중임?
