Claude 3.7 Sonnet, Anthropic의 새로운 프론티어 언어 모델에 대해 알아야 할 것

2025년 2월 25일, Anthropic은 생성형 AI 기술에 있어 중요한 발전을 이루는 Claude 3.7 Sonnet을 출시했습니다. 이 새로운 모델은 Anthropic의 지금까지 가장 지능적인 AI 제품으로, 시장의 경쟁자들과 차별화되는 새로운 "하이브리드 추론" 접근 방식을 도입했습니다.

공개적으로 이용 가능한 최초의 하이브리드 추론 모델인 Claude 3.7 Sonnet은 거의 즉각적인 응답 능력과 단계별 심층 사고 능력을 단일 통합 시스템에서 결합하여, 사용자들에게 생성형 AI와 상호작용하는 방식에 있어 전례 없는 유연성을 제공합니다.

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기술 구조 및 기능

하이브리드 추론 시스템

Claude 3.7 Sonnet의 핵심 특징은 두 가지 별개의 운영 모드를 통합한 혁신적인 하이브리드 추론 접근 방식입니다:

1. 표준 모드: Claude 3.5 Sonnet의 업그레이드 버전으로 기능하며, 일상적인 쿼리와 작업에 대한 빠른 응답을 제공합니다.
2. 확장된 사고 모드: 답변을 제공하기 전에 자기 성찰과 상세한 단계별 추론을 수행하며, 수학, 물리학, 코딩 및 다단계 문제 해결과 관련된 복잡한 작업에서 성능을 크게 향상시킵니다.

추론 기능을 별도의 모델로 분리하는 경쟁사들과 달리, Anthropic은 Claude 3.7 Sonnet이 이러한 모드 사이를 원활하게 전환할 수 있도록 설계하여, 더 자연스럽고 직관적인 사용자 경험을 제공한다고 설명합니다.

Anthropic의 블로그에 따르면, "인간이 빠른 반응과 깊은 성찰을 위해 단일 두뇌를 사용하는 것처럼, 우리는 추론이 완전히 별도의 모델이 아닌 프론티어 모델의 통합된 능력이어야 한다고 믿습니다." 이러한 접근 방식은 대규모 언어 모델의 능력을 크게 향상시킵니다.

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컨텍스트 윈도우 및 토큰 처리

최첨단 대규모 언어 모델(LLM)인 Claude 3.7 Sonnet은 이전 Claude 모델에서 확립된 200,000 토큰의 상당한 컨텍스트 윈도우를 유지하여 매우 큰 볼륨의 정보를 처리하고 보존할 수 있습니다.

이 광범위한 컨텍스트 윈도우는 LLM이 긴 문서를 분석하고, 포괄적인 대화 기록을 유지하며, 복잡한 다중 문서 분석 시나리오를 처리할 수 있게 합니다.

확장된 사고 모드에서 대규모 언어 모델은 내부 추론 프로세스에 최대 128,000 토큰을 활용할 수 있으며, 개발자에게 모델이 응답을 생성하기 전에 얼마나 많은 계산 노력을 기울일지에 대한 세밀한 제어를 제공합니다.

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조정 가능한 추론 예산

API를 통해 Claude 3.7 Sonnet에 접근하는 개발자들에게 Anthropic은 추론에 할당된 계산 자원에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 기능을 통해 사용자는 모델의 사고 과정에 대한 토큰 제한을 지정할 수 있어, 특정 생성형 AI 사용 사례 요구사항에 따라 응답 품질과 비용 및 지연 시간 제약 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.

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성능 벤치마크

Claude 3.7 Sonnet은 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 보여주며, 특히 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다:

1. SWE-bench Verified: AI 모델의 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결 능력을 평가하는 이 벤치마크에서 표준 모드에서 70.3%라는 최고 성능을 달성했습니다.
2. TAU-bench: 사용자 및 도구 상호작용을 통한 복잡한 실제 작업에서 AI 에이전트를 테스트하는 이 프레임워크에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
3. 코딩 능력: Cursor, Cognition, Vercel, Replit, Canva 등의 파트너들의 초기 테스트에서 Claude의 복잡한 코드베이스 처리, 코드 변경 계획, 풀스택 업데이트 관리, 오류가 크게 감소된 프로덕션 수준의 코드 생성 능력이 입증되었습니다.

OpenAI의 o1, o3-mini, DeepSeek의 R1, xAI의 Grok 3와 같은 경쟁 프론티어 LLM 모델과 직접 비교했을 때, 확장된 사고 모드를 갖춘 Claude 3.7 Sonnet은 지시 따르기, 일반 추론, 멀티모달 기능 및 에이전트 코딩을 테스트하는 벤치마크에서 대부분의 경쟁자들을 능가했습니다.

그러나 이 대규모 언어 모델은 대학원급 추론(GPQA Diamond), 다국어 Q&A(MMMLU), 일부 고급 수학 경쟁(MATH 500, AIME 2024)과 같은 특정 전문 테스트에서는 다소 낮은 점수를 기록했습니다.

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주요 기능 및 사용 사례

Claude Code

Claude 3.7 Sonnet과 함께 Anthropic은 제한된 연구 프리뷰로 제공되는 에이전트 코딩 도구인 Claude Code를 소개했습니다. Claude Code는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 적극적인 협업자 역할을 합니다:

• 코드 검색 및 읽기
• 파일 편집
• 테스트 작성 및 실행
• GitHub에 코드 커밋 및 푸시
• 명령줄 도구 사용 이 도구는 특히 테스트 주도 개발, 복잡한 문제 디버깅, 대규모 리팩토링 작업에서 개발 시간과 오버헤드를 크게 줄이도록 설계되었습니다.
  
  

주요 사용 사례

Claude 3.7 Sonnet은 하이브리드 추론 기능을 활용하는 몇 가지 주요 사용 사례에 최적화되어 있습니다:

1. 코드 생성: 이 LLM은 초기 계획부터 버그 수정 및 대규모 리팩토링에 이르기까지 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에 걸친 작업에 뛰어나, 엔드투엔드 소프트웨어 개발 프로세스에 이상적입니다.
2. 컴퓨터 사용: Claude 3.7 Sonnet은 화면을 보고, 커서를 움직이고, 버튼을 클릭하고, 텍스트를 입력하는 등 사람처럼 컴퓨터를 사용할 수 있어, 이러한 작업에 가장 정확한 Anthropic 모델입니다.
3. 고급 챗봇: 향상된 추론 능력과 자연스러운 대화 스타일로, 다양한 시스템과 도구 전반에 걸쳐 데이터를 연결하고 조치를 취해야 하는 챗봇의 우수한 기반이 됩니다.
4. 지식 Q&A: 대규모 언어 모델의 큰 컨텍스트 윈도우와 낮은 환각률은 광범위한 지식 기반, 문서 및 코드베이스에 대한 질문에 답변하는 데 적합합니다.
5. 시각적 데이터 추출: 이 모델은 차트, 그래프 및 복잡한 다이어그램과 같은 시각적 자료에서 효과적으로 정보를 추출하여 고급 데이터 분석 작업을 지원합니다.
6. 콘텐츠 생성 및 분석: Claude 3.7 Sonnet은 고품질 작성 콘텐츠를 생성하고 어조와 맥락에 대한 미묘한 이해를 통해 기존 콘텐츠를 분석할 수 있어, 생성형 AI의 힘을 보여줍니다.
7. RAG 챗봇: LLM의 큰 컨텍스트 윈도우는 검색-증강 생성 구현에 특히 적합하여, 조직이 일관되고 자연스러운 상호작용을 유지하면서 독점 지식 기반을 활용하는 강력한 RAG 챗봇 솔루션을 구축할 수 있게 합니다.
8. 로봇 프로세스 자동화: 이 모델의 강력한 지시 따르기 능력은 생성형 AI를 통한 반복적인 작업과 복잡한 운영 프로세스의 자동화를 지원합니다.

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가용성 및 가격

Claude 3.7 Sonnet은 다양한 채널을 통해 이용 가능합니다:

• Claude.ai: 모든 Claude 플랜(무료, 프로, 팀, 엔터프라이즈 포함)에서 이용 가능하나, 확장된 사고 모드는 유료 등급으로 제한됩니다.
• API 액세스: Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud의 Vertex AI를 통해 이용 가능합니다.
• GitHub 통합: 개선된 GitHub 통합으로 개발자가 코드 저장소를 Claude에 직접 연결하여 향상된 코딩 지원을 받을 수 있습니다.

Claude 3.7 Sonnet의 가격은 이전 Claude 모델과 일관됩니다:

• 입력 토큰: 백만 토큰당 $3
• 출력 토큰: 백만 토큰당 $15(사고 토큰 포함)

Anthropic은 이 가격 구조가 표준 모드와 확장된 사고 모드 모두에 적용되며, 대규모 언어 모델의 추론 능력에 대한 추가 비용이 부과되지 않는다고 강조합니다.

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언뜻 보기에 유해하게 들릴 수 있는 무해한 메시지에 대해 클로드 3.7 소네트가 보다 유익한 답변을 제공하는 예시입니다. (출처: Anthropic)

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안전성 및 신뢰성 개선

Anthropic은 Claude 3.7 Sonnet의 유해한 요청과 무해한 요청을 구분하는 능력이 크게 향상되어 Claude 3.5 Sonnet에 비해 불필요한 거부가 45% 감소했다고 보고합니다.

이 LLM은 요청이 잠재적으로 유해한지 판단할 때 향상된 판단력을 보여주어, 강력한 안전 가드레일을 유지하면서도 더 넓은 범위의 쿼리에 적절하게 응답할 수 있습니다.

회사는 모델이 보안, 안전성 및 신뢰성에 대한 표준을 충족하는지 확인하기 위해 외부 전문가와 협력하여 광범위한 테스트와 평가를 수행했습니다.

Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet에 대한 시스템 카드는 컴퓨터 사용과 관련된 새로운 위험과 추론 모델의 잠재적 안전 이점을 포함하여 여러 범주에 걸쳐 안전성 평가에 대한 상세한 정보를 제공합니다. 이러한 안전 조치는 특히 기업 환경에서의 RAG 챗봇 구현에 중요합니다.

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클로드 3.7 소네트는 잠재적으로 유해한 요청을 거부하는 대신 사용자에게 악의가 있다고 가정하지 않고 유용한 답변을 제공합니다. (출처: Anthropic)

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경쟁 환경

Claude 3.7 Sonnet은 다음과 같은 여러 경쟁 프론티어 AI 모델이 있는 시장에 진입합니다:

1. OpenAI: 현재 일반 목적 모델(GPT-4)과 추론 모델(o1, o3-mini)을 분리하고 있지만, CEO인 Sam Altman은 향후 출시될 제품에서 이러한 기능을 통합할 계획을 시사했습니다.
2. xAI: 사고 연쇄 기능을 갖춘 Grok 3 Reasoning을 제공합니다.
3. Google: 추론 작업을 위한 Gemini 2.0 Flash Thinking을 제공합니다.
4. DeepSeek: 최근 고급 추론을 위한 R1을 출시했습니다.

Anthropic의 접근 방식은 빠른 응답과 깊은 추론 기능을 단일 모델 내에 통합함으로써 Claude 3.7 Sonnet을 차별화하여, 사용자가 다른 작업에 대해 다른 LLM 유형을 선택할 필요성을 제거합니다. 이 통합된 접근 방식은 여러 산업 전반의 생성형 AI 애플리케이션에 중요한 영향을 미칩니다.

가격 측면에서 Claude 3.7 Sonnet은 OpenAI의 o1보다 더 저렴하지만 o3-mini보다 약 4배 더 비싸게 포지셔닝되어 있으나, 적절한 애플리케이션에서는 프롬프트 캐싱이 상당한 비용 절감을 제공할 수 있습니다. RAG 챗봇 시스템을 구축하는 조직의 경우, 이러한 가격 고려 사항은 배포 규모 확장에 특히 중요합니다.

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한계 및 고려사항

고급 기능에도 불구하고 Claude 3.7 Sonnet에는 몇 가지 주목할 만한 한계가 있습니다:

1. 지식 컷오프: 대규모 언어 모델의 지식은 2024년 10월까지 이용 가능한 정보로 제한되며, 더 최신 정보에 접근할 수 있는 내장된 인터넷 검색 기능이 없습니다.
2. 성능 변동성: 확장된 사고 모드는 복잡한 작업에서 성능을 향상시키지만, 필연적으로 응답 지연 시간과 토큰 소비를 증가시킵니다. 이는 응답 시간이 중요한 RAG 챗봇 구현에 중요한 고려사항입니다.
3. 언어 지원: 이 LLM은 영어, 프랑스어, 현대 표준 아랍어, 중국어 표준어, 힌디어, 스페인어, 포르투갈어, 한국어, 일본어, 독일어, 러시아어 및 기타 여러 언어를 지원하지만, 모든 언어에서 동일하게 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
4. 미세 조정 지원: 일부 경쟁 모델과 달리, Claude 3.7 Sonnet은 현재 특수 애플리케이션을 위한 미세 조정을 지원하지 않으며, 이는 특정 생성형 AI 사용 사례를 제한할 수 있습니다.

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따라서,

Claude 3.7 Sonnet은 특히 단일 모델 내에서 빠른 응답과 깊은 추론을 통합하는 새로운 접근 방식에서 생성형 AI 기술의 중요한 발전을 나타냅니다.

사용자에게 확장된 사고를 언제 활용할지 선택하는 것부터 API 호출에서 토큰 예산을 지정하는 것까지 추론 과정에 대한 제어권을 제공함으로써, Anthropic은 일관된 가격을 유지하면서 다양한 사용 사례에 적응하는 유연한 시스템을 만들었습니다.

소프트웨어 엔지니어링 및 에이전트 작업에서 대규모 언어 모델의 최첨단 성능과 개선된 안전 기능 및 불필요한 거부 감소는 고급 생성형 AI 기능을 배포하고자 하는 조직에게 Claude 3.7 Sonnet을 매력적인 옵션으로 자리매김하게 합니다.

강력한 컨텍스트 처리 능력은 지식의 폭과 추론의 깊이를 모두 필요로 하는 RAG 챗봇 구현에 특히 적합합니다. 시장에 출시된 최초의 하이브리드 추론 LLM으로서, 다른 작업을 위한 특화되었지만 분리된 모델보다 적응 가능한 지능을 우선시하며, 미래에 AI 회사들이 모델 아키텍처와 사용자 경험에 접근하는 방식의 잠재적 변화를 시사합니다.

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