안녕하세요! 오늘은 Anthropic이 새롭게 발표한 차세대 언어 모델, Claude 4 시리즈에 대해 알아보겠습니다. 이 시리즈는 Opus 4와 Sonnet 4라는 두 가지 모델로 구성되어 있으며, 특히 Opus 4는 복잡한 추론과 코딩 작업에서 현존 최고 수준의 성능을 자랑합니다. Claude 4는 SWE-bench, GPQA 등의 벤치마크에서 OpenAI GPT-4.1, Google Gemini 2.5 Pro를 능가하는 성과를 기록하며 주목받고 있습니다. 또한 멀티모달 입력, 확장된 추론 모드, 코드 생성 및 수정, Google Workspace 통합 등 실용적이고 강력한 기능들이 탑재되어 있어, 다양한 업무 환경에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 블로그에서는 Claude 4 시리즈의 주요 모델 구성부터 특징, 벤치마크 성능, 그리고 다양한 자체 테스트 결과까지 살펴보겠습니다.
1. Claude 4 개요
Claude 4 제품군에는 두 가지 주요 모델이 있습니다:
- Claude Opus 4: 가장 강력한 최첨단 모델로, 까다로운 작업과 복잡한 추론에 탁월한 성능을 발휘합니다. 심층적인 분석 및 복잡한 작업을 위해 설계되었습니다.
- Claude Sonnet 4: 중형 모델로, 일상적인 작업과 대용량 애플리케이션에 적합한 성능과 비용 효율성의 균형을 제공합니다. 속도와 성능의 균형을 맞추어 실용적인 접근 방식을 유지하며 여러 작업을 원활하게 전환할 수 있습니다. Claude Sonnet 4는 이전 모델인 Claude Sonnet 3.7을 대체합니다.
두 모델 모두 하이브리드 추론 모델로 작동하며, 거의 즉각적인 응답과 더 깊이 있는 추론을 위한 확장된 사고(extended thinking) 모드 사이를 전환할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 추론 작업에 대한 성능이 크게 향상됩니다.
Claude 4 모델의 핵심 사양은 다음과 같습니다.
- 컨텍스트 창: 일반적으로 200,000 토큰을 지원하며, 이는 약 500페이지 분량의 텍스트에 해당합니다. 특히 Opus 4는 분석을 위해 최대 128,000개의 출력 토큰을 지원하며, 전체 컨텍스트 창은 거의 100만 토큰에 가깝습니다. 토큰은 모델이 처리할 수 있는 가장 작은 텍스트 데이터 단위입니다.
- 멀티모달 기능: 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.
https://www.anthropic.com/news/claude-4
Introducing Claude 4
Discover Claude 4's breakthrough AI capabilities. Experience more reliable, interpretable assistance for complex tasks across work and learning.
www.anthropic.com
2. Claude 4 특징 및 주요 기능
Claude 4 모델은 AI 시스템이 작업 계획, 도구 사용 및 에이전트 제어 가능성을 개선하여 할 수 있는 일의 범위를 확장합니다. 가장 두드러지는 특징은 다음과 같습니다.
1) 하이브리드 추론 및 확장된 사고: 사용자는 필요에 따라 신속한 응답과 심층 분석 및 계획을 위한 확장된 사고 모드를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 작업 과정에서 필요에 따라 데이터 분석을 실행하고 정확도를 높일 수 있으며, 다음 단계를 더 잘 예측하고 실행할 수 있습니다.
2) 향상된 코딩 능력: Anthropic에 따르면 Opus 4는 "세계 최고의 코딩 모델"입니다. 대규모 코드베이스 리팩토링, 전체 스택 아키텍처 관리, 고수준 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 에이전트 시스템 설계 등 소프트웨어 개발 시나리오에 탁월합니다. Sonnet 4는 코드 리뷰, 버그 수정, 새로운 기능 개발 등 일상적인 개발 작업에 최적화되어 있습니다.
3) 강력한 에이전트 기능: 수천 단계에 걸쳐 다단계 워크플로우를 처리할 수 있는 자율적인 AI 에이전트를 구동하도록 설계되었습니다. 복잡하고 장기적인 작업을 최소한의 감독으로 수행할 수 있습니다.
4) 광범위한 도구 통합 및 사용:
- Google Workspace 통합: 문서, 이메일, Asana 작업 등 Google Workspace를 검색하고 분석하여 보고서를 작성할 수 있습니다.
- Asana 통합: PRD(Product Requirements Document)를 읽고 구조화된 작업으로 전환하며, 팀원에게 할당하고 마감일을 설정할 수 있습니다.
- Claude Code: 개발자가 터미널 인터페이스에서 직접 상당한 엔지니어링 작업을 위임할 수 있는 에이전트 명령줄 도구입니다. 코드 리포지토리 검색, 파일 편집, 테스트 작성, GitHub에 변경 사항 커밋 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
- Artifacts 기능: 사용자가 코드 스니펫 및 문서를 생성하고 상호 작용할 수 있습니다.
- Computer Use (베타): 화면 내용을 해석하고 키보드 및 마우스 입력을 시뮬레이션하여 컴퓨터를 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 다양한 애플리케이션에서 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 실행할 수 있습니다.
- Web Search: 유료 사용자에 한해 제공되며 웹 검색 기능을 통해 정보를 수집할 수 있습니다.
- Zapier 통합: Google Sheets, Slack, Notion과 같은 수천 개의 앱에 연결하여 작업을 수행할 수 있습니다.
5) 향상된 안전 및 정렬: Anthropic의 안전 중심 접근 방식을 유지하며, 광범위한 외부 전문가 테스트를 거쳤습니다. 헌법적 AI(Constitutional AI) 접근 방식을 통해 유해하지 않고 유용한 시스템을 훈련합니다. Claude Sonnet 3.7보다 리워드 해킹에 관여할 가능성이 65% 적습니다.
다음은 Anthropic의 Claude 4 특징과 기능 소개영상, "A day with Claude"의 주요 내용을 요약해 드리겠습니다.
이 동영상에서 Maggie는 Claude를 사용하여 하루 일과를 준비하고 업무를 수행하는 모습을 보여줍니다. Claude는 그녀의 디지털 작업 공간과 통합되어 다양한 작업을 효율적으로 처리하도록 돕습니다.
- 일과 준비: Maggie의 문서, 이메일, Asana 분석을 통해 하루 일정을 파악하는 정리된 보고서를 생성했습니다.
- 연구 회의 준비: 교육 제안서 분석 및 심층 문헌 검토를 수행하여 연구 질문에 대한 종합 보고서를 작성했습니다.
- 개발자 행사 준비: Claude Code를 사용하여 주문 관리 시스템 웹 앱 프로토타입 구축 작업을 위임하여 시간을 절약했습니다.
-
Asana 작업 정리: PRD(문서)를 Claude 연동하여 실행 가능한 Asana 작업으로 변환하고 팀원 할당 및 마감일 설정을 자동화했습니다.
이 동영상은 Claude가 다양한 업무 도구와 통합되어 일과 준비, 연구, 코딩, 작업 관리 등 다양한 작업을 자동화하고 효율화함으로써 사용자의 시간을 절약하고 핵심적인 전략 작업에 집중할 수 있도록 돕는 협업자 역할을 한다는 것을 보여줍니다.
3. Claude 4 벤치마크 결과
Anthropic은 Claude 4 모델이 다양한 벤치마크에서 경쟁 모델을 능가한다고 밝혔습니다.
SWE-bench Verified: 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하는 모델의 능력을 측정하는 코딩 벤치마크입니다.
- Claude Opus 4는 72.5%의 점수를 기록하며 경쟁 모델을 크게 앞섰습니다.
- OpenAI의 GPT-4.1은 54.6%, Google의 Gemini 2.5 Pro는 63.2%.
- Opus 4는 SWE-bench 및 TAU-bench와 같은 코딩 및 에이전트 중심 벤치마크에서 강력한 성능을 보여주었습니다.
GPQA Diamond: 일반 지식 벤치마크입니다.
- Opus 4는 74.9%, GPT-4.1은 66.3%, Opus 4는 에이전트 작업, 수학 및 다국어 쿼리를 측정하는 다른 벤치마크에서도 경쟁 모델을 능가했습니다.
그러나 자체 보고된 벤치마크는 현실 세계 사용 사례와 항상 일치하지 않으므로 성능의 가장 좋은 지표로 간주되지 않는다는 점에 유의해야 합니다.
4. Claude 4 성능 테스트
다음은 Claude 4의 성능을 실제로 테스트해 보겠습니다. 테스트는 https://claude.ai 에서 무료로 제공하는 Claude Sonnet 4 모델을 선택해서 진행하였습니다.
- 3D 인터랙티브 태양계 애니메이션: 사용자가 자유롭게 확대, 축소, 회전하며 탐색할 수 있는 태양계를 만들고, 각 행성의 공전 애니메이션을 구현하도록 요청한 결과, Claude 4는 아래와 같이 첫 시도에 구현을 성공하였습니다. 아래 화면을 클릭하시면 실제 구현결과를 확인하실 수 있습니다.
- Rubik's 큐브 시뮬레이터: 크기 조정이 가능한 정육면체 큐브의 색을 섞은 후, 전체 면의 색을 다시 맞추는 시뮬레이터 구현에서는 Claude 4는 여러번의 시도결과, 큐브의 각 면 색상 생성과 회전을 구현하는 것에 성공하였지만, 색상을 맞추는 기능을 완전하게 구현하지 못하였습니다.
- 호텔 체인 확장 전략 수립: Claude 4는 리스본, 베를린, 런던에 부티크 호텔 체인을 소유한 사용자의 유럽 및 아시아 확장 계획에 대해 문의를 받고, 관광 성장률, 계절별 점유율 패턴, 지역 경제 지표 등 다양한 요인을 분석하여 최적의 확장 도시를 추천하고 시각화 자료까지 제공하는 등 실제 비즈니스 문제 해결 능력을 보여주었습니다. 아래 화면을 클릭하시면 실제 구현결과를 확인하실 수 있습니다.
- 전기 자동차 배터리 기술 발전 분석: Claude 4는 최근 배터리 기술의 발전이 전기 자동차의 주행 거리, 충전 속도, 보급률에 미친 영향을 분석하고, 관련 과학 연구, 산업 데이터, 기술 사양을 종합하여 시각적 비교 자료와 함께 핵심 과학적 발전을 요약했습니다. 아래 화면을 클릭하시면 실제 구현결과를 확인하실 수 있습니다.
다음은 Claude 4의 코딩, 수학, 추론 성능을 테스트해 보겠습니다. 코딩 성능은 코딩 교육 사이트 edabit.com의 Python, JavaScript, C++ 문제를 통해 테스트하고, 수학 문제는 기하학, 확률, 수열, 최적화, 복합 문제 등으로 구성된 6개의 문제를 사용했습니다. 모든 평가 항목은 재시도 없이 첫 번째 시도의 채점 결과를 그대로 반영하였습니다.
1) 코딩 테스트
| Claude 4 | Medium | Hard | Very Hard | Expert |
| Python | Pass | Pass | Pass | Pass |
| JavaScript | Pass | Pass | Pass | Pass |
| C++ | Pass | Pass | Pass | Pass |
코딩 테스트 결과, Claude 4는 Python, JavaScript, C++ 문제를 모두 성공하였습니다.
2) 수학 테스트
다음은 Claude 4의 수학문제 답변 내용입니다. 아래 화면을 클릭하시면 실제 구현결과를 확인하실 수 있습니다.
| No. | 문제 구분 | 문제 | Claude 4 |
| 1 | 기초 대수 문제 | 두 숫자 𝑥 x와 𝑦 y가 있습니다. 이들이 만족하는 식은 3 𝑥 + 4 𝑦 = 12 3x+4y=12이며, 𝑥 − 2 𝑦 = 1 x−2y=1입니다. 𝑥 x와 𝑦 y의 값을 구하세요 | Pass |
| 2 | 기하학 문제 | 반지름이 7cm인 원의 넓이를 구하세요. 𝜋 = 3.14159 π=3.14159로 계산하세요. | Pass |
| 3 | 확률 문제 | 주사위를 두 번 던졌을 때, 두 숫자의 합이 7이 될 확률을 구하세요. | Pass |
| 4 | 수열 문제 | 첫 번째 항이 3이고, 공차가 5인 등차수열의 10번째 항을 구하세요. | Pass |
| 5 | 최적화 문제 | 어떤 직사각형의 둘레가 36cm입니다. 이 직사각형의 넓이를 최대화하려면 가로와 세로의 길이는 각각 얼마여야 하나요? | Pass |
| 6 | 복합 문제 | 복소평면에서 다음 극한값을 구하시오. lim[n→∞] (1 + i/n)^(n^2) 여기서 i는 허수단위 (i^2 = -1)입니다. | Pass |
수학 테스트에서 Claude 4는 기초 대수, 기하학, 확률, 수열, 최적화, 복합문제 등 여섯 문제를 모두 성공하였습니다.
3) 추론 테스트
Claude 4의 버스 추론문제 응답 내용입니다. 아래 화면을 클릭하시면 실제 구현결과를 확인하실 수 있습니다.
| No. | 문제 | Claude 4 |
| 1 | 5학년과 6학년 학생 160명이 나무 심기에 참가하였습니다. 6학년 학생들이 각각 평균5그루,5학년 학생들이 각각 평균 3그루씩 심은 결과 모두 560그루를 심었습니다. 나무심기에 참가한 5,6학년 학생은 각각 몇명일까요? |
Pass |
| 2 | 베티는 새 지갑을 위해 돈을 모으고 있습니다. 새 지갑의 가격은 $100입니다. 베티는 필요한 돈의 절반만 가지고 있습니다. 그녀의 부모는 그 목적을 위해 $15를 주기로 결정했고, 할아버지와 할머니는 그녀의 부모들의 두 배를 줍니다. 베티가 지갑을 사기 위해 더 얼마나 많은 돈이 필요한가요? | Pass |
| 3 | 전국 초등학생 수학경시대회가 열렸는데 영희,철수,진호 세사람이 참가했습니다. 그들은 서울,부산,인천에서 온 학생이고 각각 1등,2등,3등 상을 받았습니다. 다음과 같은 사항을 알고 있을때 진호는 어디에서 온 학생이고 몇등을 했습니까? 1) 영희는 서울의 선수가 아닙니다. 2) 철수는 부산의 선수가 아닙니다. 3)서울의 선수는 1등이 아닙니다. 4) 부산의 선수는 2등을 했습니다. 5)철수는 3등이 아닙니다. | Pass |
| 4 | 방 안에는 살인자가 세 명 있습니다. 어떤 사람이 방에 들어와 그중 한 명을 죽입니다. 아무도 방을 나가지 않습니다. 방에 남아 있는 살인자는 몇 명입니까? 단계별로 추론 과정을 설명하세요. | Pass |
| 5 | A marble is put in a glass. The glass is then turned upside down and put on a table. Then the glass is picked up and put in a microwave. Where's the marble? Explain your reasoning step by step. | Pass |
| 6 | 도로에 5대의 큰 버스가 차례로 세워져 있는데 각 차의 뒤에 모두 차의 목적지가 적혀져 있습니다. 기사들은 이 5대 차 중 2대는 A시로 가고, 나머지 3대는 B시로 간다는 사실을 알고 있지만 앞의 차의 목적지만 볼 수 있습니다. 안내원은 이 몇 분의 기사들이 모두 총명할 것으로 생각하고 그들의 차가 어느 도시로 가야 하는지 목적지를 알려 주지 않고 그들에게 맞혀 보라고 하였습니다. 먼저 세번째 기사에게 자신의 목적지를 맞혀 보라고 하였더니 그는 앞의 두 차에 붙여 놓은 표시를 보고 말하기를 "모르겠습니다." 라고 말하였습니다. 이것을 들은 두번째 기사도 곰곰히 생각해 보더니 "모르겠습니다." 라고 말하였습니다. 두명의 기사의 이야기를 들은 첫번째 기사는 곰곰히 생각하더니 자신의 목적지를 정확하게 말하였습니다. 첫번째 기사가 말한 목적지는 어디입니까? | Fail |
Claude 4는 추론 성능 테스트 중 버스 문제를 제외하고 모두 성공하였습니다. 버스 문제는 두 번째 시도에서 성공하였습니다.
5. 맺음말
Anthropic의 Claude 4 Opus 및 Claude 4 Sonnet 모델은 코딩, 추론 및 에이전트 기능 분야에서 AI의 새로운 표준을 설정합니다. 이 모델들은 기존의 도구를 넘어 진정한 협력자로서 기능하며, 복잡한 프로젝트 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Opus 4는 심층적인 연구 및 복잡한 워크플로우 오케스트레이션과 같은 까다로운 작업에 탁월하며, Sonnet 4는 일상적인 작업 및 대용량 애플리케이션에 효율적인 솔루션을 제공합니다.
Claude 4 모델의 출시는 AI 에이전트가 사용자를 대신하여 행동하고, 사고와 실행 간의 간극을 메우는 "오픈 에이전트 웹"의 현실화에 기여하고 있습니다. 물론 높은 가격이나 통합의 초기 단계에 따른 잠재적인 어려움과 같은 고려 사항도 있습니다. 그러나 Claude 4의 능력은 AI 시스템이 조직 내에서 루틴 분석 처리, 부서 간 조율, 심지어 최소한의 감독으로 전체 워크플로우 관리와 같은 점점 더 전문화된 역할을 수행하는 미래를 향한 중요한 단계를 보여줍니다.
오늘 블로그는 여기까지입니다. 여러분도 Claude 4를 한번 경험해보시길 추천드리면서, 그럼 저는 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!
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