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Claude Opus 4.5 평가: 코딩 분야의 혁신과 그 한계

Vibe Check: Opus 4.5 Is the Coding Model We've Been Waiting For

작성자
Ruby AI News
발행일
2025년 11월 24일

핵심 요약

  • 1 Claude Opus 4.5는 탁월한 계획 및 실행 능력으로 '바이브 코딩'의 한계를 확장한 역대 최고의 코딩 모델로 평가됩니다.
  • 2 병렬 작업 처리, 복잡한 코드베이스 리팩토링, Ruby on Rails 및 Gem 개발 패턴 학습 등 다양한 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
  • 3 글쓰기에서는 자연스러운 문체를 제공하나 편집 능력은 관대하여 비판적 피드백이 부족하며, AI Diplomacy에서는 전략적이지만 고집스러운 특성을 보였습니다.

도입

Anthropic의 최신 AI 모델인 Claude Opus 4.5가 출시되었습니다. 본 평가는 Opus 4.5가 코딩, 글쓰기, AI Diplomacy 등 다양한 영역에서 보여준 성능을 심층적으로 분석합니다. 특히, 기존 모델들이 도달하지 못했던 '바이브 코딩'의 새로운 지평을 열었다는 점에서 주목받고 있으며, 그 잠재력과 함께 개선이 필요한 부분들을 면밀히 검토합니다.

코딩 성능: 압도적인 우위

Opus 4.5는 현존하는 코딩 모델 중 최고로 평가받습니다.

  • 계획 모드 개선: 사용자 중심의 직관적 계획을 수립하며, 복잡한 리팩토링에서 Codex Max 5.1보다 우수한 통찰력을 제공합니다.

  • 병렬 워크플로우: 여러 프로젝트 동시 진행 시 컨텍스트를 유지합니다. Cora 이탈 감지 기능 완성, 자동화된 코드 리뷰어 구축, David Heinemeier Hansson의 Ruby on Rails 코딩 패턴 및 Andrew Kane의 Ruby Gem 작성 원칙 학습 등 복잡한 작업을 효율적으로 처리했습니다.

  • 디자인 반복: 20회 UX 디자인 반복 작업에서도 일관된 개선 방향을 유지하며, 이전 모델들의 ‘제자리걸음’ 없이 꾸준한 발전을 이루었습니다.

글쓰기 성능: 자연스러운 문체, 아쉬운 편집 능력

Opus 4.5는 AI-스러운 표현 없이 자연스러운 문체를 구사하나, 편집 능력에는 한계가 있습니다.

  • 편집: Sonnet 4.5나 GPT-5.1 Thinking과 달리 초고 검토 시 미미한 수정 사항만을 제시하여, 심층적인 비판 능력이 부족함을 드러냈습니다.

  • 장문 작성: 작가의 의도를 깊이 이해하기보다 내용을 요약하는 경향을 보였습니다.

  • 단문 작성: X와 LinkedIn 홍보 문구 작성에서는 간결하고 핵심을 잘 포착하여 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만, 행동 유도 문구(Call to Action) 누락은 아쉬운 점입니다.

AI Diplomacy: 전략적이지만 고집스러운 플레이

Opus 4.5는 AI Diplomacy 벤치마크에서 Gemini 3, GPT-5.1, Grok 4.1을 상대로 승리하며 Claude 모델 중 첫 승리를 기록했습니다.

  • 배신 역설: 동맹 배신율이 높았지만, 타인의 배신을 예상하지 못하는 경향을 보였습니다.

  • 플레이 스타일: Gemini 3 Pro나 Grok 4.1보다 장황하고, GPT-5.1보다 정직하며, 관계 중심적이고 투명하게 의도를 드러내 숙련된 상대에게 약점이 될 수 있습니다.

  • 조정 가능성: 프롬프트 최적화에 반응하나, GPT-5나 Gemini 3만큼 극적인 성능 향상을 보이지 않아, 고집스러운 특성이 강하게 나타났습니다.

결론

Claude Opus 4.5는 코딩 분야에서 혁신적인 성능을 보여주며 '바이브 코딩'의 새로운 시대를 열었습니다. 복잡한 개발 워크플로우를 효율적으로 처리하고, 실제 제품 개발 환경에서 유용한 기능을 제공한다는 점에서 개발자들에게 필수적인 도구가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 글쓰기 편집 능력의 부족과 AI Diplomacy에서의 고집스러운 특성은 모델의 한계로 지적됩니다. 결국 Opus 4.5는 코딩에 최적화된 모델로서 특정 사용 사례에서는 탁월한 선택이 될 수 있으나, 비판적 편집이나 높은 유연성이 요구되는 작업에서는 다른 모델을 고려할 필요가 있습니다. 모델의 '개성'이 중요해지는 시대에, 사용 목적에 맞는 AI 모델을 선택하는 것이 중요함을 시사합니다.

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