EgRuplar 소개
EgRuplar 소개
AI 도구·신규 LLM·연구 동향을 매주 검증해 비개발자 지식근로자가 5분 안에 따라잡을 수 있는 한국어 레퍼런스를 제공합니다.
기획·마케팅·운영·디자인 직군이 공식 출처 기반으로 AI 도구를 평가·도입할 수 있도록, 과장 없는 정량 비교와 실전 가이드를 발행합니다.
2024년 창간
편집 원칙
큐레이션 4원칙
01
1차 자료 우선
공식 릴리스 노트·연구 논문·벤치마크 보고서를 1차 자료로 사용합니다. 미검증 수치, 언론 추측 기사, 비공식 소스는 인용하지 않습니다. 모든 벤치마크 점수에는 측정 날짜와 버전을 명시합니다.
적용 사례GPT-4o 한국어 점수 '71.2'는 KMMLU 공식 리더보드(2026년 4월 기준)에서 직접 확인한 수치입니다.
02
과장 배제
모델 성능을 표현할 때 '혁명적', '완벽한', '최고' 같은 수사적 표현을 사용하지 않습니다. 벤치마크 점수, 가격, 라이선스 같은 측정 가능한 수치로 설명합니다. 과장된 마케팅 표현은 원문에서도 삭제하고 사실만 전달합니다.
적용 사례'GPT-4o가 모든 업무를 해결한다'는 표현 대신 'GPT-4o는 KMMLU 71.2점, 128K 컨텍스트, 입력 $5/1M tok'으로 표기합니다.
03
한계 공시
벤치마크 점수가 실제 업무 성능과 다를 수 있음을 명시합니다. 테스트 조건(모델 버전·날짜·태스크 유형)을 공개하고, 특수 도메인(법률·의료·금융)에서의 한계를 별도로 기재합니다.
적용 사례Qwen2.5-72B 한국어 리뷰에서 '일반 비즈니스 문서에서는 우수하지만, 법률 계약서 조항 해석에서는 GPT-4o 대비 정확도가 낮았습니다'와 같이 한계를 명시합니다.
04
최신성 유지
LLM 시장은 매주 변화합니다. 가격·컨텍스트 윈도우·라이선스 변경은 확인 즉시 반영하며, 게시물 상단에 '최종 검토일'을 표시합니다. 주요 레퍼런스 페이지(/model-reference, /ai-glossary)는 매주 1회 이상 갱신합니다.
적용 사례Claude 3.7 Sonnet의 컨텍스트 윈도우가 128K→200K로 확대된 이후, 해당 모델을 언급한 모든 게시물을 검토·수정했습니다.
평가 방법론
평가 방법론
평가 개요모든 점수는 KMMLU·SWE-bench Verified·공식 API 가격 페이지를 1차 자료로 사용합니다. 편집팀의 자체 평가는 테스트 조건(모델 버전·API 설정·날짜·태스크 유형)을 명시한 경우에만 반영하며, 재현 가능하지 않은 비공식 테스트는 인용하지 않습니다.
데이터 소스한국어 성능은 KMMLU(한국어 멀티태스크 언어 이해, 57개 주제) 공식 리더보드를 기준으로 합니다. 코딩 성능은 SWE-bench Verified를 사용합니다. 가격은 각 공급사의 공식 API 가격 페이지에서 직접 확인하며, 프로모션·할인가는 반영하지 않습니다.
갱신 주기주요 레퍼런스 페이지(/model-reference, /ai-glossary)는 매주 1회 이상 갱신합니다. 가격·컨텍스트 윈도우·라이선스 변경은 공급사 공지 확인 후 즉시 반영합니다. 각 게시물 상단에 '최종 검토일'을 표시해 독자가 정보의 최신성을 직접 확인할 수 있도록 합니다.
한계 공시벤치마크 점수는 특정 조건에서의 성능 지표이며, 실제 업무 환경과 다를 수 있습니다. 특수 도메인(법률·의료·금융) 성능은 별도 테스트가 필요합니다. EgRuplar 편집팀은 AI 전문가이지만, 모든 테스트가 완전한 학술적 엄밀성을 갖추지는 않습니다. 중요한 도입 결정은 /tool-checklist로 직접 검증하는 것을 권장합니다.
편집팀
편집팀 소개
김현우
LinkedIn 프로필역할편집장
전문 분야LLM 벤치마크 분석, AI 도구 기업 도입 전략, 한국어 NLP
이수진
LinkedIn 프로필역할테크 에디터
전문 분야오픈소스 LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG 아키텍처
박재민
LinkedIn 프로필역할데이터 검증 에디터
전문 분야벤치마크 재현, 가격 데이터 검증, 라이선스 분석
Affiliate 공시
Affiliate 공시
EgRuplar는 일부 링크에서 affiliate 수익을 받을 수 있습니다. affiliate 수익이 발생하는 링크는 [AD] 표시로 명시적으로 구분합니다. affiliate 제휴 여부는 콘텐츠 추천 선정 과정에 영향을 주지 않습니다. 편집팀은 벤치마크·가격·한국어 성능을 기준으로 먼저 추천 목록을 확정한 뒤 affiliate 제휴 여부를 확인합니다.
affiliate 링크를 통한 구매는 독자에게 추가 비용을 발생시키지 않습니다. 공급사로부터 받은 무료 체험 계정, 조기 접근 권한, 홍보 목적의 협찬이 있을 경우 해당 게시물에 명시합니다. 광고·스폰서십·유료 협찬 콘텐츠는 독립 편집 콘텐츠와 명확히 구분해 표기합니다.