“코딩 실력, AI로 평가받는다?” Aider LLM이 바꿔놓은 코드 평가의 미래

LLM을 제대로 평가하는 법, 이제는 Aider가 기준이 된다

요즘 인공지능이 글도 쓰고, 그림도 그리고, 심지어 코딩까지 하는 세상입니다. 그런데 한 가지 궁금증이 생기죠.
“이 AI가 진짜 실력이 있는 걸까?”

이 질문에 가장 정확하게 답해주는 솔루션 중 하나가 바로 Aider LLM 리더보드입니다.

Aider는 기존 LLM 평가 도구들과는 다르게, 코드를 실제로 작성하고 수정하는 능력에 초점을 맞춥니다.
특히 다양한 언어(C++, Go, Java, JavaScript, Python, Rust)의 고난도 코딩 문제를 활용해 AI의 ‘개발자로서의 실력’을 직접 시험합니다.

이번 블로그에서는 Aider의 리더보드 시스템, 평가 방식, 그리고 어떤 모델이 두각을 나타내고 있는지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.
AI 코딩 성능을 객관적으로 비교하고 싶은 분이라면 꼭 읽어보세요!

반응형

---

📌 Aider LLM 리더보드란?

🧠 AI의 ‘진짜’ 코딩 실력을 평가하다

Aider LLM 리더보드는 단순한 코드 생성 능력이 아닌, 지시를 정확히 따르고, 버그를 수정하고, 사람의 개입 없이 작업을 완료하는 능력을 평가합니다.
즉, ‘사람처럼 코딩할 수 있느냐’를 보는 평가입니다.

🔍 평가 기준: Exercism 기반 225개 고난도 문제

• 평가 도구: Exercism의 고급 문제 세트
• 언어: C++, Go, Java, JavaScript, Python, Rust
• 총 과제 수: 225개
• 평가 기준: 얼마나 많은 문제를 성공적으로 해결했는지 + 얼마나 적은 비용으로 했는지

Aider는 이런 정밀한 평가로 LLM들의 성능을 랭킹화하며, 실제 개발 업무에 활용 가능한지를 확인할 수 있게 해줍니다.

---

🏆 누가 잘했나? - Gemini 2.5 Pro, 가격과 성능의 균형

💡 Gemini 2.5 Pro의 리더보드 성적

최근 업데이트된 Gemini 2.5 Pro의 리더보드 성적은 주목할 만합니다.

• 비용: $6 (전체 평가 기준)
• 성능: 상위 10위권에 드는 결과
• 특이점: 상위권 모델 중 DeepSeek 모델을 제외하고 가장 낮은 비용

즉, 비용 효율성과 성능의 균형에서 두각을 나타낸 것이죠.
특히 유료 API를 통해 제공되기 시작하면서, 실사용자의 선택 폭도 넓어졌습니다.

728x90

---

🔧 Aider를 통한 AI 성능 평가, 어떻게 활용할 수 있을까?

✅ 활용 포인트

• 모델 선택 시 객관적 지표로 활용: GPT, Gemini, Claude, Mistral 등 다양한 모델 중 무엇을 써야 할지 고민될 때 리더보드를 참고하면 좋습니다.
• 코딩 교육 및 시험: Aider의 평가는 실제 사람처럼 문제를 푸는지 확인하므로, 교육용 혹은 채용 시험 대체 수단으로도 응용 가능합니다.
• 기업 내 AI 도입 검토 자료로도 활용 가능

https://aider.chat/docs/leaderboards/?fbclid=IwY2xjawJpheRleHRuA2FlbQIxMAABHgnaXqBfPHct8IdzivCvx0Dd5n3YGoppdcr78nBDI9D0-kLK4_7ldE9NRdiz_aem_HjcIy0ZHkZhfV9LkoiKU_w

Aider LLM Leaderboards