GPT-4.1을 넘어선 라이너가 공개한 '검색 최적화 LLM'의 진짜 경쟁력은?

라이너, 검색 LLM 공개…왜 GPT-4.1과 비교했을까?

2025년 7월 3일, 인공지능(AI) 기반 검색 서비스 전문기업 라이너(LINER)는 자사의 검색 최적화 대형언어모델(LLM)을 공식 발표했습니다. 특히 이번 발표에서 눈길을 끈 부분은 오픈AI의 최신 모델 GPT-4.1과 직접 비교하여 우위를 주장했다는 점입니다.

GPT-4.1은 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 LLM 중 하나지만, '검색'이라는 좁고 깊은 영역에서는 한계가 존재합니다. 라이너는 이를 겨냥해 '효율적인 검색 응답'이라는 관점에서 자사의 LLM이 더 뛰어나다고 주장했습니다.

이는 단순 성능 비교가 아닌, 사용자 검색 의도에 기반한 실용적 응답 능력의 측면에서의 차별화를 강조한 것으로 보입니다.

 

라이너 검색 LLM 성능 평가 결과 (사진=라이너) 출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

검색에 특화된 LLM의 정의와 필요성

LLM은 일반적으로 자연어 처리, 텍스트 생성, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 언어 모델입니다. 하지만 정보 검색(Search) 분야에서는 조금 다른 접근이 필요합니다.

검색 특화 LLM이란,

• 사용자의 쿼리(intent)를 이해하고,
• 관련 정보를 외부에서 호출하거나 구조화된 결과를 제공하며,
• 신뢰할 수 있는 출처 기반의 응답을 생성하는 데 초점을 맞춥니다.

GPT 계열 모델들은 전지전능해 보이지만, 실제 검색 질의에서는 정보 왜곡(hallucination) 문제나 출처 불분명성 문제가 발생할 수 있습니다. 라이너는 이러한 한계를 보완하고자 검색에 특화된 모델을 직접 개발해 왔습니다.

 

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라이너 LLM의 8가지 벤치마크 항목 분석

라이너는 GPT-4.1과의 비교를 위해 독자적인 8가지 성능 기준을 설정했습니다. 이 기준은 단순 텍스트 생성 능력이 아니라 검색 기반 응답 품질을 평가하는 데 중점을 둡니다.

• 카테고리 분류: 검색 의도를 빠르게 이해해 분류하는 능력
• 과제 분류: 질의 속의 업무 유형을 파악
• 외부 도구 실행: 필요한 API나 데이터 호출 여부
• 중간 답변 생성: 복잡한 질문에 단계별 응답 생성
• 질문 분해: 다중 질문을 나눠 처리하는 능력
• 필요 문서 식별: 적합한 문서를 고르는 능력
• 출처 포함 응답: 신뢰도 있는 출처 제시
• 할 일 관리: 일정 관리 등 응용 실행 능력

라이너는 이 항목 중 8개 모두에서 경쟁력을 보였으며, 특히 앞의 4개 항목은 GPT-4.1을 능가했다고 강조했습니다.

GPT-4.1을 능가한 핵심 성능 4가지

라이너 LLM은 다음과 같은 핵심 영역에서 GPT-4.1보다 뛰어난 결과를 보였다고 발표했습니다:

1. 속도 – 빠른 응답 생성으로 대화 흐름 유지
2. 정확도 – 질문 의도 해석 및 문서 연결력 향상
3. 비용 절감 – 평균 30~50% 저렴한 처리 단가
4. 검색 기반 응답 최적화 – 비문학 질문에 대한 적중률 상승

이는 라이너가 직접 개발한 벤치마크 시스템의 결과이지만, 검색 중심 사용자 경험을 설계하는 데에는 의미 있는 시사점을 제공합니다.

비용은 절반, 속도는 향상…실사용에 유리한 조건

기업들이 대규모 AI를 운영할 때 가장 중요하게 따지는 요소는 성능 대비 비용 효율성입니다. 라이너는 자사의 LLM이 GPT-4.1 대비 토큰당 처리 비용이 평균 30~50% 저렴하며, 대량 트래픽을 감당하는 데에도 유리하다고 강조했습니다.

이러한 효율성은 SaaS 기반 검색 엔진, 고객센터 챗봇, 브라우저 확장기능 등 다양한 비즈니스에 즉시 적용 가능한 장점으로 작용합니다.

데이터 중심 접근법과 10년간의 축적 노하우

라이너는 단기간에 AI 모델을 만든 기업이 아닙니다. 2013년부터 시작된 하이라이터 서비스부터 현재의 AI 검색에 이르기까지, 약 10년간 쌓아온 사용자 검색 데이터와 피드백을 기반으로 학습을 진행해 왔습니다.

이는 단순한 모델 튜닝이 아닌, 실제 사용자 행동 기반의 지속적인 학습이라는 점에서 사용자 중심 AI 개발 사례로 평가할 수 있습니다.

검색 LLM의 실전 활용 가능성과 확장성

라이너 검색 LLM은 현재 라이너 웹/앱 서비스에 이미 탑재되어 있고, 향후 B2B API 제공, 커스텀 챗봇, 브라우저 기반 검색 도우미 등으로 확장될 예정입니다.

또한 검색뿐 아니라 업무 자동화, 학습 지원, 커뮤니티 Q&A 최적화 등 다양한 영역으로의 응용 가능성이 제시되고 있습니다.

구글 SEO와 AI 검색의 접점, 무엇이 달라질까?

이제 정보 탐색의 시작점은 점점 '검색창'에서 '대화형 AI'로 옮겨가고 있습니다. 구글 역시 AI Overview 기능을 탑재하며 검색 LLM의 중요성을 강화하고 있습니다.

라이너가 제시한 검색 LLM은 향후 Google SEO 전략에도 영향을 미칠 수 있습니다.

• 콘텐츠는 단순 키워드보다 의도 중심으로 최적화돼야 하며
• 출처가 명확하고, 신뢰성 높은 답변을 생성하는 구조가 더 선호될 것입니다

SEO 전문가라면 검색 LLM의 구조와 흐름을 반드시 이해할 필요가 있습니다.

결론: 라이너 검색 LLM이 시장에 던지는 메시지

국내 스타트업이 자체 LLM을 개발해 GPT-4.1을 공개적으로 능가했다고 발표한 것은 매우 이례적입니다. 이는 곧 국산 AI 생태계가 기능성과 비용 효율성 면에서 충분히 경쟁력이 있음을 시사하는 상징적인 사례입니다.

검색 특화 AI의 흐름은 단순한 기술 유행이 아니라, 사용자와 콘텐츠의 본질적 연결을 위한 진화 과정입니다.

관련 자료 및 링크

• 라이너 공식 웹사이트
• GPT-4.1 OpenAI 소개
• AI 기반 검색 동향 리포트 (MIT Tech Review)
• 구글 AI 검색 변화 공식 블로그