당신의 AI는 얼마나 낡았는가 — 20개 모델의 출시일과 학습 컷오프 비교

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AI 모델이 얼마나 최신인지를 결정하는 날짜는 두 가지입니다. 출시일은 연구소가 모델을 세상에 내놓은 날이고, 학습 컷오프는 모델이 더 이상 새 데이터를 읽지 않게 된 시점입니다. 이 페이지는 8개 연구소의 현행 모델 20개에 대해 두 날짜를 나란히 정리하고, 각 날짜로부터 경과한 시간을 카운터로 실시간 표시합니다. 모델명마다 해당 날짜의 출처가 된 연구소 문서로 링크가 걸려 있고, 동일한 데이터는 models.json으로도 제공됩니다.

출시일과 컷오프의 간극

헤드라인에 오르는 것은 출시일이지만, 모델이 실제로 알고 있는 세계의 끝은 컷오프입니다. 9월에 출시된 모델이 4월에 읽기를 멈췄다면, 사용자가 첫 질문을 입력하기도 전에 이미 다섯 달 뒤처진 상태로 출시된 셈입니다. 실제 데이터에서도 이런 사례가 보입니다. GPT-6 Astra는 2026년 9월 3일에 출시됐지만 학습 데이터는 2026년 4월 30일에 멈춰 있고, Gemini 3.1 Pro는 2026년 2월 출시에 컷오프가 2025년 1월로 1년 이상의 격차가 있습니다. 이 페이지의 카운터는 두 날짜로부터 각각 위로 올라가도록 설계돼 있어, 누군가 수치를 직접 수정하지 않아도 숫자가 계속 정확하게 유지됩니다.

공개되지 않은 컷오프

표에 오른 20개 모델 중 컷오프가 실제로 공개된 것은 10개뿐이고, 8개 연구소 중 최소 하나의 모델에 대해 컷오프를 공개한 곳은 Anthropic, Google DeepMind, Meta, OpenAI, xAI의 5곳입니다. Mistral AI, Alibaba, DeepSeek의 최신 모델들은 대부분 컷오프가 'Not established'로 표시돼 있습니다. 저자는 빈칸이 확인된 벤더 소스에서 컷오프를 확정하지 못했다는 뜻이며, 연구소가 한 번도 공개한 적 없다는 증거는 아니라고 선을 긋습니다.

웹 검색은 격차를 메꾸지 못합니다

컷오프 이후의 정보를 모델이 검색으로 찾아주면 문제가 해결되는 것 아니냐는 반문에 저자는 명확하게 부정합니다. 모델이 웹을 검색할 때 그것은 학습이 아니며, 몇 페이지를 읽고 그 한 번의 답변에만 활용한 뒤 잊어버립니다. 새 채팅을 열면 다시 4월로 돌아가 있다는 것입니다. 검색 도구는 격차 위에 종이를 붙일 뿐 결코 메우지 못한다고 설명합니다.

모델은 모델에 대한 나쁜 정보원입니다

컷오프를 확인하는 가장 직접적인 방법은 모델에게 물어보는 것입니다. 잘 만들어진 모델은 답하거나 모른다고 말하지만, 자신 있게 날짜를 지어내는 모델은 그 자체로 자기에 대한 유용한 정보를 드러낸 셈입니다. 다만 답변을 곧이곧대로 믿기 전에 이 페이지와 대조하라고 권합니다. 모델은 모델에 관해서는 좋은 정보원이 아니기 때문입니다.

에이전트를 위한 활용법

이 프로젝트의 실용적 지점은 코딩 에이전트에 있습니다. 에이전트가 이미 읽고 있는 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 몇 줄을 추가해, 모델명·버전·날짜를 '최신'으로 언급하기 전에 https://stale.jock.pl/models.json 을 가져와 확인하고, 날짜가 붙은 것은 확인 전까지 미검증으로 취급하라고 지시할 수 있습니다. 모델 자체의 지식은 컷오프에서 멈춰 있고 틀린 답도 자신 있게 나오기 때문에, 가중치에 박힌 날짜 대신 오늘의 날짜를 읽게 하자는 취지입니다. export에는 모델별 출시일, 공개된 컷오프, 출처 링크가 담기며 페이지가 갱신될 때마다 재생성됩니다. 에이전트와 크롤러를 위한 llms.txt도 제공되고, 목록이 바뀌면 그 파일도 함께 갱신되며 변경 내역은 Digital Thoughts에 기록됩니다.

Hacker News 반응

• @ryanschaefer — 사람들은 LLM이 만들어내는 새로운 플랫 스타일을 선호하나요? 저는 예전에 쏟아져 나오던 그라디언트 테마만큼은 신경 쓰이지 않습니다.
• @jasonjmcghee — 여전히 중요한 문제이지만, 좋은 추론과 도구 사용, 웹 검색이 있는 시대에는 예전만큼 큰 문제는 아니게 됐습니다.
• @dominotw — 그래도 모든 추론은 사전학습 데이터에서 나옵니다.
• @bigmadshoe — 웹 검색이 필요하다는 것까지 추론해낸다는 뜻인 것 같습니다.
• @jasonjmcghee — 혹은 필요한 정보를 얻기 위한 다른 종류의 검색, 지식 습득, 컴퓨터 사용 같은 것들을 의미한 것입니다.

원문: stale.jock.pl / 번역·요약: Trawling