당신의 AI는 얼마나 오래되었나요? 20개 최신 모델의 출시일 및 학습 데이터 차단일

요약 – 모델의 최신성은 천차만별입니다. 많은 최상위 모델이 학습 데이터가 중단된 후 수개월이 지나서 출시되며, 8개 연구소 중 5곳만이 차단일(cutoff date)을 공개합니다.

이 추적기가 측정하는 것

결론: "Stale AI" 페이지는 각 모델에 대해 두 가지 타임스탬프를 나열합니다. 출시일(모델이 대중에게 공개된 시점)과 학습 차단일(모델이 학습한 데이터의 가장 최근 날짜)입니다. 이 둘 사이의 간격은 모델이 출시될 때 지식이 얼마나 오래되었는지를 정량화합니다.

이 사이트는 8개 주요 연구소(Meta, Anthropic, Mistral AI, Google DeepMind, OpenAI, Alibaba, xAI, DeepSeek)의 20개 모델을 추적합니다.
데이터는 자동으로 새로 고쳐지며, 카운터는 각 날짜로부터 시간이 흐름에 따라 증가합니다.
JSON 덤프(models.json)는 프로그래밍 방식으로 사용할 수 있도록 원시 데이터를 제공합니다.

출시일과 학습 차단일의 간격

결론: 가장 큰 간격은 5개월을 초과하며, 이는 사용자가 반년 전 정보를 알지 못하는 모델과 상호작용하고 있음을 의미합니다.

모델	연구소	출시일	학습 차단일	간격 (개월)
Llama 4	Meta	2025년 4월 5일	2024년 8월	~8
Claude Haiku 4.5	Anthropic	2025년 10월 15일	2025년 7월	~3
Gemini 3.1 Pro	Google DeepMind	2026년 2월 19일	2025년 1월	~13
Claude Sonnet 5	Anthropic	2026년 6월 30일	2026년 1월	~5
GPT‑5.6 Sol / Luna	OpenAI	2026년 7월 9일	2026년 2월 16일	~5
Claude Opus 5	Anthropic	2026년 7월 24일	2026년 5월	~2
Grok 4.6	xAI	2026년 8월 12일	2026년 2월 1일	~6
GPT‑6 Astra	OpenAI	2026년 9월 3일	2026년 4월 30일	~4

“확인되지 않음(Not established)”으로 표시된 모델은 공개된 차단일이 없으므로 간격을 계산할 수 없습니다.

차단일을 공개하는 연구소

결론: 5개 연구소(Anthropic, Google DeepMind, Meta, OpenAI, xAI)만이 최소한 하나의 공식 차단일을 제공하며, 나머지 3곳(Mistral AI, Alibaba, DeepSeek)은 제공하지 않습니다.

나열된 20개 모델 중 10개 모델이 공개된 차단일을 가지고 있습니다.
빈 항목이 해당 연구소가 날짜를 공개한 적이 없다는 것을 증명하는 것은 아니며, 작성자가 날짜를 찾지 못했음을 의미합니다.

웹 검색 도구가 간격을 메울 수 있을까요?

결론: 아니요. 검색 증강 응답은 현재 쿼리에 대해서만 외부 페이지를 사용할 뿐, 모델의 내부 지식 베이스를 업데이트하지 않습니다.

"모델이 당신을 위해 웹을 검색할 때, 모델은 아무것도 배우지 않습니다. 몇 개의 페이지를 읽고 그 답변에만 사용한 뒤 잊어버립니다. 새 채팅을 열면 다시 4월로 돌아갑니다. 검색 도구는 간격을 가릴 뿐, 결코 메우지 못합니다." — @handle

따라서 오래된 학습 데이터를 보완하기 위해 브라우징에 의존하는 것은 영구적인 해결책이 아닌 임시방편입니다.

Hacker News 커뮤니티의 관찰

결론: 실무자들은 추론, 도구 사용, 웹 검색을 결합할 때 오래된 데이터 문제를 덜 체감하지만, 구체적인 사례에서는 여전히 문제가 발생합니다.

gjskngnf는 모델에게 Reuters를 통해 주장을 검증하도록 요청한 후 모델이 비로소 사실을 받아들였다고 보고하며, 명시적인 출처 확인이 오래된 지식을 극복할 수 있음을 시사했습니다.
jasonjmcghee는 훌륭한 추론과 도구 사용이 차단일의 영향을 줄였다고 동의했습니다.
delichon은 실제 실패 사례를 설명했습니다. 모델이 2024년 선거 후 수개월이 지났음에도 여전히 조 바이든을 대통령으로 식별했으며, 웹 검색을 강제했을 때만 스스로 수정했습니다.
VCFundedGenYer는 오래된 자체 호스팅 모델(예: Ollama 컨테이너)이 여전히 2023년 차단일로 제공되고 있으며, 이는 많은 애플리케이션에서 허용될 수 없다고 강조했습니다.

개발자를 위한 실용적인 조언

결론: 모델의 지식을 스냅샷으로 취급하고, 시간에 민감한 사실은 항상 외부 출처를 통해 확인하십시오.

모델에게 차단일을 물어보세요 – 잘 작동하는 모델은 날짜를 공개하거나 불확실성을 인정할 것입니다. 답변을 추적기와 대조하여 확인하십시오.
최근 사건, 소프트웨어 릴리스 또는 규제 변경에 관한 모든 쿼리에 대해 명시적인 웹 검색 도구를 사용하세요.
최신성이 중요할 때는 공개된 차단일이 있는 모델을 우선적으로 사용하세요; 공개된 날짜는 모델이 아는 것에 대한 명확한 경계를 제공합니다.
모델 릴리스를 모니터링하세요 – 추적기가 자동으로 업데이트되므로, 더 작은 간격을 가진 최신 모델을 사용할 수 있게 되면 프로그래밍 방식으로 팀에 알림을 보낼 수 있습니다.