Blender 최고의 AI: Opus 5.5 vs GPT-6 vs Gemini 4

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Claude CodeCodex CLIGemini 4Kimi K3.1 ProHiggsfieldBlenderUnity

지금 Blender와 3D 작업에 가장 좋은 AI 모델은 무엇일까요? 대부분의 작업에서는 Claude Opus 5.5예요. GPT-6.1, Gemini 4, Meta의 Muse와 맞붙은 완성형 게임 테스트에서 이겼고, 거의 모든 Blender 작업에서 Gemini 4와 Kimi K3.1 Pro를 앞섰어요. 디테일한 프로시저럴 자동차와 배라면 GPT-6 Astra가 정답이고, 더 빠르거나 더 싸게 만들어요. Gemini 4 Argon은 저예산 선택지로, 작업당 가격이 10분의 1인 경우가 많아요. 그리고 아직 UV 언래핑을 해내는 모델은 하나도 없어요.

이 페이지는 2026년 8월부터 11월까지 올린 제 비교 영상 일곱 편을 한데 모은 거예요. 모든 모델에 같은 프롬프트, 같은 툴, 최대 추론 강도를 준 테스트가 40개가 넘어요. 아래에 3D 작업 종류별 승자, 일대일 대결 결과, 그리고 실행마다 든 비용을 정리했어요. 비용은 같은 토큰을 API로 썼을 때의 금액이고, 실제로는 대부분 구독으로 돌렸어요. 새 모델이 나오면 이 페이지를 업데이트해요.

최신 테스트: 네 모델이 Unity로 Fortnite를 만들다

프롭, 맵, 완성된 게임까지. 모든 결과와 모든 청구 금액을 화면에 그대로 보여 드려요.

1. 3D 작업별 최고의 AI 모델

모든 걸 다 이기는 모델은 없어서, 작업별로 답을 정리했어요. “차선책”은 추천 모델이 너무 비싸거나 쓸 수 없을 때 제가 대신 꺼내 들 모델이에요.

이름이 헷갈리니 짚고 넘어갈게요. GPT-6 Astra는 OpenAI의 프런티어 모델이에요. GPT-6.1 Sol은 Fortnite 테스트에서 진 더 저렴한 일상용 등급이고, 그 결과로 Astra를 판단할 수는 없어요. Opus 5.5는 Anthropic 라인업에서 Fable 아래의 두 번째 등급인데, 그런데도 3D에서는 GPT-6 Astra와 대등하게 맞붙어요.

2. Blender에서 Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra

가장 박빙인 대결이 이 둘이에요. 두 모델에 같은 과제 열 개를 최대 추론 강도로 줬어요. 각자 자기 하네스(Claude Code와 Codex CLI)에서 MCP로 Blender 전체 권한을 쥐었고, Higgsfield 플러그인으로 2D·3D 생성 API도 호출할 수 있었어요. 그런데도 대부분은 전부 프로시저럴로 만드는 쪽을 택했어요.

점수는 Opus 5.5 다섯, GPT-6 Astra 둘, 그리고 무승부, 반반, 공동 실패로 끝난 테스트 셋이에요. GPT-6 Astra는 대상을 수학으로 기술할 수 있을 때 이겨요. 대칭형 선체, 크롬 트림, 반복되는 창문 같은 것들이요. Opus 5.5는 결과물이 움직이거나 손맛이 좋아야 할 때 이기는데, 게임 작업은 대부분 그쪽이에요.

GPT-6 Astra 하나만 놓고 봐도, 9월에 제가 3D 작업 방식을 다시 생각하게 만든 모델이에요. Fable 5.1과 붙었을 때 제 네발 크리처를 깔끔한 웨이트로 리깅하고, 요청하지도 않은 역운동학(IK) 컨트롤 리그까지 추가했어요. 레퍼런스 이미지 한 장으로 마을 전체를 프로시저럴로 약 한 시간 만에, 약 70K 페이스로 다시 만들었어요. 블루프린트를 보고 조립 애니메이션이 있는 자동차를 만들었고, 프롬프트 하나로 작동하는 Blender 애드온도 썼어요. 이런 테스트 열 개 이상이 최상위 ChatGPT 플랜 주간 한도의 약 7%를 썼어요.

Opus 5.5는 1년 전 최고 모델들도 애먹던 테스트를 다시 돌리며 자리를 굳혔어요. 그 유명한 도넛 테스트 두 라운드에 100분, 약 $21이 들었고, 레퍼런스 이미지를 준 라운드는 레퍼런스와 거의 똑같이 나왔어요. 키보드 애니메이션은 111분에 $23, Tripo로 생성한 모델 13개로 조립한 섬은 62분에 약 $20(생성 비용 $5.50 별도), 플레이 가능한 축구 게임은 23분이 걸렸어요. 그 게임은 20분 동안 플레이했는데 버그를 거의 못 만났어요.

3. Gemini 4 Argon: 한계가 뚜렷한 저예산 선택지

Google은 Gemini 4의 3D 성능을 크게 내세웠고, 공식 벤치마크에서도 대부분 GPT-6 Astra와 Opus 5.5보다 위에 있어요. 하지만 제가 Opus 5.5와 일대일로 붙인 테스트 일곱 개에서는 품질로 여섯 개를 졌고, 나머지 하나도 Opus가 제 프롬프트를 잘못 읽은 덕분에 가져갔을 뿐이에요. 대신 비용은 매번 4~14배 적었어요. 해룡은 $2 대 $15, 사실적인 Minecraft 클론은 $1.50 대 $21.35였어요.

• 블루프린트 두 장으로 만든 유리 빌라: 둘 다 모든 걸 정확한 자리에 배치했어요. 보기에는 Opus가 나았지만 Gemini의 비용은 4분의 1이었어요.
• 해룡 리깅과 애니메이션: Gemini는 3D 생성기를 쓸 수 있었는데도 완전히 실패했어요. Opus는 몸통과 잎을 생성해서 제대로 연결했어요.
• 수족관 배경화면, 향 연기 VFX, Rocket League와 Minecraft 클론: 매번 Opus가 이겼고, 가격은 대략 7~14배였어요.
• 게임 메뉴 씬: Gemini는 30분, $2로 작동하는 페이지를 내놓았고, Opus는 제 프롬프트를 잘못 읽고 Blender 파일을 만들었어요.

그런데 Fortnite 테스트에서 이 그림의 일부가 뒤집혔어요. 프롭을 하나씩 만들 때 Gemini 4는 네 모델 중 가장 좋은 개별 모델을 만들었고, 타격 피드백과 파괴 효과도 가장 좋아서 종합 2위를 했어요. 대가는 속도예요. 프롭 작업에만 거의 14시간을 썼는데, Opus는 같은 세트를 약 4시간 만에 끝냈어요.

4. 완성형 게임: Opus 5.5 vs GPT-6.1 vs Gemini 4 vs Muse

모델이 무너지는 건 게임 한 편을 통째로 만들 때예요. 네 모델에게 Unity로 Fortnite를 세 단계에 걸쳐 다시 만들어 달라고 했어요. 프롭 세트, 맵, 그리고 완성된 게임. 프롬프트는 같았고, 툴은 Blender와 Unity CLI, 캐릭터와 애니메이션은 Mixamo였어요. 모델이 직접 작업하도록 2D·3D 생성기는 쓰지 못하게 했어요. 후속 프롬프트는 허용했고, 테스트 전체에 사흘이 걸렸어요.

Opus 5.5는 가장 비쌌고, 가장 빠르기도 했어요. 에이전트 시간 24시간 미만에 토큰 7억 7,890만 개, $282. GPT-6.1 Sol은 $94로 가장 저렴했지만 가장 오래 걸렸고, 게임은 전반적으로 뻣뻣했어요. 얼어붙은 소총, 아이템을 주워도 아무 피드백이 없고, 총알 대신 미사일이 날아가요. Muse Wander는 겉보기엔 가장 밋밋했지만 플레이는 Sol보다 나았고, 제 리포트를 정리한 AI도 같은 의견이었어요.

5. 오픈 웨이트 모델: Kimi K3.1 Pro와 DeepSeek 4.1

3D에서 오픈소스가 돌아왔어요. Moonshot이 직접 밝힌 수치로는 Kimi K3.1 Pro가 Terminal Bench에서 Opus 5.5 바로 다음인 2위라서, 이 모델과 DeepSeek 4.1 Flash를 Gemini 4, Opus 5.5와 테스트 아홉 개로 맞붙였어요. 두 오픈 모델 모두 Claude Code 하네스 안에서 돌렸어요. 자체 하네스(예를 들면 Kimi Code)에서는 더 싸지만 더 게을러요. Claude Code는 모델이 계속 반복하며 다듬도록 밀어붙이거든요.

• 대부분의 테스트는 여전히 Opus 5.5가 이겼어요: 아폴로 착륙, 탐험 가능한 백악관, Kawasaki H2 조립, 수면 위로 뛰어오르는 고래.
• Kimi K3.1 Pro는 Gemini 4 근처에 자리했고, 자동차가 로봇으로 변신하는 테스트에서는 Gemini를 이겼어요. 종이학 테스트에서는 어려운 길을 택해 2위를 했고, 작은 행성 게임은 넷 중 조작감이 가장 깔끔했어요.
• DeepSeek 4.1은 비용이 거의 들지 않았고 놀라울 만큼 괜찮은 핀볼 게임을 만들었어요. Gemini 4의 공은 매번 어딘가에 끼어 버렸어요.
• 가격에 관한 단서: Kimi API를 거치면 캐시 읽기(토큰 100만 개당 $0.20) 때문에 제 테스트 비용이 Opus 5.5에 가까워졌어요. Kimi Code나 자체 하드웨어에서는 훨씬 싸고, 토큰당으로는 GPT-6 Astra보다 약 5배 저렴해요.

DeepSeek는 웨이트를 공개했고, Moonshot은 Kimi K3 웨이트를 11월 초에 Hugging Face에 올리겠다고 했어요. 앞서 8월 라운드에서는 Grok이 오픈 웨이트인 GLM 5.3과 Qwen 3.8 Max를 앞섰어요. GLM 5.3은 괜찮았지만 최대 추론 강도에서 API가 계속 실패했고, Qwen 3.8 Max가 가장 많이 실패했어요. 작업을 자체 서버 안에 둬야 한다면 GLM 5.3과 Kimi K3.1을 시도해 보세요.

6. 모델만큼 셋업도 중요해요

이 페이지의 모든 결과는 모델이 Blender에 어떻게 접근하느냐에 달려 있어요. 모델 탓을 하기 전에 이 세 가지를 확인하세요.

• 컴퓨터 사용이 아니라 MCP. 컴퓨터 사용으로는 GPT-6 Astra가 파일 하나 저장하는 데만 10분이 걸렸어요. MCP 서버(공식 Blender MCP 또는 무료 Higgsfield Blender 플러그인)를 쓰면 모델이 Blender를 직접 호출하고 씬을 볼 수 있어요.
• 모델 전용 CLI를 최대 추론 강도로. Opus는 Claude Code, GPT-6는 Codex CLI, Gemini는 Antigravity CLI. 채팅 창으로는 씬을 실행할 수 없어요.
• 품질이 중요하면 3D 생성기를. Fortnite 테스트에서는 모델 자체를 측정하려고 금지했지만, 실제 프로덕션 작업에서는 에이전트가 Tripo P2나 Hi3D를 호출하게 하면 프리미티브보다 훨씬 좋은 에셋이 나와요.

저는 이 모든 걸 무료 워크스페이스인 GitHub의 Mr Mak Workspace에서 돌려요. 이제 Claude Code, Codex, Antigravity를 나란히 지원해요. 전체 설치 가이드는 GPT-6 Astra 셋업과 Claude + Blender 셋업에 있어요.

7. 아직 모든 모델이 실패하는 곳

비용은 얼마이고 시간은 얼마나 걸리나

6월만 해도 Opus 4.8과 GPT-5는 이미 만들어진 오브젝트를 올바른 회전으로 배치하는 것조차 힘들어했어요. 지금 Opus 5.5와 GPT-6 Astra는 씬 전체를 만들고, 크리처를 리깅하고, 플레이 가능한 게임을 내놓아요. 둘 사이의 차이는 이제 취향과 예산 문제예요. 제 기본값은 움직이는 건 전부 Opus 5.5, 크롬이 붙은 건 전부 GPT-6 Astra예요. Gemini 4는 저렴한 프롭 일괄 작업용으로 남겨 두고, 오픈 웨이트가 따라잡을 날을 기다리며 Kimi를 지켜보고 있어요.

이 사이트의 관련 가이드: 3D를 위한 GPT-6 Astra 셋업, Claude + Blender 셋업, Kimi K3로 Unity 게임 열 개 만들기, 그리고 무료 로컬 LLM으로 Unreal Engine 5.8에서 게임 만들기.

자주 묻는 질문