차트가 복잡해지면 최고 수준 AI 모델도 성능이 절반가량 떨어진다는 새 벤치마크 결과

실제 Kaggle 데이터셋을 바탕으로 한 벤치마크 RealChart2Code가 공개돼, 14개 AI 모델의 차트 복제·재현·개선 능력을 평가했다.

Claude 4.5 Opus, Gemini 3 Pro Preview, GPT-5.1 같은 선도적 폐쇄형 모델도 복잡한 시각화에서는 단순 차트 작업보다 성능이 크게 떨어졌다.

오픈웨이트 모델들은 하락 폭이 더 컸고, 잘못된 코드 생성이나 데이터 처리 오류로 무효 결과를 내는 경우가 많았다.

이번 결과는 현재 AI가 실제 시각화 워크플로에서 필요한 코드 생성, 데이터 추론, 반복 디버깅에 여전히 큰 한계가 있음을 보여준다.