코드깎는노인 영상 **「최신 AI 모델들의 미적 감각 비교 | 디자인을 위해서라면 이걸 쓰세요」**에서는 최신 AI 모델 3종을 각자의 코딩 에이전트에 연결한 뒤, **이미지 파일 없이 코드만으로 시각 결과물을 얼마나 잘 만드는지** 비교합니다. 비교 대상은 다음 세 모델입니다. - **GPT‑6 Astra + Codex** - **Claude Opus 5.5 + Claude Code** - **DeepSeek V4.1 Flash + OpenCode** 핵심은 단순 코딩 벤치마크가 아니라, **구도·색감·디테일·애니메이션·반응형·수정 피드백까지 포함한 디자인 감각**을 같은 과제로 비교했다는 점입니다. ## 1. 사진 한 장을 코드로 재현 첫 번째 과제는 현관 바닥에 신발 세 켤레가 놓인 사진을 보고, 이미지 파일 없이 코드만으로 다시 그리는 작업입니다. ### DeepSeek 구도와 색감은 잘 맞췄지만 운동화 형태가 둥글게 뭉개지는 경향이 있었습니다. 대신 중간에 자신의 결과를 다시 확인하고 신발 크기를 스스로 수정하면서 오랜 시간 다듬었습니다. ### Claude 자신이 만든 결과를 원본 사진 옆에 놓고 비교하는 도구를 직접 만들어 반복 수정했습니다. 특히: - 배경 심도 - 운동화 구멍 - 리본 끝 장식 - 식물 잎 형태 같은 작은 디테일까지 잡았습니다. ### GPT 오랜 구상 뒤 비교적 빠르게 한 번에 결과를 만들었습니다. 배경까지 또렷한 일러스트 스타일이었고, 러그 질감을 수천 개의 작은 도형으로 표현하는 등 **코드 밀도와 시각적 정교함**이 돋보였습니다. ## 2. 날씨 아이콘 세트 디자인 맑음·구름·비·눈·천둥·안개·바람·무지개를 한 스타일로 만들고, 마우스를 올렸을 때 각 날씨에 맞는 애니메이션을 적용하는 과제입니다. ### DeepSeek 어두운 배경과 빛나는 카드 스타일을 선택해 다른 두 모델과 차별화했습니다. ### Claude 아이콘 선 굵기와 구름 형태를 통일해 **세트 디자인의 일관성**을 잘 맞췄습니다. 또한 프레임별로 애니메이션을 점검하며 빗방울이 중간에 사라지는 문제까지 수정했습니다. ### GPT 밝은 크림색 배경과 둥근 선의 아이콘을 사용했고, 전체 재생 버튼과 컬러/흑백 전환 기능까지 추가했습니다. 즉, 단순 시각 결과보다 **UI 기능 확장**까지 적극적으로 넣는 경향이 나타났습니다. ## 3. 커피 브랜드 오프닝 애니메이션 가상의 커피 브랜드 첫 화면에 3~5초짜리 오프닝 애니메이션을 만드는 과제입니다. ### DeepSeek 주황색 원 위에 커피잔을 선으로 그리고, 원두와 도장 형태가 계속 천천히 움직이도록 구성했습니다. ### Claude 진한 커피색 배경을 사용하고, 컵이 선에서 도자기 형태로 채워진 뒤 라테아트와 김이 등장하는 연출을 만들었습니다. ### GPT 크림색 배경에 짧고 차분한 4초 안팎의 오프닝을 만들었습니다. 전체적으로 **미니멀하고 빠르게 완성되는 방향**이었습니다. ## 4. 스크롤로 시간 흐름 표현 산·호수·집이 있는 풍경을 만들고, 스크롤에 따라 새벽 → 낮 → 노을 → 밤으로 시간대가 변하도록 하는 과제입니다. ### DeepSeek 시간대별 색상 변화와 함께 시적인 문구를 배치했습니다. ### Claude 해와 달의 위치, 호수 반사광, 창문 불빛, 별과 반딧불이까지 서로 연동했습니다. 즉, **환경 요소 간 상호작용**을 세밀하게 구현했습니다. ### GPT 화면을 고정한 채 스크롤에 따라 시계가 흐르는 방식을 선택했고, 시간표를 눌러 특정 시간대로 바로 이동하는 UI도 추가했습니다. 같은 과제에서도 세 모델이 **서로 다른 인터랙션 해석**을 내놓은 점이 흥미롭습니다. ## 5. 자유 과제 — 감탄할 만한 인터랙티브 작품 주제를 자유롭게 정해 시각적으로 인상적인 인터랙티브 작품을 만들게 했습니다. ### DeepSeek — 영원을 세는 기계 행성들이 검은 별 주위를 돌고, 드래그로 시간 흐름을 조절하는 우주형 인터랙션을 만들었습니다. ### Claude — 등대지기의 밤 등대 불빛으로 배를 찾아 귀환시키는 작은 게임 형태였습니다. 배를 찾을수록 별이 켜지고, 모두 돌아오면 새벽이 오는 **스토리텔링형 인터랙션**입니다. ### GPT — 공명 금빛 곡선 수십 개가 하나의 고리 형태로 얽혀 움직이고, 버튼으로 꽃·일식·궤도 형태로 변하는 추상 조형 작품을 만들었습니다. 세 모델 모두 공교롭게도 **밤·별·궤도 계열의 테마**를 선택했습니다. ## 6. “더 고급스럽게 다듬어 달라”는 애매한 피드백 실무에서 자주 나오는 추상적인 수정 요청을 얼마나 잘 해석하는지도 비교했습니다. ### GPT 모바일 레이아웃 개선에 집중했습니다. 큰 화면은 거의 유지하고, 작은 화면에서 제목·커피잔·버튼 배치를 더 안정적으로 조정했습니다. ### Claude 색, 장식, 라테아트, 김 표현, 애니메이션 타이밍 등 **전체 흐름과 디테일**을 적극적으로 수정했습니다. 여러 화면 크기를 반복 확인하며 수정했습니다. ### DeepSeek 전체 구조는 유지한 채 색감과 그라데이션을 손보는 쪽을 선택했습니다. 세 모델 모두 “다시 만들어라”가 아니라 **기존 결과를 다듬는 요청**으로 해석했습니다. ## 작업 방식 차이가 더 크게 보였다 영상의 중요한 결론은 **최종 결과물 차이보다 작업 방식 차이가 더 크게 느껴졌다는 점**입니다. ### GPT‑6 Astra - 오래 생각한 뒤 빠르게 한 번에 구현 - 전체 작업 시간이 가장 짧음 - 모바일·UI 기능 확장에 적극적 - 빠르게 괜찮은 결과를 만드는 성향 ### Claude Opus 5.5 - 화면을 계속 캡처하고 비교 - 작은 오류를 스스로 찾아 반복 수정 - 시각적 디테일과 흐름을 세밀하게 조정 - 디자인 완성도를 위해 검증 루프를 많이 도는 성향 ### DeepSeek V4.1 Flash - 상대적으로 저렴한 비용 - 결과 품질은 꽤 경쟁력 있음 - 이번 테스트 환경에서는 작업 시간이 가장 길었음 - 반복 수정은 많지만 브라우저 검증 빈도는 상대적으로 낮음 ## 총 작업 시간 비교 영상 기준 전체 6개 과제를 합친 시간은 대략 다음과 같습니다. - **GPT‑6 Astra:** 약 1시간 10분 - **Claude Opus 5.5:** 약 2시간 47분 - **DeepSeek V4.1 Flash:** 9시간 이상 단, 이는 모델 자체의 절대 성능만으로 보기보다 각 코딩 에이전트 환경과 실행 조건의 영향을 함께 받은 결과로 봐야 합니다. ## 디자인 작업에서 어떤 모델이 잘 맞을까? 영상 결과를 바탕으로 단순화하면 다음처럼 볼 수 있습니다. ### 빠르게 시안과 UI를 만들고 싶다면 **GPT‑6 Astra** 속도가 빠르고, 기능을 덧붙이거나 반응형 구조를 만드는 데 적극적입니다. ### 작은 디테일까지 계속 다듬고 싶다면 **Claude Opus 5.5** 자기 결과를 반복 검증하면서 시각 디테일과 흐름을 수정하는 성향이 강합니다. ### 비용을 낮추면서 충분한 결과를 원한다면 **DeepSeek V4.1 Flash** 시간은 더 걸릴 수 있지만, 상대적으로 저렴한 비용에 준수한 결과를 기대할 수 있습니다. ## 핵심 정리 이번 비교의 가장 흥미로운 점은 최신 AI 모델이 이제 단순히 HTML/CSS를 “작성하는 것”을 넘어, **구도와 분위기, 애니메이션 타이밍, 모바일 배치, 시각적 완성도까지 스스로 판단하는 단계**로 들어왔다는 점입니다. 즉, AI 코딩 에이전트는 점점: **코드 생성기 → UI 구현 도구 → 인터랙션 디자이너 → 시각적 디렉터** 로 역할이 확장되고 있습니다. 디자인 작업에서 앞으로 중요한 기준은 단순 코딩 점수보다도 **얼마나 잘 보고, 비교하고, 수정하며, 미적 의도를 끝까지 유지하는가**가 될 가능성이 큽니다.