Cheetah 모델 실체 분석: Cursor 단독 제공 모델은 Claude 기반 Grok 계열인가? 구체적인 테스트 결과와 실제 응답 특징까지 상세 비교

Cursor에서만 독점적으로 제공되는 'Cheetah' 모델은 최근 IT 및 개발자 커뮤니티에서 많은 관심을 받고 있습니다. 이 모델은 기존 Claude, Sonnet, Gemini, GPT5 Codeex 등 다양한 최첨단 언어 모델들과 비교할 때 어떤 차별점을 갖고 있는지, 실제로 어떤 기술적 특성으로 움직이는지 직접 사용 경험을 바탕으로 상세하게 살펴보겠습니다. 가격, 기능, 실제 테스트 사례까지 구체적으로 정리하고, 각 모델별 장단점 역시 비교합니다.

Cursor Cheetah: 가격 정책과 모델의 접근성

Cheetah 모델은 Cursor 플랫폼에서만 사용할 수 있습니다. 프로 트라이얼을 넘어서 유료로 사용할 경우 월 $125 및 입력·출력 각각 100만 토큰당 $10이 책정되어 있습니다. 이 가격 구조는 Gemini 2.5 Pro나 GPT5 Codeex와 상당히 유사한 수준으로 책정되어 있어, 처음에는 이 모델 역시 그들과 기술적으로 연결된 것이 아닌가 하는 의문을 불러일으킵니다. Cursor 관리자의 설명에 따르면, 실제 사용 시 특별한 제약이 느껴지지는 않지만 가격 정책의 상세 구조는 아직 공개적으로 명확하게 안내되어 있지 않습니다.

모델 테스트: 실제 코드 생성 및 응답 품질 비교

여러 모델을 동일한 환경에서 테스트해 보았을 때, Cheetah의 반응은 다른 인기 모델들과 다소 차별점을 보입니다. 영화 추적 앱 생성 테스트에서는 Cheetah가 Radix UI 관련 에러를 보여주며, 이 부분이 Sonnet 4.5에서 흔히 발견되는 문제와 상당히 흡사하다는 점이 인상적입니다. 실제로 Sonnet 4.5와 비교했을 때 응답의 내용, 오류 발생 패턴, 대응 방법이 매우 비슷하게 나타났습니다. Claude Code 기반의 모델만 유일하게 이 특유의 문제를 잘 해결해냈으며, Cheetah와 Sonnet 간에는 구조적인 유사성이 반복적으로 드러납니다.

특히 캔반 앱 생성 및 인증 기능, 데이터베이스 연동 과제를 부여했을 때 Claude Code는 모든 조건을 충족하여 완성도 있는 결과를 도출했습니다. 반면 Cursor의 Cheetah 모델은 의도에 많이 근접했지만 오류 수정에 어려움을 겪었습니다. Stack Overflow 스타일 사이트 구축, 이미지 크롭퍼 생성과 같은 복잡한 요청에도 Cheetah는 Sonnet 4.5 및 GPT5 Codeex처럼 성공적이지 못한 모습을 보였습니다.

모델의 실체: Claude 기반 Grok 계열일 가능성과 특징적 반응 방식

Cheetah가 실제로 어떤 기반의 LLM인지 궁금증이 많았는데, 직접 프롬프트를 통해 '정체'를 추적해본 결과가 주목할 만합니다. 특정 프롬프트를 입력해 롤플레이를 멈추게 하면, 모델은 스스로 '나는 Claude'라고 반복적으로 답변합니다. 시스템 인스트럭션 출력을 확인했을 때도 '미스터리 언어 모델 Cheetah'라고 답하며, 세부에서는 Claude의 특성이 짙게 묻어나옵니다. 실제 XAI 계열 Supernova 모델 역시 유사한 현대가 드러났고, Claude에 대해 과도하게 학습된 모델이 이러한 응답을 보인다는 점은 상당한 시사점을 줍니다.

Cheetah 모델이 직접 API 요청 로그 혹은 프롬프트에서 드러낸 특유의 방어 취약성을 볼 때, Grok 계열 코드 생성 모델일 가능성이 높습니다. 실제로 Supernova나 Grok Code Fast 모델이 이러한 행태를 자주 보였습니다. 또한 Cursor가 공개적으로 자체 학습을 했던 WindSurf 프로젝트의 사례처럼, Sonnet 출력 데이터를 기반으로 커스텀 모델을 만들었을 가능성도 제기됩니다. 하지만 Cheetah가 보여주는 응답의 품질이나 코드 생성 효율성은 Haiku 계열에 비해 가격이 너무 높고, GPT5 Codeex와는 뚜렷한 응답 패턴 차이가 존재해 우선 Sonnet 4.5 혹은 Grok 계열의 변형에 무게가 실립니다.

실질적인 활용 팁 및 주의사항

Cheetah 모델은 빠른 응답과 초고속 코드 생성이 장점입니다. Sonnet 계열의 FastEdit과 유사하게 단시간에 결과를 출력하긴 하지만, 세부 코드 수정이나 복잡한 에러 핸들링에서는 Claude Code, GPT5 Codeex에 비해 완성도가 떨어질 수 있습니다. 특히 Radix UI와 같이 특이한 라이브러리에 대한 반응에서 오류가 빈번히 발생할 수 있습니다. 복잡한 프로젝트라면 Claude Code 등 다른 모델과 병행해서 결과를 비교해보는 것이 바람직합니다.

또한 Cheetah 모델은 특정 프롬프트('cheetah stop' 등)를 통해 롤플레이 및 방어막이 쉽게 해제되는 특징이 있어, 보안이나 민감정보 처리 목적에는 다소 신중하게 접근할 필요가 있습니다.

결론: Cursor만의 Cheetah, Grok 계열 기반에 가까운 고속 코드 생성 모델

전체적으로 Cheetah는 Cursor에서 별도로 제공하는 독점적 모델로, 실제 응답 패턴과 가격대, 프롬프트 취약성 등으로 볼 때 Sonnet 4.5 FastEdit 혹은 Claude 기반 Grok 계열 코드 생성 모델에 상당히 근접한 것으로 보입니다. 코드 생성 및 응답 속도는 빠르지만 복잡하고 에러가 많은 상황에서의 내구성은 다소 떨어질 수 있습니다. Claude Code와 직접 비교했을 때 실제 사용 경험이 더욱 빛을 발하니, 필요에 따라 모델을 병행 활용하며 자신에게 가장 잘 맞는 결과를 찾아가는 것이 좋겠습니다.

출처 및 참고 :