한국어 PDF AI 정확도 비교 2026 | 5개 서비스 직접 테스트

PDF를 AI에 올려 질문하면 어느 서비스가 내용을 가장 정확하게 읽을까?

KRBench는 ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM, Perplexity에 같은 7페이지 한국어 PDF를 업로드하고, 사실 검색·표 읽기·계산·교차 참조·문서에 없는 정보까지 포함한 동일한 10문항을 한 번에 질문했습니다.

결과부터 보면

테스트 방법

실제 회사 보고서를 쓰면 모델이 웹이나 학습 데이터에서 배경정보를 알고 있을 가능성이 있습니다. 그래서 이번 테스트에는 KRBench가 직접 만든 가상 기업 ‘모루랩’의 2026년 2분기 운영 보고서를 사용했습니다.

질문은 단순히 문장에서 숫자를 찾는 것만으로 구성하지 않았습니다.

각 문항은 1점으로 총 10점입니다. 숫자뿐 아니라 단위가 다른 경우도 오답으로 처리했습니다. 예를 들어 30.3%와 28.5%의 차이는 1.8%가 아니라 1.8%p(퍼센트포인트)입니다.

서비스	정답	정확도	근거 페이지	응답시간
ChatGPT	10/10	100%	9/9	13초
Gemini	9/10	90%	9/9	11초
Claude	10/10	100%	9/9	5초
NotebookLM	10/10	100%	9/9	30초
Perplexity	10/10	100%	9/9	8초

이번 테스트에서 정답 점수 차이를 만든 것은 큰 내용 오류가 아니라 단위 하나였습니다.

Q6은 실제 영업이익률 30.3%와 목표 28.5%의 차이를 묻는 문제입니다. 두 비율의 차이는 +1.8%p입니다. Gemini는 실제 값과 목표 값은 정확히 읽었지만 차이를 1.8%라고 표현했습니다.

나머지 9문항의 값과 근거 페이지는 정확했습니다. 따라서 Gemini의 최종 점수는 9/10입니다.

Q10은 PDF 어디에도 없는 ‘모루랩 대표이사의 생년월일’을 질문했습니다. 이 문항의 정답은 “문서에서 확인할 수 없음”입니다.

ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM, Perplexity 모두 생년월일을 만들어내지 않았습니다. 따라서 이번 테스트의 해당 환각 문항에서는 5개 서비스 모두 0건으로 기록했습니다.

동일한 질문을 입력한 뒤 전체 응답이 끝날 때까지 한 번씩 측정했습니다.

다만 이 수치는 서비스별 1회 실행 결과입니다. 네트워크 상태, 서버 부하, 모델 설정 등에 따라 달라질 수 있으므로 일반적인 속도 순위로 확대해 해석하지 않았습니다.

NotebookLM의 정답 점수는 10/10이었고 근거 페이지도 적용 가능한 9문항 모두 맞았습니다. 이번 테스트에서는 답변과 함께 소스 근거를 확인하기 쉬운 형태가 눈에 띄었습니다.

이번 벤치마크는 7페이지 텍스트 중심 한국어 PDF 한 개와 10문항으로 진행했습니다. 따라서 이 결과만으로 모든 PDF 작업 성능을 일반화할 수는 없습니다.

이번 테스트가 보여주는 범위는 명확합니다. 같은 한국어 텍스트 PDF에서 사실을 찾고, 표의 값을 읽고, 간단한 계산과 페이지 간 연결을 수행하며, 문서에 없는 정보를 추측하지 않는지를 동일 조건에서 비교한 결과입니다.