2026/04/14

2026년 scientific diagram을 위한 최고의 AI 도구 (150개 이상의 피규어로 테스트)

실제 학술지 피규어에서 8개의 AI 과학 다이어그램 도구를 벤치마크했습니다 — 시간, 비용, 벡터 내보내기, 리뷰어 수용도. 솔직한 랭킹을 공개합니다.

💡 Scidraw AI의 강점: 과학용으로 튜닝된 모델, SVG 벡터 내보내기, 학술지 기준 레이블 — 과학을 흉내 내는 범용 이미지 AI가 아닙니다. 무료 체험 →

격주에 한 번꼴로 새로운 "AI scientific diagram" 도구가 Product Hunt에 등장해 BioRender를 대체하겠다고 약속했다가, 연구자들이 실제 학술지 피규어에 써보면 조용히 사라집니다. 저희가 압니다 — 지난 4개월 동안 생물학, 화학, 재료과학, 의학 일러스트레이션 분야에서 8개 도구, 150장 이상의 피규어를 대상으로 그 테스트를 계속 돌려왔기 때문입니다.

이것은 겉만 번지르르한 요약이 아닙니다. 저희가 처음 이 시장을 평가할 때 있었으면 했던 바로 그 표입니다: 각 도구가 실제로 잘하는 것, 어디서 무너지는지, 언제 다른 도구보다 선택해야 하는지. 이 글의 모든 내용은 보도자료가 아니라 직접 사용에 기반합니다.

중앙의 피규어 패널 주위로 여덟 개 도구 로고가 체크와 엑스 표시와 함께 배치된 비교 레이아웃 동일한 메커니즘 피규어 세트에서 벤치마크한 8개의 AI scientific diagram 도구.

❌ Scientific diagram AI를 고를 때 피해야 할 세 가지 실수

1. 범용 이미지 모델을 고르고 최선을 기대하는 것. Midjourney, DALL·E 3, Stable Diffusion XL — 이들은 photorealism과 일러스트레이션에 탁월하지만, 레이블이 달린 scientific figure에는 모두 신뢰할 수 없습니다. 긴 기술 용어는 뭉개지고, 축은 잘못 레이블링되고, 워터마크가 구석에 슬쩍 들어갑니다. 저희 테스트에서 범용 이미지 모델은 이 작업에 대해 약 70% 확률로 틀립니다.

2. 내보내기 포맷을 확인하지 않고 "무료"에 혹하는 것. 학술지에 투고할 때 무료 PNG는 유료 SVG보다 나쁩니다. PNG는 200% 확대에서 픽셀화되며 학술지는 이를 거부합니다. 커밋하기 전에 항상 벡터(SVG, PDF, EPS) 내보내기가 가능한지 확인하세요.

3. 워터마크와 상업적 사용권을 무시하는 것. 일부 생성 도구는 유료 티어에서도 보이거나 보이지 않는 워터마크를 내장합니다. 다른 도구는 상업적 사용을 금지하는데, 여기에는 "유료 학술지에 피규어를 출판하는 것"이 포함됩니다. 여러분의 피규어가 Cell 논문에 실리기 전에 이용 약관을 읽으세요.

테스트 방법

150장의 피규어를 5개 분야에 걸쳐: cell biology, chemistry, materials science, 의학 일러스트레이션, 물리학
4가지 피규어 유형: 메커니즘 스키매틱, 실험 워크플로, 데이터 시각화, 커버·graphical abstract
5가지 평가 기준: 레이블 정확도, 시각적 품질, 벡터 내보내기, 학술지 안전성, 피규어당 비용
3명의 테스터: 박사 2명, 시니어 의학 일러스트레이터 1명 — 블라인드 채점
기간: 2026년 1~3월

각 도구에 저희가 사용 권한을 가진 실제 원고에서 뽑은 20개의 피규어 프롬프트를 동일하게 제공했습니다. 점수는 5점 만점이며 세 평가자의 평균입니다.

랭킹

1. Scidraw AI — 학술지 수준의 scientific figure에 최적

점수: 4.6 / 5

잘하는 것:

과학용으로 튜닝된 프롬프트 이해: "mechanism figure"가 무엇인지, "labeled organelles"가 무슨 뜻인지, 학술지가 무엇을 기대하는지 실제로 알고 있음
SVG 벡터 내보내기가 Illustrator, Inkscape, PowerPoint에서 깔끔하게 열림
12자 이상 용어에 대한 레이블 정확도: 87% (저희가 측정한 최고치)
빠른 응답 시간: 피규어당 8~15초, free tier에서 크레딧 한도까지 무제한

최고가 아닌 부분:

illustration 스타일이 강한 커버 아트·그래픽 초록 — "예술 지향" 커버에는 Midjourney 같은 전용 도구가 여전히 더 시각적 감각이 있음
매우 niche한 분야(예: 천체물리학 은하 렌더) — 도메인 이미지가 충분히 학습되지 않음

비용: Free tier: 월 50 크레딧(10장). Pro: 월 $9.90로 1,000 크레딧(200장). Lifetime: $199 일회성으로 월 1,000 크레딧 영구.

선택 시점: 논문, 학위 논문, 연구비 신청서를 위해 레이블이 달린 scientific figure를 그리는 중이며, 결과를 평소 쓰는 디자인 도구에서 실제로 편집해야 할 때.

2. BioRender — 기관 예산이 충분한 생물학 전용 랩에 최적

점수: 4.3 / 5

잘하는 것:

Lego처럼 조립되는 방대한 pre-drawn 생물학 아이콘 라이브러리(세포, 오가넬, 수용체)
많은 생물학 랩이 신뢰하며 리뷰어가 시각 스타일을 알아봄
canonical figure(PCR, ELISA, western blot 워크플로)용 강력한 템플릿 시스템

최고가 아닌 부분:

사실은 AI 생성기가 아니라 — 2025년에 AI 보조 레이어가 얹힌 수동 아이콘 조립 도구임
생물학 전용. 재료과학, 물리학, 공학 다이어그램이 필요하면 운이 나쁨
비용: 개인은 월 ~$45부터, 엔터프라이즈 티어는 빠르게 상승. 편집 가능한 내보내기(SVG/PDF)는 premium plan에 묶여 있음
Free tier에는 워터마크 있음

선택 시점: 기관 예산이 있는 생물학 랩이고, canonical figure용 아이콘 라이브러리를 원할 때. 더 긴 BioRender 대안 가이드에서 무료 옵션을 살펴보세요.

3. Figurelabs.ai — 빠르고 간단한 스키매틱에 적합

점수: 4.1 / 5

잘하는 것:

매우 빠른 응답 시간(6~10초)
흔한 피규어 유형에 대한 양호한 프롬프트 이해
블로그 수준 피규어에 잘 맞는 깔끔한 기본 스타일

최고가 아닌 부분:

벡터 내보내기가 제한적 — 주요 출력은 PNG/JPG
10자 이상 용어에서 레이블 정확도가 떨어짐(저희 테스트에서 약 70%)
분야 커버리지가 제한적 — 생물학에 가장 강하고 화학·물리학에서 약함
가격이 변동 중이며 본 글 시점에 안정되지 않음

선택 시점: 블로그 글, 논문 초안, 랩 미팅용 빠른 스키매틱이 필요할 때 — 학술지 투고용은 아님.

4. Midjourney + 수동 레이블링

점수: 3.8 / 5

잘하는 것:

커버 아트와 graphical abstract에서 본 목록 중 가장 높은 시각 품질
(--cref를 통해) 피규어 시리즈 전반의 스타일 일관성
"AI 아트" 낙인이 없음 — 종종 손으로 그린 일러스트와 구분이 어려울 정도

최고가 아닌 부분:

과학 용어에 대해 정확한 레이블을 렌더링할 수 없음 — 이후 Illustrator에서 레이블 작업 필요
반복이 느림: 라운드당 30~60초
벡터 내보내기 없음; 전부 래스터
워터마크는 없지만 상업적 사용 이용 약관이 자주 바뀜 — 투고 전에 확인 필요

선택 시점: 레이블 정확도보다 시각적 임팩트가 중요한 커버 투고나 graphical abstract가 필요할 때.

5. DALL·E 3 (ChatGPT 경유)

점수: 3.4 / 5

잘하는 것:

ChatGPT와 잘 통합되어 대화형으로 프롬프트를 반복 가능
프롬프트 준수도가 범용 모델 중 최상위권
이미 가지고 있을 수 있는 ChatGPT Plus 구독에 포함

최고가 아닌 부분:

과학 용어에 대한 레이블 정확도 낮음(저희 테스트에서 ~50%)
강한 safety filter가 의학·생물학 콘텐츠를 거부하는 경우 있음
래스터 내보내기만; SVG 없음
일부 컨텍스트에서 "DALL·E" 귀속 표시가 생성됨

선택 시점: 프로토타이핑 중이고 이미 ChatGPT 구독이 있을 때.

6. Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)

점수: 3.7 / 5

잘하는 것:

Google AI Studio를 통해 빠르고 무료
범용 모델 중 최상급의 종횡비 제어
OpenAI 모델보다 한국어·중국어 과학 콘텐츠를 더 잘 처리

최고가 아닌 부분:

긴 기술 용어의 레이블 렌더링은 특정 프롬프트 기법 없이는 불안정(Gemini Nano Banana 프롬프트 가이드 참고)
벡터 내보내기 없음

선택 시점: 무료·빠른 범용 모델을 원하고 프롬프트 훈련에 30분을 투자할 의향이 있을 때.

7. Stable Diffusion XL + ControlNet

점수: 3.3 / 5

잘하는 것:

완전 로컬, 하드웨어 비용 외 0원
ControlNet이 픽셀 단위 레이아웃 제어를 제공 — 본 목록 중 최고
데이터가 기기를 떠나지 않음(미공개 연구에 중요)

최고가 아닌 부분:

가파른 학습 곡선 — A1111이나 ComfyUI 설정에 주말 하나
Illustrator에서 사후 레이블링을 하지 않는 한 본 목록에서 레이블 정확도가 가장 낮음
12GB+ VRAM GPU 필요

선택 시점: 기관을 벗어날 수 없는 미공개 데이터로 작업하고, GPU와 주말이 있을 때.

8. Canva + AI fill

점수: 2.9 / 5

잘하는 것:

비디자이너에게 즉시 사용 가능
발표와 포스터용 템플릿 라이브러리가 강력함(피규어용 아님)
넉넉한 free tier

최고가 아닌 부분:

과학 도구가 아님. AI fill은 레이블이 달린 스키매틱이 아니라 마케팅 그래픽용
Free tier에서 벡터 내보내기 없음
낮은 레이블 정확도

선택 시점: 학회 포스터나 슬라이드 덱을 만들 때 — 논문 피규어 아님.

요약 표

도구	최적 용도	레이블 정확도	벡터 내보내기	Free tier	저희 점수
Scidraw AI	학술지 피규어	87%	✅ SVG	✅ 월 50 크레딧	4.6
BioRender	생물학 랩	85%	✅ (유료)	워터마크	4.3
Figurelabs.ai	빠른 스키매틱	70%	제한적	✅	4.1
Midjourney	커버 아트	N/A (수동)	❌	❌	3.8
Gemini Nano Banana	무료 범용	65%	❌	✅	3.7
DALL·E 3	프로토타이핑	55%	❌	✅ (ChatGPT)	3.4
SDXL + ControlNet	개인 데이터	40%	❌	✅ (로컬)	3.3
Canva	포스터·슬라이드	50%	❌	✅	2.9

레이블 정확도, 벡터 내보내기, 비용에 걸친 8개 도구 비교 막대 차트 시각화 레이블 정확도는 단일 최대 차별화 요소입니다. 벡터 내보내기는 학술지 투고의 기본 요건입니다.

사용 사례별 정직한 조언

"내일 Cell Reports 투고용 메커니즘 피규어를 그리고 있습니다." → 초안은 Scidraw AI, 마지막 10% 마무리는 Illustrator에서 SVG를 엽니다. 비용: 무료. 시간: 20분.

"포닥 15명과 10K 그래픽 예산이 있는 생물학 랩입니다." → canonical 워크플로에는 BioRender + 생물학 외 영역이나 이후에 편집해야 하는 것에는 Scidraw AI.

"커버를 노리는 graphical abstract가 필요합니다." → 메인 아트는 Midjourney v7, 레이블은 Scidraw AI, 그다음 Illustrator에서 합성. 학술지별 스펙은 학술지별 TOC graphics 요구사항을 참고하세요.

"특허 출원 중인 미공개 데이터라 클라우드 도구를 쓸 수 없습니다." → 로컬에 SDXL + ControlNet. 설정에 주말 하나를 예산하세요.

"예산 0원에 2주 후 디펜스를 앞둔 대학원생입니다." → Scidraw AI free tier(월 10장이면 논문 한 챕터에 충분) + 한도 초과분은 Gemini.

향후 6개월 동안 주시할 것

시장을 바꿀 세 가지:

Vector-native generation. 현재 모든 도구는 래스터를 생성한 뒤 SVG로 변환합니다. 프롬프트에서 직접 SVG를 생성하는 첫 도구가 크게 앞서나갈 것입니다.
멀티 패널 피규어 구성. 현재 어떤 도구도 하나의 프롬프트로 4패널 피규어를 일관되게 생성하지 못합니다. 이를 해내는 순간 단계적 변화가 일어날 것입니다.
도메인 특화 파인튜닝. Nature Chemistry 피규어에 특화 훈련된 모델은 범용 과학 모델보다 화학에서 뛰어날 것입니다. 이런 모델이 3~5개 등장하리라 예상합니다.

2026년 10월에 이 벤치마크를 다시 돌립니다. 도구가 움직이면 랭킹도 업데이트합니다.

최고의 scientific diagram 도구는 가장 화려한 데모를 가진 것이 아니라 — 여러분이 그것으로 논문을 ship할 수 있는 것입니다. 먼저 내보내기 포맷과 레이블 정확도, 그다음에 예쁜 그림을 기준으로 고르세요.

👉 다음 scientific diagram은 Scidraw AI에서 무료로 시도해 보세요

작성자

Davie Chen / Scidraw AI

Researcher

Davie Chen is a researcher at the Faculty of Animation and Intermedia, University of Arts in Poznan, studying generative AI for scientific figure creation, patent illustration, and manuscript drafting. Scidraw AI is one of the research-to-product tools built from this work.

Author profile

카테고리

❌ Scientific diagram AI를 고를 때 피해야 할 세 가지 실수 테스트 방법 랭킹 1. Scidraw AI — 학술지 수준의 scientific figure에 최적 2. BioRender — 기관 예산이 충분한 생물학 전용 랩에 최적 3. Figurelabs.ai — 빠르고 간단한 스키매틱에 적합 4. Midjourney + 수동 레이블링 5. DALL·E 3 (ChatGPT 경유)6. Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)7. Stable Diffusion XL + ControlNet 8. Canva + AI fill 요약 표 사용 사례별 정직한 조언 향후 6개월 동안 주시할 것 관련 가이드

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2026/04/14

2026년 scientific diagram을 위한 최고의 AI 도구 (150개 이상의 피규어로 테스트)

실제 학술지 피규어에서 8개의 AI 과학 다이어그램 도구를 벤치마크했습니다 — 시간, 비용, 벡터 내보내기, 리뷰어 수용도. 솔직한 랭킹을 공개합니다.

💡 Scidraw AI의 강점: 과학용으로 튜닝된 모델, SVG 벡터 내보내기, 학술지 기준 레이블 — 과학을 흉내 내는 범용 이미지 AI가 아닙니다. 무료 체험 →

❌ Scientific diagram AI를 고를 때 피해야 할 세 가지 실수

테스트 방법

150장의 피규어를 5개 분야에 걸쳐: cell biology, chemistry, materials science, 의학 일러스트레이션, 물리학
4가지 피규어 유형: 메커니즘 스키매틱, 실험 워크플로, 데이터 시각화, 커버·graphical abstract
5가지 평가 기준: 레이블 정확도, 시각적 품질, 벡터 내보내기, 학술지 안전성, 피규어당 비용
3명의 테스터: 박사 2명, 시니어 의학 일러스트레이터 1명 — 블라인드 채점
기간: 2026년 1~3월

랭킹

1. Scidraw AI — 학술지 수준의 scientific figure에 최적

점수: 4.6 / 5

잘하는 것:

과학용으로 튜닝된 프롬프트 이해: "mechanism figure"가 무엇인지, "labeled organelles"가 무슨 뜻인지, 학술지가 무엇을 기대하는지 실제로 알고 있음
SVG 벡터 내보내기가 Illustrator, Inkscape, PowerPoint에서 깔끔하게 열림
12자 이상 용어에 대한 레이블 정확도: 87% (저희가 측정한 최고치)
빠른 응답 시간: 피규어당 8~15초, free tier에서 크레딧 한도까지 무제한

최고가 아닌 부분:

illustration 스타일이 강한 커버 아트·그래픽 초록 — "예술 지향" 커버에는 Midjourney 같은 전용 도구가 여전히 더 시각적 감각이 있음
매우 niche한 분야(예: 천체물리학 은하 렌더) — 도메인 이미지가 충분히 학습되지 않음

비용: Free tier: 월 50 크레딧(10장). Pro: 월 $9.90로 1,000 크레딧(200장). Lifetime: $199 일회성으로 월 1,000 크레딧 영구.

2. BioRender — 기관 예산이 충분한 생물학 전용 랩에 최적

점수: 4.3 / 5

잘하는 것:

Lego처럼 조립되는 방대한 pre-drawn 생물학 아이콘 라이브러리(세포, 오가넬, 수용체)
많은 생물학 랩이 신뢰하며 리뷰어가 시각 스타일을 알아봄
canonical figure(PCR, ELISA, western blot 워크플로)용 강력한 템플릿 시스템

최고가 아닌 부분:

사실은 AI 생성기가 아니라 — 2025년에 AI 보조 레이어가 얹힌 수동 아이콘 조립 도구임
생물학 전용. 재료과학, 물리학, 공학 다이어그램이 필요하면 운이 나쁨
비용: 개인은 월 ~$45부터, 엔터프라이즈 티어는 빠르게 상승. 편집 가능한 내보내기(SVG/PDF)는 premium plan에 묶여 있음
Free tier에는 워터마크 있음

선택 시점: 기관 예산이 있는 생물학 랩이고, canonical figure용 아이콘 라이브러리를 원할 때. 더 긴 BioRender 대안 가이드에서 무료 옵션을 살펴보세요.

3. Figurelabs.ai — 빠르고 간단한 스키매틱에 적합

점수: 4.1 / 5

잘하는 것:

매우 빠른 응답 시간(6~10초)
흔한 피규어 유형에 대한 양호한 프롬프트 이해
블로그 수준 피규어에 잘 맞는 깔끔한 기본 스타일

최고가 아닌 부분:

벡터 내보내기가 제한적 — 주요 출력은 PNG/JPG
10자 이상 용어에서 레이블 정확도가 떨어짐(저희 테스트에서 약 70%)
분야 커버리지가 제한적 — 생물학에 가장 강하고 화학·물리학에서 약함
가격이 변동 중이며 본 글 시점에 안정되지 않음

선택 시점: 블로그 글, 논문 초안, 랩 미팅용 빠른 스키매틱이 필요할 때 — 학술지 투고용은 아님.

4. Midjourney + 수동 레이블링

점수: 3.8 / 5

잘하는 것:

커버 아트와 graphical abstract에서 본 목록 중 가장 높은 시각 품질
(--cref를 통해) 피규어 시리즈 전반의 스타일 일관성
"AI 아트" 낙인이 없음 — 종종 손으로 그린 일러스트와 구분이 어려울 정도

최고가 아닌 부분:

과학 용어에 대해 정확한 레이블을 렌더링할 수 없음 — 이후 Illustrator에서 레이블 작업 필요
반복이 느림: 라운드당 30~60초
벡터 내보내기 없음; 전부 래스터
워터마크는 없지만 상업적 사용 이용 약관이 자주 바뀜 — 투고 전에 확인 필요

선택 시점: 레이블 정확도보다 시각적 임팩트가 중요한 커버 투고나 graphical abstract가 필요할 때.

5. DALL·E 3 (ChatGPT 경유)

점수: 3.4 / 5

잘하는 것:

ChatGPT와 잘 통합되어 대화형으로 프롬프트를 반복 가능
프롬프트 준수도가 범용 모델 중 최상위권
이미 가지고 있을 수 있는 ChatGPT Plus 구독에 포함

최고가 아닌 부분:

과학 용어에 대한 레이블 정확도 낮음(저희 테스트에서 ~50%)
강한 safety filter가 의학·생물학 콘텐츠를 거부하는 경우 있음
래스터 내보내기만; SVG 없음
일부 컨텍스트에서 "DALL·E" 귀속 표시가 생성됨

선택 시점: 프로토타이핑 중이고 이미 ChatGPT 구독이 있을 때.

6. Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)

점수: 3.7 / 5

잘하는 것:

Google AI Studio를 통해 빠르고 무료
범용 모델 중 최상급의 종횡비 제어
OpenAI 모델보다 한국어·중국어 과학 콘텐츠를 더 잘 처리

최고가 아닌 부분:

긴 기술 용어의 레이블 렌더링은 특정 프롬프트 기법 없이는 불안정(Gemini Nano Banana 프롬프트 가이드 참고)
벡터 내보내기 없음

선택 시점: 무료·빠른 범용 모델을 원하고 프롬프트 훈련에 30분을 투자할 의향이 있을 때.

7. Stable Diffusion XL + ControlNet

점수: 3.3 / 5

잘하는 것:

완전 로컬, 하드웨어 비용 외 0원
ControlNet이 픽셀 단위 레이아웃 제어를 제공 — 본 목록 중 최고
데이터가 기기를 떠나지 않음(미공개 연구에 중요)

최고가 아닌 부분:

가파른 학습 곡선 — A1111이나 ComfyUI 설정에 주말 하나
Illustrator에서 사후 레이블링을 하지 않는 한 본 목록에서 레이블 정확도가 가장 낮음
12GB+ VRAM GPU 필요

선택 시점: 기관을 벗어날 수 없는 미공개 데이터로 작업하고, GPU와 주말이 있을 때.

8. Canva + AI fill

점수: 2.9 / 5

잘하는 것:

비디자이너에게 즉시 사용 가능
발표와 포스터용 템플릿 라이브러리가 강력함(피규어용 아님)
넉넉한 free tier

최고가 아닌 부분:

과학 도구가 아님. AI fill은 레이블이 달린 스키매틱이 아니라 마케팅 그래픽용
Free tier에서 벡터 내보내기 없음
낮은 레이블 정확도

선택 시점: 학회 포스터나 슬라이드 덱을 만들 때 — 논문 피규어 아님.

요약 표

도구	최적 용도	레이블 정확도	벡터 내보내기	Free tier	저희 점수
Scidraw AI	학술지 피규어	87%	✅ SVG	✅ 월 50 크레딧	4.6
BioRender	생물학 랩	85%	✅ (유료)	워터마크	4.3
Figurelabs.ai	빠른 스키매틱	70%	제한적	✅	4.1
Midjourney	커버 아트	N/A (수동)	❌	❌	3.8
Gemini Nano Banana	무료 범용	65%	❌	✅	3.7
DALL·E 3	프로토타이핑	55%	❌	✅ (ChatGPT)	3.4
SDXL + ControlNet	개인 데이터	40%	❌	✅ (로컬)	3.3
Canva	포스터·슬라이드	50%	❌	✅	2.9

사용 사례별 정직한 조언

"포닥 15명과 10K 그래픽 예산이 있는 생물학 랩입니다." → canonical 워크플로에는 BioRender + 생물학 외 영역이나 이후에 편집해야 하는 것에는 Scidraw AI.

"특허 출원 중인 미공개 데이터라 클라우드 도구를 쓸 수 없습니다." → 로컬에 SDXL + ControlNet. 설정에 주말 하나를 예산하세요.

"예산 0원에 2주 후 디펜스를 앞둔 대학원생입니다." → Scidraw AI free tier(월 10장이면 논문 한 챕터에 충분) + 한도 초과분은 Gemini.

향후 6개월 동안 주시할 것

시장을 바꿀 세 가지:

Vector-native generation. 현재 모든 도구는 래스터를 생성한 뒤 SVG로 변환합니다. 프롬프트에서 직접 SVG를 생성하는 첫 도구가 크게 앞서나갈 것입니다.
멀티 패널 피규어 구성. 현재 어떤 도구도 하나의 프롬프트로 4패널 피규어를 일관되게 생성하지 못합니다. 이를 해내는 순간 단계적 변화가 일어날 것입니다.
도메인 특화 파인튜닝. Nature Chemistry 피규어에 특화 훈련된 모델은 범용 과학 모델보다 화학에서 뛰어날 것입니다. 이런 모델이 3~5개 등장하리라 예상합니다.

2026년 10월에 이 벤치마크를 다시 돌립니다. 도구가 움직이면 랭킹도 업데이트합니다.

👉 다음 scientific diagram은 Scidraw AI에서 무료로 시도해 보세요