Word2vec 임베딩 모델은 단순하고 성능이 우수하기 때문에, 자연어 처리 분야에서 가장 널리 쓰이는 모델 중 하나이지만 몇 가지 한계도 있다. 이런 한계를 극복하기 위해 일반적인 언어에 적용 가능한 fastText 임베딩 모델이 제안되었고, 이후 한국어에 적합한 특정한 fastText 모델도 제안되었다. 본 연구는 유사도 검사, 유추 검사 및 감정 분석을 통해 몇 가지 word2vec 및 fastText 모델의 성능을 비교 평가하는 것을 목표로 한다. fastText 모델을 제안한 이전 연구의 결과와는 달리, 최소한 유추 검사와 감정 분석의 측면에서는 fastText 모델이 word2vec 모델보다 더 우수하다고 단정 지을 수 없다는 것이 본 연구의 결론이다. 특히 특정 다운스트림 태스크의 경우, word2vec 임베딩으로도 fastText 임베딩보다 작은 복잡도를 가지면서 유사하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.