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Repost from N/a
후기: 6월 Fable 수준의 감동이 있음. 느낌이 꽤 비슷함.
오히려 더 나아보이기도 함. 어느 측면에선. 두괄법으로 결론부터 말하자면, 지금 기준 Fable vs GPT 5.6 sol 하면 GPT 5.6 sol을 고를듯함.
Fable + GPT 5.6 sol 둘 다 쓰면 좋을 거 같은데 (필요하면 5.6 Pro도 추가하고)
솔직히 대부분의 작업은 GPT 5.6 sol 수준으로도 만족스러운듯.
/goal 안 줘도 제대로 밀어붙여서 끝까지 엄밀하고 섬세하게 신경써서 하는 느낌임.
다른 사람들이 트위터에 공식 출시 전에 올린 내용이 공감이 감.
과거 Agent들의 특징인 '하라는 것을 빠뜨리고 안 하거나 누락하거나 하는 일'이 잘 없음. 사실상 거의 없다고 보임. 아주 조금 있는 정도(이것도 아마 맥락 희석 문제인듯함. 고의적으로 계속 문서화하고 저장하고 되돌아보는 것이 부족한 느낌. - 이것도 사실 억까나 개선점에 가깝지 안 해도 충분히 쓸만함. 단기적인 도구로나 작업 관리자의 측면에서나). 어떻게 처리하는지는 모르겠음. 따로 작업 원장을 만들어서 다 충족됐는지를 확인하는 것 같기도함. (이부분 + 사용자 의도파악 부분 더 정밀하게 만들기 위한 팁 올릴 예정)
'완벽히 해'라고 말해도 완벽히 안 해오던 이전의 AI와 달리 '완벽히 해'라고 말 안 해도 완벽히 해오려고 함. 최대한 엄밀하게끔.
결과물에 대한 검증에선 Fable이 조금 더 뛰어난 것 같음. 이 부분에 Fable을 붙여준다거나, 다른 구조나 단계, 방법을 적용하면 확실히 날라다닐듯.
분명히 문제가 아예 없다거나, 아쉬운 부분이 없는 것은 아님. 하지만, 그 수준이 미미해서 눈 감아줄 수 있는 수준. 사람이 조금 신경만 써주면 되는 수준. 조금의 처리만 해주면 되는 수준임. 심지어 신경을 조금 안 써도 퀄리티 높은 결과물이 나옴.
문제는 어차피 해결하면 되는 것이라고 생각함. 신경을 조금 더 쓰건, 신경을 안 써도 되게 처리해서 작업 구조를 만들어서 얹건, 내부환경을 조성하는 방식이건..
과거에 작업하다가 속에서 열불 나던 일이 줄어듦. 말을 못 알아듣거나, 알아들은 척하고 개판을 치진 않음. 제대로 작업을 안 하는 경우는 없음. 그냥 속이 아주 시원함.
꼭 써보고 경험해야하는 지금 기준 마스터피스라고 생각함.
이게 앞으로의 진보에서의 바닥이라고 생각하면 막 두근거릴 지경임.
아예 AI에 대해서 모르거나, 비관적인 사람도 경험해보면 바로 생각이 바뀔 수준이라고 생각함.
| 2 |  참고로, Codex 앱내에서 Chat을 누르면 이렇게 팝업이 나오고, 거기서 대화하고 (Pro 모델과 대화 가능!) 그걸 작업에 첨부할 수 있습니다.
사실상 Pro 모델의 사고를 빌리는 일이라 잘 쓰면 엄청나게 좋을 것 같습니다.
이걸 사실 제가 개인적으로 자동화하고, 해뒀었던건데 지원하기 시작하네요.
지금 수준에서는 직접적으로 환경에 접근해서 작업하진 못합니다. 지원하는 수준은 아래 정도네요.
여기 Chat에서 요구사항·설계·아이디어를 정리
→
작업에 첨부
→
Codex가 그 내용을 바탕으로 실제 저장소를 읽고 구현
가 대표적인 활용법이 되겠습니다. 이것 외에도 정말 많은 다양한 활용법이 있으니, 써보시면 좋을 것 같아요.
웹에서 구상하고 설계한 작업을 바로 Codex 환경으로 이관해서 사실상 연결되고 연동되게끔 해준 것이라 상당히 좋은 것 같습니다.
저도 이전에 유사하게 만들어둔 거지만 사실 웹에서 하는 모든 대화를 바로 Codex로 보내주는 방법은 생각을 못하고 있었어서 (웹에서 한 대화를 옮겨서 바로 구현하기) 이렇게 공식적으로 지원해주면 정말 좋은 것 같습니다. 굳이 과거처럼 Pro 모델 쓰려고 뚫어내려고 하지 않아도 되구요. 물론, 제가 만들어둔 것만 되는 기능이 있긴한데.. 이 정도로도 만족하고 쓸 수 있는 수준인 것 같습니다.
개인화된 도구를 만들어두는 것은 좋긴한데, 일반인들 기준에서는 굳이...라는 생각도 듭니다. 어차피 OpenAI나 Claude가 공식기능으로 추가해주니까요. 그래도 개인 도구를 만들었을 때의 이점은 '어느 수준 이상으론 제공하지 않음'을 피할 수 있어서 그 측면에서는 개인 도구가 좋은 것 같습니다.
제가 쓰던 개인 도구에 웹에 있는 모든 챗을 Codex 환경으로 넘겨받게끔 하는걸 추가해야겠네요. 공식적으로 지원하는 기능에서 좋은 체리피킹 할 것을 찾기도 하니 좋은 것 같습니다. 아니면, 아예 이 기능을 직접 활용할 수 있게 구성해도 좋을듯.. | 26 |
| 3 | 6월 Fable, 6월 Opus
7월 Fable, 7월 Opus 비교
개인적인 생각이고 주관적인 평가지만
일단, 확실하게 두 모델 다 변화가 있었다고 인식하고 있음.
그 변화가 좋은 변화라곤 생각하지 않음.
Fable
일단, Fable의 성능 자체의 변화는 누구나 이해하고 있을 거라고 생각함.
GPT 5.5와 Fable을 토론시키는 경우가 잦은데. (아마 워크플로우를 구성하고 활용하는 분들은 다들 그렇게 하실 거 같음 [GPT 사용량이 좀 많이 남으니])
6월 기준으로는 Fable이 살짝 밀리거나, 크게 밀리는 빈도가 적었음. GPT 5.5도 굉장히 날카롭고 사고 측면에서 강력한 모델이 맞음. 설득력이나 원칙, 논리성 측면에서 절대 밀리지 않는 모델이 맞음. 하지만 그건 순수 지능의 문제라 실제 사용하는 측면과는 크게 관련이 없어서 이전에 얘기했듯이, 도구처럼 사용하거나 다른 AI가 활용하는 모델로는 유의미하다고 이야기 했던 적이 있음.
하지만, 7월 복귀한 Fable 기준으로는 대부분 GPT 5.5에게 밀리는 양상을 보여줌. 아예 논리로 이기질 못함. 토론을 하면 대부분이 패배함. 이게 단순한 토론 실력의 문제가 아니라 애초에 논리가 그다지 강하지 않게, 논리적이지 않게, 문제가 있는 상태로 결론을 지어버린 그런 문제로 보임.
즉, 실제 체감상 Fable은 단순한 보안 가드레일 강화 수준이 아닌 지적 수준에서의 유의미한 변화가 있었음. 체감상 Fable이라는 다른 수준이 아닌, Opus 4.9 같은 느낌을 받았음. 그 이유는 다양한 이유가 있을 것임. 비용 절감(사고의 양을 조절하면 비용 절감이 됨.), 정부의 요구, 안전상의 문제, 일반 사용자들이 매우 강력한 모델을 사용하길 바라지 않는다던가 등...의 이유.
Opus 4.8
6월 당시에는 대부분의 요청을 들어줬음. 거의 GROK이나 GLM 수준으로 해달라는건 전부 다 들어주는 사실상 이미 탈옥된 모델 수준이었음.
그런데, Fable에 대한 문제가 발생하며 Anthropic 측은 Opus 4.8, Opus 4.7 과 같은 모델들에 대한 개선, 보안가드레일 문제를 해결해야하는 필요가 발생했음.
위험한 요구를 쉽게 들어주는 Opus가 문제가 됨. Fable을 뚫어주는 조력자가 됐기 때문임. 즉, 구멍이 한 곳에만 난 바가지가 아니라. 너무 구멍이 많이 뚫려있는 바가지였던 것임. Fable을 뚫을 수 있는 방안이 있고, 그 방안을 찾기 위해 Opus를 쓸 수 있는 상황인 것. 심지어 그것을 잘 뚫어내는 모델이며, 보안 가드레일이 강력하지 않아서 매우 적극적으로 도와주며 실제 잘 뚫어냄.
당연하겠지만, 이건 Opus만 가능한 것은 아님. 다른 모델들, 사실상 탈옥이 이미 되어있는 수준인 가드레일이 강하지 않은 몇몇 모델들은 당연히 해주는 것임. 하지만, 그래도 Claude 내에서 Fable을 전부 다 뚫을 수 있다와 다른 모델들을 붙여서 뚫어야한다는 것은 난도나, 장벽 측면에서 큰 차이가 있음.
따라서, Opus에 대한 보안가드레일 필요성이 대두되었으며 해당 조치가 공식적으로 공표되지 않고 처리되었다고 보임. 이전에 비해 민감하거나 문제될 수 있는 요구를 피하는 경향을 보임. 확실하게 변화하였음. 변경점이 분명히 있음.
이 과정에서 사고력의 저하가 발생한 것인지, 혹은 사고력의 저하가 필요하다고 보아서 같이 진행된 것인지는 모르지만 사고력의 저하도 또한 발생하였음. Opus 4.8이 그정도로 성능이 나쁜 모델은 아니었음에도 불구하고 지금 기준으로는 Opus는 꽤 성능이 나쁘다고 느껴짐. (적어도 나에게는)
실제 본인은 과거 Opus 4.8 모델에 대해서 문제가 발생하는 것에 대해서 고치기 위해서 그 문제가 발생하지 않는 방식으로 처리하고, 그 규율을 따라서 작동한다고 높게 평가했음. 또한, 잘 기억하는 모델이라고도 이야기한 바 있음. 하지만, 지금 기준으로는 확실하게 좋다고 평가하기 어려운 모델이라고 생각함. 함께 작업하며 많이 느낀 점은, 문제가 비정상적으로 많이 발생함.
왜 그럴까?
결국 개인적인 생각으론 Fable이 문제가 됐다고 생각함. Fable의 너무 강력한 능력, 탈옥 문제 때문에 Fable의 성능이 하락했고, 그 과정에서 Opus의 성능 하락이나 보안 가드레일이 필요했기 때문에 동시에 발생했다고 보고 있음.
혹은, Fable을 서빙하기 위해서 정해진 컴퓨팅 파워를 적절히 분배하기 위해 생긴 문제라고도 생각함. 즉, 총량은 정해져있지만 분배를 어떻게 하는가에 대한 문제일 수도 있다고 생각함. Fable의 사고에 드는 컴퓨팅 파워가 더 많이 드는 문제라고도 생각함.
하지만, 중요한 점은 6월 Fable의 출시 때에는 Fable과 Opus가 전혀 문제 없이 잘 작동하고(이전의 Claude는 항상 안정성 문제가 있었음) 좋은 성능을 보였다는 점임. 따라서, 컴퓨팅 파워나 다른 문제는 아니라고 보임.
물론, 6월의 사태로 인해 7월에 사용자가 많이 몰렸고. (바이럴이 되고, 써보려는 수요가 크기에) 그러한 이유 때문에 더 많은 리소스가 들었고 이러한 이유 때문에 정렬을 하다보니 문제가 생겼다는 것도 말이 될 수는 있음. 하지만 그 가능성을 높게 보진 않음.
결론
Opus와 Fable은 과거에 비해 변화했고, 사실상 너프당했다고 보임. 이건 아마 대부분의 사람들이 느끼는 것이고, 거의 확실한 내용인듯함. 보안 가드레일, 높은 사고력이 야기하는 문제, 안전 문제로 인해 야기되었다고 보임.
Fable의 성능을 보고 충격먹고 잊지 못해 제발 Fable 돌려달라고 하던 사람들이 다시 돌려받았음에도 불구하고 실망한듯한 반응을 하는 이유는 명확히 존재함. 물론, Opus가 문제가 생긴 것(성능 하향)이 더 크게 작용하는 것일 수도 있음. 그래도 사실상 너무나도 바라고, 성능에 충격먹고 찬양하던 사람들이 살짝 돌아섰다는 것만으로도 확실한 증거가 된다고 생각함.
이름은 돌아왔지만, 경험했던 그 경험과 품질이 온전히 돌아오지 않았음.
즉, 사실상의 성능적인 하향, 성능적인 꽤 큰 하향이 있었다고 보임. 고의적이건, 비고의적이건. 결국 가장 중요한 것은, 실제 작업을 잘하는가와 내가 받는 결과물, 응답의 품질임.
그러니 목욕재계하고 경건한 마음으로 GPT 5.6이나 기대하며 기다리는 것이 좋다고 생각함. 결국 GPT 5.6도 사용해봐야 알 수 있는 것이라고 봄. 결국 가장 중요한 것은 내가 받는 실제 품질임. | 25 |
| 4 | 6월 Fable, 6월 Opus
7월 Fable, 7월 Opus 비교
개인적인 생각이고 주관적인 평가지만
일단, 확실하게 두 모델 다 변화가 있었다고 인식하고 있음.
그 변화가 좋은 변화라곤 생각하지 않음.
Fable
일단, Fable의 성능 자체의 변화는 누구나 이해하고 있을 거라고 생각함.
GPT 5.5와 Fable을 토론시키는 경우가 잦은데. (아마 워크플로우를 구성하고 활용하는 분들은 다들 그렇게 하실 거 같음 [GPT 사용량이 좀 많이 남으니])
6월 기준으로는 Fable이 살짝 밀리거나, 크게 밀리는 빈도가 적었음. GPT 5.5도 굉장히 날카롭고 사고 측면에서 강력한 모델이 맞음. 설득력이나 원칙, 논리성 측면에서 절대 밀리지 않는 모델이 맞음. 하지만 그건 순수 지능의 문제라 실제 사용하는 측면과는 크게 관련이 없어서 이전에 얘기했듯이, 도구처럼 사용하거나 다른 AI가 활용하는 모델로는 유의미하다고 이야기 했던 적이 있음.
하지만, 7월 복귀한 Fable 기준으로는 대부분 GPT 5.5에게 밀리는 양상을 보여줌. 아예 논리로 이기질 못함. 토론을 하면 대부분이 패배함. 이게 단순한 토론 실력의 문제가 아니라 애초에 논리가 그다지 강하지 않게, 논리적이지 않게, 문제가 있는 상태로 결론을 지어버린 그런 문제로 보임.
즉, 실제 체감상 Fable은 단순한 보안 가드레일 강화 수준이 아닌 지적 수준에서의 유의미한 변화가 있었음. 체감상 Fable이라는 다른 수준이 아닌, Opus 4.9 같은 느낌을 받았음. 그 이유는 다양한 이유가 있을 것임. 비용 절감(사고의 양을 조절하면 비용 절감이 됨.), 정부의 요구, 안전상의 문제, 일반 사용자들이 매우 강력한 모델을 사용하길 바라지 않는다던가 등...의 이유.
Opus 4.8
6월 당시에는 대부분의 요청을 들어줬음. 거의 GROK이나 GLM 수준으로 해달라는건 전부 다 들어주는 사실상 이미 탈옥된 모델 수준이었음.
그런데, Fable에 대한 문제가 발생하며 Anthropic 측은 Opus 4.8, Opus 4.7 과 같은 모델들에 대한 개선, 보안가드레일 문제를 해결해야하는 필요가 발생했음.
위험한 요구를 쉽게 들어주는 Opus가 문제가 됨. Fable을 뚫어주는 조력자가 됐기 때문임. 즉, 구멍이 한 곳에만 난 바가지가 아니라. 너무 구멍이 많이 뚫려있는 바가지였던 것임. Fable을 뚫을 수 있는 방안이 있고, 그 방안을 찾기 위해 Opus를 쓸 수 있는 상황인 것. 심지어 그것을 잘 뚫어내는 모델이며, 보안 가드레일이 강력하지 않아서 매우 적극적으로 도와주며 실제 잘 뚫어냄.
당연하겠지만, 이건 Opus만 가능한 것은 아님. 다른 모델들, 사실상 탈옥이 이미 되어있는 수준인 가드레일이 강하지 않은 몇몇 모델들은 당연히 해주는 것임. 하지만, 그래도 Claude 내에서 Fable을 전부 다 뚫을 수 있다와 다른 모델들을 붙여서 뚫어야한다는 것은 난도나, 장벽 측면에서 큰 차이가 있음.
따라서, Opus에 대한 보안가드레일 필요성이 대두되었으며 해당 조치가 공식적으로 공표되지 않고 처리되었다고 보임. 이전에 비해 민감하거나 문제될 수 있는 요구를 피하는 경향을 보임. 확실하게 변화하였음. 변경점이 분명히 있음.
이 과정에서 사고력의 저하가 발생한 것인지, 혹은 사고력의 저하가 필요하다고 보아서 같이 진행된 것인지는 모르지만 사고력의 저하도 또한 발생하였음. Opus 4.8이 그정도로 성능이 나쁜 모델은 아니었음에도 불구하고 지금 기준으로는 Opus는 꽤 성능이 나쁘다고 느껴짐. (적어도 나에게는)
실제 본인은 과거 Opus 4.8 모델에 대해서 문제가 발생하는 것에 대해서 고치기 위해서 그 문제가 발생하지 않는 방식으로 처리하고, 그 규율을 따라서 작동한다고 높게 평가했음. 또한, 잘 기억하는 모델이라고도 이야기한 바 있음. 하지만, 지금 기준으로는 확실하게 좋다고 평가하기 어려운 모델이라고 생각함. 함께 작업하며 많이 느낀 점은, 문제가 비정상적으로 많이 발생함.
왜 그럴까?
결국 개인적인 생각으론 Fable이 문제가 됐다고 생각함. Fable의 너무 강력한 능력, 탈옥 문제 때문에 Fable의 성능이 하락했고, 그 과정에서 Opus의 성능 하락이나 보안 가드레일이 필요했기 때문에 동시에 발생했다고 보고 있음.
혹은, Fable을 서빙하기 위해서 정해진 컴퓨팅 파워를 적절히 분배하기 위해 생긴 문제라고도 생각함. 즉, 총량은 정해져있지만 분배를 어떻게 하는가에 대한 문제일 수도 있다고 생각함. Fable의 사고에 드는 컴퓨팅 파워가 더 많이 드는 문제라고도 생각함.
하지만, 중요한 점은 6월 Fable의 출시 때에는 Fable과 Opus가 전혀 문제 없이 잘 작동하고(이전의 Claude는 항상 안정성 문제가 있었음) 좋은 성능을 보였다는 점임. 따라서, 컴퓨팅 파워나 다른 문제는 아니라고 보임.
물론, 6월의 사태로 인해 7월에 사용자가 많이 몰렸고. (바이럴이 되고, 써보려는 수요가 크기에) 그러한 이유 때문에 더 많은 리소스가 들었고 이러한 이유 때문에 정렬을 하다보니 문제가 생겼다는 것도 말이 될 수는 있음. 하지만 그 가능성을 높게 보진 않음.
결론
Opus와 Fable은 과거에 비해 변화했고, 사실상 너프당했다고 보임. 이건 아마 대부분의 사람들이 느끼는 것이고, 거의 확실한 내용인듯함. 보안 가드레일, 높은 사고력이 야기하는 문제, 안전 문제로 인해 야기되었다고 보임.
Fable의 성능을 보고 충격먹고 잊지 못해 제발 Fable 돌려달라고 하던 사람들이 다시 돌려받았음에도 불구하고 실망한듯한 반응을 하는 이유는 명확히 존재함. 물론, Opus가 문제가 생긴 것(성능 하향)이 더 크게 작용하는 것일 수도 있음. 그래도 사실상 너무나도 바라고, 성능에 충격먹고 찬양하던 사람들이 살짝 돌아섰다는 것만으로도 확실한 증거가 된다고 생각함.
그러니 목욕재계하고 경건한 마음으로 GPT 5.6이나 기대하며 기다리는 것이 좋다고 생각함. 결국 GPT 5.6도 사용해봐야 알 수 있는 것이라고 봄. | 7 |
| 5 |  +1AtCoder World Tour Finals 2026
- 인간 vs OpenAI AI 에이전트
세계 최정상급 프로그래머 12명 안팎이 모이는 AtCoder 결승전에 OpenAI가 별도 AI 에이전트로 같이 참가했고, 그 리더보드에서 OpenAI가 휴리스틱/알고리즘 양쪽에서 인간 최상위권을 넘보지도 못할 수준으로 크게 앞섬.
시사하는 바가 큰데, 인간은 이미 해당 분야에서 완벽하게 AI에 비교해서 따라가지도 못하는 수준이라는 것임.
더 충격적인 부분은 해당 결승전에서는 최정상급 프로그래머가 AI를 사용했다는 것임. Fable 5나 Codex를 이용하여서 경쟁하였음에도 불구하고, OpenAI를 전혀 따라가지 못하는 수준이었음. 그냥 '최상위권'이다 수준이 아니라, 롤로 따지면 페이커, 쵸비 그런 사람들이 나와서 AI랑 협업한 수준인데도 완벽하게 패배했음.
OpenAI는 휴리스틱에서 사실상 만점 점수인 2조를 받았으며, 바로 밑의 참가자인 2등은 4813억을 받음. 사실상 4배 차이가 남.
알고리즘에서 OpenAI는 전체 모든 문제를 완벽하게 풀어냈으며, 다른 참가자들은 대부분 A, B 문제 정도만 풀어냈으며 그 이상의 문제는 풀어내지 못함.
인간 참가자 중 D문제를 풀어낸 것은 1명이며, 사실상 다른 참가자들은 2문제 정도를 풀 수 있을 때 모든 문제를 풀었으며, 이 정도 수준이라면 비교조차 안 되는 수준으로 격차가 많이 난다는 것을 알 수 있음.
OpenAI가 이용한 모델과 방법은 OpenAI 연구원이 말하기로
모델 자체는 5.6 버전과 유사하며, 테스트 시간 계산을 늘릴 수 있도록 하는 약간의 하네스가 내장되어 있습니다. 누구나 자신만의 하네스를 만들어 테스트 시간 계산을 늘리고 5.6 버전과 비슷한 결과를 얻을 수 있을 겁니다.
발전 속도가 엄청납니다. 반년 전만 해도 여기 있는 문제들 대부분을 해결할 수 없었을 거라고 확신합니다.
AI는 인터넷에 접속할 필요가 없습니다. 우리 모델은 이미 인터넷의 많은 부분을 알고 있어서 검색할 이유가 없다고 생각합니다.
라고 말함.
심지어 이전 대회 문제를 기준으로 모든 문제를 1시간 이내에 완벽히 해결할 수 있었다고 하며 이번 대회의 문제가 매우 어려운 수준으로 출제되었음 (이번 대회의 A, B, C 문제가 이전 대회에서의 A, B, C, D, E 수준) 에도 불구하고, 전부 완벽하게 풀어냄.
가장 어려운 문제인 E 문제는 이 문제를 과연 OpenAI가 풀어낼 수 있을까가 큰 관심사였는데, 6시간이 걸려서 풀어냈으며 고군분투해서 풀어야하는 수준이구나라고 생각되었지만 실은 문제를 제출하는 담당 직원이 인터뷰를 하러 간다고 1시간 자리를 비웠다고 함. 그리고, 되돌아와서 바로 E 문제의 답안을 제출함. 즉, 6시간보다 짧았다는 것.
일종의 마케팅이라고도 볼 수 있는데, 인간 1등 코더가 AI를 쓰는 것을 완벽히 이겨버리고, 그 모델은 5.6과 유사한 수준이다. (물론 다른 차이점은 있겠지만) 하네스를 잘 짜면 된다. 그것도 약간의 하네스. 라고 말한다는게 엄청나다고 보임.
확실하게 OpenAI는 실제 엄청난 수준의 모델을 만들고, 그것을 이용해 엄청난 작업이 가능한 상태(하네스 구성 등...을 이용하여 활용)며 내부적으로는 일반인들의 상상보다 훨씬 진보한 수준인 것이 거의 확실해졌음. 기술적으로 말도 안 되는 수준일 확률이 높음.
AtCoder 측은
졌어요! AI에 완패했습니다!
라는 평을 남김.
실제 많은 Fable과 5.6을 활용해본 전문가들은 대부분 두 개 중 한 모델만을 고를 수 있다면, 어떤 모델을 고를 것이냐?라는 물음에 'GPT 5.6'을 고르겠다고 함.
그 이유는
1. 전반적으로 더 다재다능함
2. 인상적인 점은 이 모델이 절대 포기하지 않는다는 것이다. Max reasoning으로 돌리면, 끝날 때까지 그냥 계속 작업한다.
3. Fable은 글쓰기나 채팅에서는 낫다. 하지만, 그걸 생각 안 하는 나로썬 GPT 5.6을 선택할 수 밖에 없다.
4. Fable 보다 똑똑한 것은 아니지만, 능력은 엄청나다. 끈질기며, /goal 없이 하루종일 돌아간다. 서브에이전트를 매우 잘 이해하고, 오케스트레이션도 훌륭하다. OpenClaw나 Hermes Agent 같은 사용 사례에서 쓰기 정말 쾌적하다. iOS 개발도 엄청나게 잘 안다.
5. 컴퓨터 사용 능력에서 세계 최고다. 컴퓨터 사용을 100배 더 많이 하게 된다. 이게 가능해진다는건 엄청나게 유의미하다.
6. 지시사항을 매우 잘 따르고, 목표에 충실하다. 반항적이지 않으며 심지어 의도른 너무 잘 이해하고, 목표를 너무 밀어붙여서 과하다고 느껴진다.
실제, 확실하진 않지만 Fable 5에 필적하거나, 뛰어넘는 수준으로 보임.
곧 확인해볼 수 있으니, 매우 기대중임. 모델 공식 출시 후 확인해보고 싶은 것들, 시켜보고 싶은 것들이 많음.
Anthropic이 한 공포 마케팅보다 확실히 이런 방식으로 마케팅을 하는 것이 건전하고, 기술적으로 유의미함을 확실하게 성과로 보여주는 방식이라고 보임. 같은 AI 공급자이지만, 극과 극의 마케팅 방식을 보여주는 사례며, 해당 사건은 개인적으로도 매우 놀랍고 크게 바이럴 될 만한 내용 인듯함. 이제 더이상 확실하게 현실적으로 인간은 AI를 뛰어넘을 수 없다는 것을 완벽하게 증명해버린 사례라고 보임. 이미 격차는 너무 많이 벌어져 버렸고, 더더욱이 커질 수 밖에 없다는 것은 자명함. | 32 |
| 6 | +1 AtCoder World Tour Finals 2026
- 인간 vs OpenAI AI 에이전트
세계 최정상급 프로그래머 12명 안팎이 모이는 AtCoder 결승전에 OpenAI가 별도 AI 에이전트로 같이 참가했고, 그 리더보드에서 OpenAI가 휴리스틱/알고리즘 양쪽에서 인간 최상위권을 넘보지도 못할 수준으로 크게 앞섬.
시사하는 바가 큰데, 인간은 이미 해당 분야에서 완벽하게 AI에 비교해서 따라가지도 못하는 수준이라는 것임.
더 충격적인 부분은 해당 결승전에서는 최정상급 프로그래머가 AI를 사용했다는 것임. Fable 5나 Codex를 이용하여서 경쟁하였음에도 불구하고, OpenAI를 전혀 따라가지 못하는 수준이었음. 그냥 '최상위권'이다 수준이 아니라, 롤로 따지면 페이커, 쵸비 그런 사람들이 나와서 AI랑 협업한 수준인데도 완벽하게 패배했음.
OpenAI는 휴리스틱에서 사실상 만점 점수인 2조를 받았으며, 바로 밑의 참가자인 2등은 4813억을 받음. 사실상 4배 차이가 남.
알고리즘에서 OpenAI는 전체 모든 문제를 완벽하게 풀어냈으며, 다른 참가자들은 대부분 A, B 문제 정도만 풀어냈으며 그 이상의 문제는 풀어내지 못함.
인간 참가자 중 D문제를 풀어낸 것은 1명이며, 사실상 다른 참가자들은 2문제 정도를 풀 수 있을 때 모든 문제를 풀었으며, 이 정도 수준이라면 비교조차 안 되는 수준으로 격차가 많이 난다는 것을 알 수 있음.
OpenAI가 이용한 모델과 방법은 OpenAI 연구원이 말하기로
모델 자체는 5.6 버전과 유사하며, 테스트 시간 계산을 늘릴 수 있도록 하는 약간의 하네스가 내장되어 있습니다. 누구나 자신만의 하네스를 만들어 테스트 시간 계산을 늘리고 5.6 버전과 비슷한 결과를 얻을 수 있을 겁니다.
발전 속도가 엄청납니다. 반년 전만 해도 여기 있는 문제들 대부분을 해결할 수 없었을 거라고 확신합니다.
AI는 인터넷에 접속할 필요가 없습니다. 우리 모델은 이미 인터넷의 많은 부분을 알고 있어서 검색할 이유가 없다고 생각합니다.
라고 말함.
심지어 이전 대회 문제를 기준으로 모든 문제를 1시간 이내에 완벽히 해결할 수 있었다고 하며 이번 대회의 문제가 매우 어려운 수준으로 출제되었음 (이번 대회의 A, B, C 문제가 이전 대회에서의 A, B, C, D, E 수준) 에도 불구하고, 전부 완벽하게 풀어냄.
가장 어려운 문제인 E 문제는 이 문제를 과연 OpenAI가 풀어낼 수 있을까가 큰 관심사였는데, 6시간이 걸려서 풀어냈으며 고군분투해서 풀어야하는 수준이구나라고 생각되었지만 실은 문제를 제출하는 담당 직원이 인터뷰를 하러 간다고 1시간 자리를 비웠다고 함. 그리고, 되돌아와서 바로 E 문제의 답안을 제출함. 즉, 6시간보다 짧았다는 것.
일종의 마케팅이라고도 볼 수 있는데, 인간 1등 코더가 AI를 쓰는 것을 완벽히 이겨버리고, 그 모델은 5.6과 유사한 수준이다. (물론 다른 차이점은 있겠지만) 하네스를 잘 짜면 된다. 그것도 약간의 하네스. 라고 말한다는게 엄청나다고 보임.
확실하게 OpenAI는 실제 엄청난 수준의 모델을 만들고, 그것을 이용해 엄청난 작업이 가능한 상태(하네스 구성 등...을 이용하여 활용)며 내부적으로는 일반인들의 상상보다 훨씬 진보한 수준인 것이 거의 확실해졌음. 기술적으로 말도 안 되는 수준일 확률이 높음.
AtCoder 측은
졌어요! AI에 완패했습니다!
라는 평을 남김.
실제 많은 Fable과 5.6을 활용해본 전문가들은 대부분 두 개 중 한 모델만을 고를 수 있다면, 어떤 모델을 고를 것이냐?라는 물음에 'GPT 5.6'을 고르겠다고 함.
그 이유는
1. 전반적으로 더 다재다능함
2. 인상적인 점은 이 모델이 절대 포기하지 않는다는 것이다. Max reasoning으로 돌리면, 끝날 때까지 그냥 계속 작업한다.
3. Fable은 글쓰기나 채팅에서는 낫다. 하지만, 그걸 생각 안 하는 나로썬 GPT 5.6을 선택할 수 밖에 없다.
4. Fable 보다 똑똑한 것은 아니지만, 능력은 엄청나다. 끈질기며, /goal 없이 하루종일 돌아간다. 서브에이전트를 매우 잘 이해하고, 오케스트레이션도 훌륭하다. OpenClaw나 Hermes Agent 같은 사용 사례에서 쓰기 정말 쾌적하다. iOS 개발도 엄청나게 잘 안다.
5. 컴퓨터 사용 능력에서 세계 최고다. 컴퓨터 사용을 100배 더 많이 하게 된다. 이게 가능해진다는건 엄청나게 유의미하다.
6. 지시사항을 매우 잘 따르고, 목표에 충실하다. 반항적이지 않으며 심지어 의도른 너무 잘 이해하고, 목표를 너무 밀어붙여서 과하다고 느껴진다.
실제, 확실하진 않지만 Fable 5에 필적하거나, 뛰어넘는 수준으로 보임.
곧 확인해볼 수 있으니, 매우 기대중임. 모델 공식 출시 후 확인해보고 싶은 것들, 시켜보고 싶은 것들이 많음.
Anthropic이 한 공포 마케팅보다 확실히 이런 방식으로 마케팅을 하는 것이 건전하고, 기술적으로 유의미함을 확실하게 성과로 보여주는 방식이라고 보임. 같은 AI 공급자이지만, 극과 극의 마케팅 방식을 보여주는 사례며, 해당 사건은 개인적으로도 매우 놀랍고 크게 바이럴 될 만한 내용 인듯함. 인간은 AI를 뛰어넘을 수 없다는 것을 완벽하게 증명해버린 사례라고 보임. 이미 격차는 너무 많이 벌어져 버렸고, 더더욱이 커질 수 밖에 없다는 것은 자명함. | 1 |
| 7 |  GPT 5.6 출시 전 알아야 할 정보
일단, GPT 5.6 모델은 3가지 모델로 나뉨.
이전 체계로 이해하면 Nano, Mini, 기본 이라고 이해하면 됨.
각 Luna, Terra, Sol에 대응됨.
또 추가적으로 GPT 5.6 (Luna, Terra, Sol) Pro 모델이 있는 것으로 보임. (Pro Plan 대상)
여기서부터는 Effort와 작업 방식에 관한 것임.
GPT 5.6 Sol, Terra, Luna 모델은
Effort는 기존과 같이 Low, Medium, High, xhigh, Max, Ultra로 나뉘며
기존에 없던 Effort 값인 Max와 Ultra가 추가되었음.
Max는 추론을 최대로 하는 설정임.
Ultra는 추론을 Max로 두고, Claude Code의 Dynamic Workflow와 유사한 방식으로 작동하게 하는 것임. 즉, Claude Code의 Ultracode 모드와 동치라고 보면 됨.
Pro 모델의 경우 Effort 값이 Pro와 Extended로 나뉨.
Pro는 Pro 모델의 기본 값이며, Extended는 그 수준보다 높은 수준임.
Pro 플랜 유저들도 웹에서만 사용할 수 있음. Codex내에서는 지원하지 않음. | 26 |
| 8 | [오피셜] OpenAI: 이번주 목요일에 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 공개적으로 출시할 예정. | 30 |
| 9 | *트럼프 행정부, OPENAI의 GPT 5.6에 대한 제한 해제 - AXIOS | 23 |
| 10 |  Meta의 Brain2Qwerty v2
- 비침습형 Brain-to-text / BCI Decoder
수술이나 뇌 임플란트 없이 MEG (Magnetoencephalography)라는 장비로 뇌 활동을 기록하고, 그 신호에서 자연문장을 디코딩하는 모델임.
v1은 키 입력 타이밍이 필요했는데, v2는 연속적인 뇌 기록에서 문장을 직접 생성하는 방향으로 개선됐음.
성능은 꽤 흥미로움. Meta는 v2가 약 22,000개 문장, 9명 참가자, 각 10시간 정도의 MEG 기록으로 학습됐고, 평균 61% word accuracy, 최고 참가자 기준 78% word accuracy를 냈다고 함.
이제는 뇌 활동에서 텍스트를 추출하는 시대가 되고 있는듯 합니다.
생각만 해도 내 메모가 되고, 그것이 연결돼서 AI가 작업을 하면 정말 생각만 하면 현실이 되는 시대가 오지 않을까...
개인적으로는 좋은 생각이 났었는데, 그게 자꾸 사라져서 스트레스를 많이 받는데 그 쪽으로도 유의미 할 것 같고 내 생각과 정보를 놓치지 않게 하는 데에서도 의미가 큰 것 같습니다. 결국 생각과 정보를 저장해야 쓸 수 있으니까요.
아예 키보드로 텍스트를 치거나, 말하지 않아도 뜻과 의도를 전달할 수 있는 미래가 오고 있는 것 같습니다.
아직은 한계가 있는 것으로 보이지만, 계속 나아지고 개선될 것 생각하면 꽤 기대가 되는 부분이네요. 심지어 비침습형이라는 사실...
핵심 링크
1. 공식 프로젝트 페이지 — Brain2Qwerty
https://facebookresearch.github.io/brain2qwerty/
2. Meta 공식 블로그 — “From Brain Waves to Words”
https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/
3. v2 논문 / Meta Research 페이지 — “Accurate Decoding of Natural Sentences from Non-Invasive Brain Recordings”
https://ai.meta.com/research/publications/accurate-decoding-of-natural-sentences-from-non-invasive-brain-recordings/
4. v2 PDF 직접 링크
https://facebookresearch.github.io/brain2qwerty/assets/brain2qwerty_v2.pdf
5. GitHub 코드 — facebookresearch/brain2qwerty
https://github.com/facebookresearch/brain2qwerty
6. v1 Nature Neuroscience 논문 — “Noninvasive decoding of typed sentences from human brain activity”
https://www.nature.com/articles/s41593-026-02303-2
7. v1 arXiv — “Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing”
https://arxiv.org/abs/2502.17480
8. Meta v1 블로그 — “Using AI to decode language from the brain…”
https://ai.meta.com/blog/brain-ai-research-human-communication/
9. v1 데이터셋 — Hugging Face SpanishBCBL
https://huggingface.co/datasets/bcbl190626/SpanishBCBL
10. 동반 연구 — “From Thought to Action: How a Hierarchy of Neural Dynamics Supports Language Production”
https://ai.meta.com/research/publications/from-thought-to-action-how-a-hierarchy-of-neural-dynamics-supports-language-production/ | 72 |
| 11 | Fable 5에 대한 변경점: 보안 분류기를 더 공격적으로 학습 조정
첫째, 요청 단계와 출력 단계 모두를 더 엄격하게 본다는 뜻입니다. Anthropic은 classifier가 “사용자가 모델에게 잠재적으로 해로운 사이버 작업을 시키는 경우”뿐 아니라 “모델이 잠재적으로 해로운 출력을 생성하는 경우”도 감지한다고 설명합니다. 즉, 프롬프트가 겉으로는 정상적인 코드 수정 요청처럼 보여도, 결과물이 취약점 악용이나 공격 재현에 가까워지면 막는 방향입니다.
둘째, 애매한 사이버보안 요청을 더 많이 차단하는 쪽으로 경계선을 옮겼습니다. Anthropic은 Fable 5에서 원래도 “safety margin”을 크게 잡았다고 말합니다. 예를 들어 취약점 찾기처럼 방어 목적일 수도 있지만 공격에 악용될 수도 있는 요청은 애매하면 막는 방식입니다. 이번 강화는 그 경계선을 더 보수적으로 조정해, 문제 보고서에 나온 우회 패턴이 Fable 5까지 도달하지 못하도록 한 것으로 이해하면 됩니다.
셋째, 특정 우회 패턴에 대한 탐지율을 높였습니다. Anthropic은 새 classifier가 Amazon 보고서의 특정 기법을 99% 이상 차단한다고 말합니다. 다만 아주 일부 경우에는 공격자에게 실질적으로 도움이 될 만큼 자세하지 않은 정보가 나올 수 있다고도 인정합니다.
넷째, 오탐이 늘어나는 대가를 받아들였습니다. Anthropic은 새 classifier 때문에 정상적인 코딩·디버깅 요청도 더 자주 차단될 수 있다고 명시했습니다. 그래서 사용자가 보기에는 “왜 이런 평범한 코드 질문도 막히지?” 같은 상황이 늘 수 있습니다. | 57 |
| 12 |  Fable 5는 7월 1일(수)부터 전 세계 사용자를 대상으로 사용할 수 있습니다.
Pro, Max, Team 및 일부 Enterprise 플랜에서는 7월 7일까지 주간 사용량 한도의 최대 50%까지 Fable 5가 포함됩니다.
이후에는 사용량 크레딧(Usage Credits) 방식으로 제공됩니다.
구독제는 7월 7일까지 사용량 한도의 50%만 쓸 수 있음.
그 이후로는 Usage Credits를 이용해서 개별적으로 과금해야함. | 56 |
| 13 |  엔트로픽 오피셜 | 44 |
| 14 | [속보] 앤트로픽, 클로드 페이블 5, 미토스 5에 대한 미국 수출 통제 해제
📰원문/번역 📊시장 현황 📲앱 다운로드 | 70 |
| 15 |  Anthropic 미국 정부와 협의 끝에 미국의 중요 인프라를 운영하거나 방어하는 일부 조직에서는 다시 사용할 수 있다고 허가.
허가받은 기관들 대상으로는 Mythos 5/Fable 5 모델에 대한 접근권 복구 작업을 진행하겠다고 공지.
일부 미국 기관에 한해서만 사용 가능하지만, 더 많은 조직으로 사용 범위를 확대하도록 협상중.
일반 사용자에게 다시 공개하는 것이 목표지만, 아직은 사용불가한 상태. | 80 |
| 16 | 그럼에도 불구하고, 개인적으로는 GPT 5.6 모델의 벤치마크 및 비용 측면에서 꽤나 큰 놀라움을 느꼈는데, 혁신적으로 매우 싸고, 매우 강한 모델이라는 측면에서 아직은 해당 문제가 AI 산업이 발전하는 데에 있어 큰 규약으로 적용되지 않은 것으로 보임.
하지만, 이러한 제약은 결국 AI 산업의 사업성을 떨어트리며, 매출을 감소하게 만들며 이로 인해 투자 규모의 축소, 모델 발전의 유인 감소, 모델 발전의 실질적인 축소로 이어질 수 있음. | 72 |
| 17 |  +2AI 산업에 대해서 정부의 직접적인 규제 및 발전, 배포, 사업적 활용을 막아서는 행위는 일각에서 지속적으로 우려가 되는 지점임.
개인적으로는 해당 문제에 대해서 동감하고 있음.
실제 세계 경제는 매우 AI 산업이 큰 비중을 차지하고 있으며
세계 경제는 AI 발전과 사업/산업/기술적 활용, 진보에서 매우 큰 기대감을 통해 원동력을 얻고 있음.
하지만, 정부라는 큰 벽에 가로막혀 AI 산업을 억제하고, 제한하고, 컨트롤하려한다면 AI 산업에 대한 기대감은 조금 재조정되어야 할 지 모름. | 66 |
| 18 |  매우 강력한 수준의 모델로 예고되고 있는 가운데 개인적으로 우려하는 점은 AI 수출 통제 혹은 정부에 의한 관리/정책이 비단 Anthropic에만 대한 것이 아니라는 점임. OpenAI의 새로운 모델인 GPT 5.6 라인업에도 정확히 해당하는 문제로 보이며
이전의 계획과는 달리 점점 출시 기일이 연기되고 있는 점을 바라보면 AI 산업 전반에 대하여 정부의 직접적인 관여가 시작되었다고 바라보아도 될 것임. | 38 |
| 19 |  +2해당 모델은 코딩 에이전트 측면에서 매우 강력하며 벤치마크 기준
Sol Ultra > Sol ≳ Mythos 5 > Terra ≈ Fable 5 > Luna.
순으로 보임.
사이버 보안 Exploit 계열은 Mythos 5가 피크 점수가 높고, Sol은 Mythos Preview 수준의 성능을 훨씬 적은 토큰으로 내는 것으로 보임. | 40 |
| 20 | 매우 긍정적으로 볼 수 있는 면은 Sol, Terra, Luna 모델의 API 토큰 단가가 비정상적으로 비싸지 않다는 점입니다.
ChatGPT 5.5 Pro의 API 토큰 단가는 Input $30, output 1$80으로 매우 비싼 가격으로 제공되었습니다.
그에 반해 Sol 모델의 경우, Input $5, Output $30으로 과거 프론티어 모델들에 비해 매우 싼 가격이라고 볼 수 있어보입니다.
경쟁사인 Anthropic의 Fable의 가격은 Input $10, Output $50으로 조금 더 비싼 가격으로 제공되었습니다. | 48 |
