오픈AI, GPT-6 솔·루나 출시…"작업에 맞춰 비용 효율적으로 선택"

GPT-6 아스트라 성능 기반으로 속도·비용 효율 높인 모델 2종 공개

복잡한 작업에는 높은 추론 수준, 반복·대규모 작업에는 낮은 비용 모델 활용

GPT-6 솔과 GPT-6 루나가 오토메이션벤치 평가에서 각각 높은 업무 수행 성능과 비용 효율성을 보였다..[사진=오픈AI]

오픈AI가 GPT-6 아스트라에 이어 GPT-6 솔(Sol)과 GPT-6 루나(Luna)를 출시했다. 업무의 복잡도와 규모, 필요한 처리 속도와 예산에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있도록 라인업을 확대했다.

오픈AI는 23일 GPT-6 솔과 루나를 공개했다. 두 모델은 GPT-6 아스트라와 유사한 방식으로 학습했으며 전문 업무, 사실 정확성, 코딩, 컴퓨터 사용 등에서 각각 이전 세대인 GPT-5.6 솔과 GPT-5.6 루나보다 성능을 높였다.

GPT-6 아스트라가 높은 수준의 성능이 필요한 중요 작업을 위한 모델이라면 솔과 루나는 향상된 성능을 보다 빠르고 비용 효율적으로 제공하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 일상적인 업무와 다양한 서비스에서 GPT-6를 활용할 수 있도록 했다는 게 오픈AI의 설명이다.

오픈AI는 실제 업무 환경에서 인공지능의 작업 수행 능력을 평가하는 ‘오토메이션벤치’에서 GPT-6 솔의 성능이 GPT-6 아스트라를 웃돌았다고 밝혔다.

오토메이션벤치는 영업·마케팅·운영·고객 지원·재무·인사 등 업무에서 47개 도구를 활용해 작업을 처음부터 끝까지 수행하는 능력을 평가한다. GPT-6 솔은 가장 높은 ‘xhigh’ 추론 수준에서 33.2%를 기록했다. GPT-6 아스트라의 ‘low’ 추론 수준 점수인 30.3%보다 높은 수치다.

GPT-6 루나는 ‘high’ 추론 수준에서 GPT-5.6 루나보다 5.4%포인트 높은 점수를 기록했다. 작업당 비용은 58% 낮았다. 추론 수준은 모델이 문제를 해결하는 데 투입하는 추론 자원의 정도를 뜻한다. 복잡한 작업에서는 추론 수준을 높여 성능을 우선하고, 상대적으로 단순한 작업에서는 낮춰 속도와 비용 효율을 높일 수 있다.

사실 정확성도 개선됐다. 오픈AI는 이용자가 이전 모델의 사실 오류를 지적했던 비식별화된 실제 챗GPT 대화를 바탕으로 사실 정확성을 평가했다. GPT-6 솔은 GPT-5.6 솔보다 약 절반 수준의 오류를 기록하면서 GPT-6 아스트라에 근접한 사실 정확성을 더 낮은 비용으로 구현했다.

코딩 성능과 개발 효율도 개선했다. 기술·코딩 관련 대화에서 전문용어와 어색한 표현, 불필요한 세부 설명을 줄여 핵심을 보다 명확하고 간결하게 전달하도록 했다.

GPT-6 솔과 루나는 플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈·에듀 이용자를 대상으로 챗GPT 워크와 코덱스에서 제공된다. 무료·고 요금제 이용자는 데스크톱 앱에서 GPT-6 루나를 사용할 수 있다.