요약:
오픈AI의 차세대 플래그십 모델인 GPT 6.2 아스트라(Astra)가 소규모 그레이스케일 테스트에 돌입한 것으로 의심된다. 최근 다수의 해외 개발자들이 코덱스 이용 통계에서 'gpt-6.2-astra'라는 새로운 모델 식별자를 발견해 일부 계정의 호출 비율이 19.8%에 달했다. 이와 함께 OpenAI는 3차원 엔지니어링 설계 벤치마크 테스트에서 미공개 내부 모델의 결과를 공식 발표했는데, 이는 현행 GPT 6 아스트라보다 약 47.3% 높은 수치로, 차세대 모델이 곧 출시될 것이라는 추측을 불러일으켰다.
기술 매체 TestingCatalog에 따르면 10월 31일부터 일부 Codex 사용자의 사용 분석 페이지에 GPT 6.2 Astra의 독립적인 기록이 나타났지만 모델 선택 인터페이스에는 여전히 GPT 6 Astra가 표시되었습니다.
X 플랫폼 블로거 Token Gremlin이 게시한 스크린샷을 보면 특정 계정의 모델 호출 중 약 19.8%가 GPT 6.2 Astra에 포함되어 있으며 약 80%는 여전히 GPT 6 Astra에 기인하는 것으로 나타났습니다. 사용자마다 스크린샷에 나오는 호출 비율에 차이가 있으며, 일부 개발자는 OpenAI가 백그라운드 요청 라우팅을 통해 A/B 테스트를 수행할 수도 있다고 추측했습니다.
또한 지난 11월 3일 해외 모델 추적 계정 LuminaBench에서는 'rc-ada-or-vm'과 'rc-ada-sh-vm'이라는 두 가지 새로운 로고가 OpenAI API 모델 목록에 잠깐 나타났다가 사라졌다고 주장했습니다. 일부 개발자는 이러한 코드명이 새 모델의 출시 후보 버전과 관련이 있을 수 있다고 추측하지만 현재 GPT 6.2 Astra에 해당하는지 확인할 수 있는 증거는 없습니다.
OpenAI가 GPT 6.2 Astra를 공식적으로 발표하지 않았으며 위의 그레이스케일 테스트 및 새 모델의 출시 시기도 확정하지 않았다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 소셜 플랫폼에 유포된 일부 모델 시연 영상 역시 진위 여부에 대한 논란이 있어 신모델 성능 검증의 근거로 사용할 수 없다.
그레이 테스트에 대한 소문이 계속 퍼지는 가운데, OpenAI는 11월 3일 '물리적 세계를 위한 엔지니어링 개발 가속화'라는 제목의 기술 블로그 게시물을 공개하여 기계 설계, 전자 엔지니어링, 물리적 제조 분야에서 AI 모델의 최신 진행 상황을 공개했습니다.
그 중 가장 인기가 많은 것은 아직 출시되지 않은 모델들의 테스트 결과다.
BenchCAD 2.0 엔지니어링 벤치마크 테스트에서 현재 GPT 6 Astra는 가장 높은 추론 설정에서 평균 점수 0.594를 달성한 반면 OpenAI가 "업데이트된 내부 모델"이라고 부르는 평균 점수는 0.875에 도달하여 상대적으로 약 47.3% 향상되었습니다.
BenchCAD 2.0은 주로 3차원 기계 부품 및 어셈블리를 재구성하고 회로 기판 연결 관계를 식별하는 모델의 능력을 평가합니다. OpenAI는 이 결과가 처음에는 차세대 모델이 전문 엔지니어링 설계의 반복 효율성을 더욱 향상시킬 것으로 예상된다는 것을 보여준다고 믿습니다.
그러나 OpenAI는 이 내부 모델의 공식 명칭을 공개하지 않았으며, 최근 소문이 난 GPT 6.2 Astra인지도 설명하지 않았습니다. 위 결과는 특정 엔지니어링 벤치마크 테스트의 결과이며 실제 제조 작업의 전반적인 성공률을 직접적으로 나타낼 수는 없습니다.
OpenAI는 모델 실행 점수를 발표한 것 외에도 GPT 6 Astra가 물리적 하드웨어 설계에 참여한 사례도 시연했습니다.
공식 소개에 따르면 두 명의 엔지니어가 GPT 6 Astra를 사용하여 일주일도 안 되어 휴대용 AI 기기 설계를 완료했습니다. 장치는 음성을 통해 Codex와 상호 작용할 수 있으며 모델은 쉘 구조, 내부 기계 구성 요소, PCB 회로 기판, 전자 구성 요소, 사용자 인터페이스 및 펌웨어 소프트웨어 설계에 참여합니다.
전체 설계 과정에서 엔지니어는 모델에서 생성된 설계를 직접 수동으로 수정하지 않았습니다. 그런 다음 주조소는 한 달도 채 안 되어 소규모 배치의 실제 프로토타입을 생산했습니다.
그러나 OpenAI는 또한 설계를 제조 가능한 제품으로 변환하려면 여전히 여러 차례의 수동 검토와 반복이 필요하다는 점을 인정합니다. GPT 6 Astra는 생산 공정 제약, 제조 공차 및 조립 세부 사항을 항상 정확하게 설명하지는 않습니다.
또한 OpenAI는 올해 2월부터 AI 모델을 사용하는 하드웨어 팀에서 소비하는 토큰 수가 23배 증가했다고 밝혔습니다. Codex와 ChatGPT는 컴퓨터 지원 설계, 제조 도면 생성, 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 검토에 사용되고 있습니다.
외부 협력 측면에서 OpenAI는 차량 공기 역학 및 충돌 안전 설계를 지원하기 위한 AI 활용을 탐구하기 위해 Mazda와 새로운 연구 협력을 발표했습니다. GPT 6 Astra는 다양한 프런트 엔드 형상을 생성하고 이를 공기 흐름 시뮬레이션과 결합하여 엔지니어가 설계 옵션을 평가하는 데 도움을 줍니다.
Mazda의 수석 엔지니어인 나카타 아키히로(Akihiro Nakata)는 AI의 도움으로 수십 가지 디자인 변형을 탐색하고 시뮬레이션함으로써 엔지니어들이 어떤 스타일링 기능이 공기역학적 성능에 영향을 미치는지, 어떤 영역에서 디자이너가 더 큰 스타일링 자유를 누릴 수 있는지 더 명확하게 이해할 수 있다고 말했습니다.
OpenAI는 또한 IndyCar 팀인 Chip Ganassi Racing과의 협력을 확대하여 기존 부품의 3D 스캔 데이터를 편집 가능한 CAD 모델 및 2D 제조 도면으로 변환하여 역모델링 및 프로토타입 개발에서 엔지니어의 작업 중복을 줄였습니다.
Codex 백엔드에 나타나는 새로운 모델 로고부터 공식 내부 모델 엔지니어링 벤치마크에 이르기까지, 일련의 최근 정보는 OpenAI가 대형 모델의 프로그래밍, 컴퓨터 작동 및 물리적 엔지니어링 설계 기능을 지속적으로 발전시키고 있음을 보여줍니다.
그러나 GPT 6.2 Astra가 공식 그레이 테스트에 들어갔는지, 새 내부 모델이 이 버전에 대응하는지, 새 모델이 언제 출시될지는 OpenAI에서 공식적으로 확인해야 합니다.
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