AI 경쟁의 무게중심이 모델 점수에서 검증 가능한 추론, 하네스 설계, 저가 오픈 모델, 물리 세계 실행으로 동시에 이동하고 있다.
• Astra 내부 버전이 수학과 이론 컴퓨터 과학의 장기 미해결 난제 10개를 풀고 Lean 인증서로 논증을 공식화했다는 대목은, AI 성능 논쟁이 이제 ‘그럴듯한 답’이 아니라 검증 가능한 지식 생산으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 박사급 전문성이 필요한 영역에서 AI가 새 결과를 낸다면, 연구자의 역할은 직접 증명자에서 문제 설정자와 검증자로 재편될 가능성이 커진다.
• GPT 5.6 계열은 Luna 가격 80% 인하, Terra 가격 20% 인하와 함께 속도 옵션을 내세웠고, ARC AGI3 점수는 하네스 조정만으로 13.3%에서 38.3%까지 올랐다고 소개됐다. 이는 모델 자체보다 API 설정, 프롬프트, 하네스가 실제 성능을 크게 좌우한다는 신호이며, 기업 입장에서는 ‘어떤 모델을 쓰느냐’만큼 ‘어떻게 감싸서 쓰느냐’가 비용 경쟁력이 된다.
• DeepSeek V4 Flash는 API와 오픈 웨이트, MIT 라이센스로 공개됐고 Opus 4.8급 성능과 Google Flash급 점수를 거론할 만큼 가성비를 전면에 내세웠다. 특히 Fable 5보다 105배 싸다는 비교와 양자화 실행 가능성은, 범용 작업 시장에서 폐쇄형 고가 모델의 가격 프리미엄을 계속 압박하는 카드다.
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