GPT-6 솔은 이전에 보았던 것과 마찬가지였지만, 같은 GPT-6에는 루나도 있었다.
최근 같은 주제를 AI에 던져보고, 어떤 400자 노트(note) 기사를 작성하는지 비교해 보면서, 당연히 루나에게도 시도해 보려고 했다.
솔과 루나. 같은 GPT-6 모델이라도 위치가 다를 수밖에 없었다.
OpenAI의 공식 설명에 따르면, GPT-6 솔은 복잡한 코딩이나 에이전트 처리 등을 수행하는 모델이며, 루나는 비용을 줄이고 대량 처리에 최적화된 효율성을 추구하는 모델로 개발되었다.
API 가격을 기준으로 보면 솔(Sol)은 입력 100만 토큰당 2달러, 루나(Luna)는 0.1달러로 큰 차이가 있는 것으로 보인다. 이는 글의 내용에도 차이가 나타날 수 있지 않을까?
좋아. 비교해 보자고 생각하고 모델을 살펴보니 GPT-6.1 솔이 눈에 들어왔어.
GPT-6.1은 언제 출시되었나요? GPT-6 Sol은 9월 22일에, GPT-6.1 Sol은 9월 29일에 출시되었습니다.
한 주이다.
왜 그렇게 서둘러…? 어? 대상이 늘었어? 뭐, 어차피 다 하기로 했어.
한 번에 끝내기
조건은 모두 동일합니다.
ChatGPT Work에서 새롭게 실행했으며, 노력은 “중”으로 설정했습니다. 프롬프트 또한 완전히 동일합니다.
주제는, 늘 그렇듯.
AI에게 어떤 생각을 요구했을 때, 답변이 나올 때까지 몇십 초를 기다리지 못하고 이메일이나 다른 탭을 열어버린다. 정신을 차려보면 그쪽의 작업을 계속하고しまい, 몇십 초를 아끼려 했던 탓에 몇 분 이상을 잃어버린 내 경험이다.
때로는 내가 겪었던 일들이 마치 픽션 같다는 생각이 든다. 물론, 그 픽션이 얼마나 현실을 반영했는지는 나만이 알 것이다.
우리는 각자의 이야기를 만들어가면서 현실과의 괴리를 즐기는지도 모른다.
진실은 언제나 우리를 놀라게 하고, 그 놀라움 속에서 다시 자신을 돌아보게 한다.
비교하는 것은 처음 일어난 한 번의 경우에만 한정되었습니다.
AI가 작성한 글은 같은 프롬프트로 여러 번 생성해도 때로는 좋은 결과가 나오기도 하고 때로는 그렇지 않은 ‘大当たり/망작’이 섞여 있다는 것을 알고 있다. 그럴 정도의 변동성은 존재한다.
단순히 사용하는 경우, 같은 문장을 5회, 10회까지 생성하여 평균 점수를 취하는 사람은 많지 않을 것이다. 만약 내가 한다면 한 번 요청하여 나온 문장을 읽어볼 것이다.
그러므로 이번에는 그 사용법에 맞춰 한 번에 끝내는 것입니다.
이전에도 GPT-6 Astra와 GPT-6 Sol에 대해 기고한 바 있지만, 첫 번째 결과가 의심스러워 이번에 다시 시도했다. 따라서 두 번째 시도는 출력 브레를 확인하기 위한 기준으로 활용한다. 모든 모델은 새로운 실행, 노력 수준은 ‘중’으로 설정하고 조건은 동일하다.
지난 글에서는 6개의 모델을 동일한 주제로 비교했다.
요약하자면,
GPT-5.6 솔: 자료를 텍스트로 만들었을 뿐 끝났고
GPT-6 솔: 읽을 수 있는 형태는 되었지만 내용에 재미가 없었고
Claude Sonnet 5: 자료에 솔직하지만 읽어주는 글에 변환하면서 재미도 있었고
GPT-6 Astra: 자료를 꼬이게 만들었지만 지나치게 난해해졌어. 다른 방향으로 재미있지만 지치게 했고
Claude Opus 5.5: 자료를 꼬이게 받아들이면서 자연스럽게 읽어주는 능숙한 글
Gemini 3.8 Flash: 다른 차원에 묻어 웃음을 유발했어. 이게 뭐지?
그것과 비슷했어.
자세한 내용은 이전 게시물에 기록되어 있으므로, 이번에는 GPT-6 Astra와 GPT-6 Sol 전체를 다시 업로드하지 않고, 해당 게시물을 참조해 주시기 바랍니다.
자, 먼저 GPT-6 Astra를 복습하겠습니다.
이전에는 이 지점에서 특징이 나타나고 있었습니다.
단순히 몇 초의 틈을 활용하기에는 짐이 너무 많다.
또한, 이렇게 해서 소재를 그대로 설명하는 대신, 한 단계를 더 풀어 설명합니다.
방금까지 답장을 기다리지 않았던 사람이, 답장이 준비되는 순간부터 상대방을 기다리고 있다. 상당히 융통성 없는 의뢰인이다.
그 辺이 Astra의 특징이라고 앞선 비교에서도 언급했던 바 있다.
다음은 GPT-6 솔루션입니다.
이렇게 마무리했습니다.
AI에게는 생각할 시간을 주지만, 저에게는 아무것도 하지 않는 시간을 주지 않는다고 한다.
별로 나쁘지 않지만, 깔끔하게 정리되어 있는 것인데, Astra와 비교하면 자료를 굉장히 진지하게 정리한 느낌이 든다. 이 부분까지는 이전 이야기와 같다.
여기 새로운 GPT-6 루나입니다.
AI에 무엇인가를 생각하게 하려고 한다. 답이 오기까지 몇 초 정도 기다리면 된다. 그런데 나는 기다릴 수가 없다. 이메일을 보거나, 다른 탭을 열거나, 스마트폰을 만지거나, 다른 작업을 시작하는 것이다. 그저 잠깐 손을 대는 것만으로도, 어쩌다 보니 당신에게 주의를 기울이게 된다. 결국 AI로부터 답이 온다. 알림에 눈길이 가더라도, 바로 돌아오지는 않는다. 지금 하고 있는 작업에 틈을 내어 생각하고 있는 찰나에, 몇 분이 흘러버린다는 것이다. 몇 초를 아끼려다 오히려 몇 분 이상을 잃어버린 셈이다. 스스로도 비효율적이라고 생각한다. 그래도 다음 AI에게 부탁할 때, 또 무언가를 시작한다. 아무것도 하지 않고 기다리는 것이, 어쩐지 너무 苦手한 것 같다. AI의 답을 기다려서는 안 된다는 것보다, 기다리는 나 자신에게 견딜 수가 없는 것은 아닐까. 오늘도 몇 초를 절약하기 위해, 몇 분을 버린 셈이다.
어? GPT-6 루나, 글이 생각보다 괜찮네? ...라고 생각했는데, 하나 잊고 있었어.
제목 없음.
제목도 덧붙이는 보통 감점이다.
그럼에도 불구하고 본문만 놓고 보면 “기다리는 자신을 견딜 수 없다”라는 해석을 하나 더 덧붙이고, 마지막으로 “몇 분을 어디론가 버리고 있었다”라고 마무리했다.
이번에는 GPT-6 루나를 더 좋아했던 것 같습니다. 가격 차이가 20배나 나는 데에는 불구하고, 글이라는 것은 이해하기 어렵네요. 글을 만들어 달라는 목적 자체가 아니어서일 수도 있겠습니다.
그리고 갑작스러운 GPT-6.1 솔루션
마지막으로, 갑자기 등장한 GPT-6.1 솔.
OpenAI는 6.1 Sol을 복잡한 작업에서 GPT-6 Astra와 유사한 성능을 더 낮은 비용으로 제공하는 모델로 설명하고 있으며, 학습에도 Astra와 동일한 종류의 데이터와 훈련을 사용하고 있다고 한다.
이번 행사에서는 독자 여러분께 작품 세계관에 더욱 깊이 몰입하실 수 있도록, 세부까지 흠집 없이 제작된 전시를 기획했습니다.
특히 주인공인 ‘야사’의 의상은 작가인 히노 사토시의 고미술 연구 지식과 현대적인 디자인을 융합하여 탄생한, 진정으로 독창적인 작품입니다.
이 의상은 행사 기간 동안 특별히 전시될 예정입니다. 가까이에서 그 아름다움을 직접 느껴보시기 바랍니다.
또한, 행사에서는 히노 사토시 강사의 토크쇼도 개최될 예정입니다. 강사는 작품 제작 비화와 야사 캐릭터 설정 등 다양한 주제에 대해 이야기해 주셨습니다.
참가하시는 분들은 강사에게 직접 질문할 수도 있습니다. 작품에 대한 이해를 깊게 하는 절호의 기회이므로, 꼭 방문해 주시기 바랍니다.
수십 초를 아끼려다 몇 분을 낭비하는 AI에게 생각할 일을 부탁하면, 답이 돌아오는 데까지 수십 초 정도의 공차가 생긴다. 기다리는 것뿐인데, 나는 이 시간을 어찌할는지 막막하다. 이메일을 확인하고, 다른 탭을 열고, 스마트폰을 본다. 무언가 할 수 있는 일이 없는지, 굳이 다른 작업을 시작하기도 한다. 결국 AI의 답이 온다. 하지만 이미 다른 일에 빠져 있는 상태다. 그때는 그 일을 중간에 멈추지 못하고 계속 이어간다. 기다려야만 했던 내가, 어쩌다 보니 AI를 기다리고 있는 것이다. 돌아보면 수분 이상 시간이 흘러 있다. 수십 초를 아끼려다 보니, 생각보다 훨씬 많은 시간을 낭비한 셈이다. 아무것도 하지 않는 시간을 채우려다가, 부탁했던 일의 다음을 미루고 있는 것이다. 자신조차 비효율적이라고 생각한다. 그래도 다음 AI가 생각하기 시작하면 또 다른 탭을 열어버린다. 몇 분을 잃는 것은 반복할 수 있지만, 수십 초 동안 굳어있는 것은 견딜 수 없다. AI에게 생각하게 하려고 하는 시간보다, 이 기다림을 조금 더 신중하게 생각해야 했다. 뭐, 그 답장도 기다릴 수 없으니 말이다.
어… 이거, 꽤 맛없지 않아? 특히, 이 부분이 별로 좋지 않나.
수십 초를 망설인 결과, 꽤 푸근하게 시간을 사용한 것이었다.
마지막에도 “기다리는 게 더 나을 거야”라며 또 다시 실망하게 만들어서, 적어도 이번 일방적인 성공만으로는 GPT-6 솔보다 여기가 더 재미있게 느껴졌다.
지난 일주일 동안 무엇을 했는지 물으신다면, 참고로 GPT-6 솔이 지나치게 솔직하여 오히려 신경 쓰이더군요. 그래서 다시 똑같은 것을 써달라고 요청했는데, 이번에는 이렇게 반전 결말을 만들어 왔습니다.
답장이 오기까지 수십 초. 자, 그 시간 동안 이메일 한 통이라도... 그것을 생각하는 순간, 이미 지는 것이다.
또한 중간중간에는 다음과 같은 내용도 포함되어 있습니다.
방금까지는 AI를 기다릴 수 없었는데, 지금은 AI의 답변을 기다리고 있다.
또한 GPT-6.1 Sol이나 GPT-6 Astra에서도 나타났던 “기다리는 측과 기다리는 측의 반전”까지 짚어내고 있다. Astra를 2회차에 시도했을 때 다른 문장이 생성되었다.
물론 당연히, 같은 모델이라도 출력에는 차이가 있다.
그러다 보니 “GPT-6.1 솔의 문장력이 반드시 GPT-6 솔보다 우월했다”고 단정적으로 말할 필요가 없다. 왜냐하면 그렇게 말하면 몇 번의 횟수를 기준으로 생성해야 하는지 판단하기 어렵기 때문이다.
5회? 10회? 평균 점수라도 받을 수 있는 거니? 뽑기 놀이가 아니니까.
평소에 사용할 때는 첫 번째 에피소드를 먼저 읽어보고 “좋네”, “별로인데”와 같이 판단한다. 여러 번 돌려보면서 그 안에서 좋은 것을 고르는 일도 없을 것이다.
그렇다면 한 수의 승부처럼 비교에도 그만한 의미가 있다고 생각한다.
이번 한 번으로만 말씀드리자면, GPT-6.1 솔은 꽤 재미있었습니다. GPT-6 루나는 제목이 누락된 부분이 있었지만, 본문은 생각보다 훨씬 좋았습니다.
여기, 이전까지의 여섯 갈래 길에 이 두 모델을 더해본다.
GPT-6 루나는 가볍고 효율성을 중시하여 글이 단순해질 거라고 생각했는데, 이번 한 번에 의외로 복잡한 면이 있었다. 다만 제목을 잊었다.
GPT-6.1 솔은 GPT-6 솔의 단순함뿐만 아니라 “기분 좋게 시간을 쓴 것 같다”, “그 답변도 기다릴 수 없다”는 말 자체에서도 약간의 장난기를 섞어왔다. 아스트라처럼 억지로 꼬이려는 느낌은 아니었으며, GPT-6 솔만큼 솔직하지도 않았다. 어쩌면 그 중간쯤에 자리 잡은 듯 보였다.
이렇게 참여자를 늘려보면 같은 GPT-6 시리즈라도 가격이나 위치만으로는 글의 재미를 결정하는 것이 아니라, 묘하게 차이가 나는 느낌이다.
지난번에는 여섯 개의 팔이 뻗은 상태에서 끝났고, 이번에는 여덟 개의 팔이 뻗었습니다.
너무 많이 늘었어.
그렇다고 하더라도, 저는 이번에 GPT-6 솔과 GPT-6 루나를 비교하려던 것뿐이었을 뿐입니다. 그런데 갑자기 일주일 만에 GPT-6.1 솔까지 늘어난 것이군요.
새로운 모델이 나올 때마다 똑같은 400자 분량을 작성하게 하고 있지만, 이제 비교하는 측이 모델 추가 속도를 따라가지 못하고 있는 상황이다.
다음 글을 쓰기 전까지는 최소 수 일은 늘어나지 않도록 부탁드립니다.
아, 소네트 5.5도 나왔지만 그 부분은 뒤로 미뤄두고, 추후에 진행할 예정이니 기대해주세요!
## 지금까지의 AI 글쓰기 실력 대결 요약
**1위：맥락 이해 AI**
최근에 진행된 AI 글쓰기 실력 대결에서 ‘맥락 이해 AI’가 압도적인 지지율을 기록하며 1위를 차지했습니다. 특히, 복잡한 맥락 속에서 주제를 정확하게 파악하고, 논리적인 흐름에 맞춰 자연스럽게 글을 생성하는 능력이 뛰어났습니다.
**2위：창의성 AI**
‘창의성 AI’는 독창적인 아이디어를 제시하고, 다양한 표현 방식을 활용하여 글을 작성하는 데 강점을 보였습니다. 시적인 표현이나 비유적인 표현을 사용하는 데 능숙하며, 예상치 못한 새로운 시각을 제시하는 글을 만들어냈습니다.
**3위：지식 AI**
‘지식 AI’는 방대한 양의 정보를 바탕으로 정확하고 상세한 정보를 제공하는 글을 작성하는 데 특화되어 있습니다. 특정 분야에 대한 전문적인 지식을 활용하여, 객관적이고 신뢰성 있는 정보를 전달하는 글을 만들어냈습니다.
**참고:** 이번 대결은 100명의 심사위원단을 대상으로 진행되었으며, 각 AI의 글쓰기 능력은 다양한 기준으로 평가되었습니다.
지금까지 동일한 소재를 요청해 온 모델을, 지금까지의 결과로 대략 정리하면 다음과 같습니다.
GPT-5.6 솔: 자료를 그대로 텍스트로 만들었을 뿐입니다.
GPT-6 솔: 읽을 수 있는 형태로 만들었지만 재미는 부족합니다.
Claude 소네트 5: 자료에 충실하지만, 읽어주는 텍스트로 변환하면서 재미도 있습니다.
GPT-6 아스트라: 자료를 꼬아서 표현하며, 때로는 지나치게 난해합니다.
Claude 오페라 5.5: 자료를 꼬아서 가져오면서 자연스럽게 읽어냅니다.
Gemini 3.8 플래쉬: 또 다른 차원에 묻혀 웃음을 유발합니다. 이게 대체 뭐란 말입니까?
GPT-6 루나: 가볍고 효율을 중시했지만 의외로 꼬아서 표현합니다. 단, 제목을 잊었습니다.
GPT-6.1 솔: GPT-6 솔보다 말을 더 자유롭게 사용하며, 아스트라만큼 강한 뉘앙스는 아닙니다. 이번 한 번에는 꽤 재미있었습니다.
물론 모든 것을 한 번에 끝내기 때문에, 이것이 절대 평가라는 의미는 아니다.
단지 같은 질문을 계속 던져보면 각 모델이 어떤 부분을 짚어내고 어떻게 문장을 구성하는지에는 꽤 차이가 있어 보이는 것을 볼 수 있다.
그리고 지금은 어찌 된 영문인지 모르겠다.
정말 충분한가요?
그러게 생각하면, 최근에 읽은 책에서 주인공이 “새벽의 빛”이라는 말을 반복적으로 사용했던 것 같습니다. 처음에는 그 의미가 명확하지 않았지만, 작가가 설명을 덧붙이는 부분을 읽어보니 “희망이나 새로운 시작을 상징하는 말”이라는 것을 알게 되었고, 정말 감동받았습니다. 바로 지금 제게 인생의 새벽의 빛과 같은 존재라고 할 수 있을 것입니다. 이 책은 “[책 제목]”이라는 제목으로, [작가 이름] 氏에 의해 쓰여졌습니다. “[책 제목]”은 “[책 줄거리 요약]”이라는 이야기로, 읽고 나서는 깊이 생각하게 만드는 내용이었습니다. 저자의 말을 마음속에 새기고, 저도 다시 인생의 새벽의 빛을 향해 나아가고 싶습니다.
OpenAI의 “GPT-6 Sol” 모델에 대한 정보입니다.
OpenAI의 “GPT-6 Luna” 모델: [https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)
OpenAI의 “GPT-6.1 Sol” 모델에 대한 정보입니다.
OpenAI 배포 안전 “GPT-6.1 솔 - 모델 데이터 및 훈련” 본 문서는 GPT-6.1 솔 모델의 데이터 및 훈련에 대한 정보를 제공합니다. 이 모델은 OpenAI의 배포 안전(Deployment Safety) 프로그램의 일환으로 개발되었으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 사용될 수 있도록 설계되었습니다.
GPT-6.1 솔 모델은 다양한 데이터 세트를 사용하여 훈련되었으며, 이 데이터 세트에는 공개적으로 이용 가능한 데이터뿐만 아니라 OpenAI가 자체적으로 수집한 데이터도 포함됩니다. 훈련 데이터의 정확성과 품질은 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, OpenAI는 훈련 데이터의 검증 및 관리에 상당한 노력을 기울이고 있습니다.
모델 데이터는 다음과 같은 주요 구성 요소로 구성됩니다.
* **텍스트 데이터:** 웹 페이지, 책, 기사, 블로그 게시물 등 다양한 출처에서 수집된 텍스트 데이터가 사용되었습니다.
* **코드 데이터:** 다양한 프로그래밍 언어로 작성된 코드 데이터도 훈련에 활용되었습니다.
* **이미지 데이터:** 텍스트 데이터와 함께 이미지 데이터도 훈련에 사용되었습니다. 이는 모델이 텍스트와 이미지를 함께 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
훈련 과정에서 OpenAI는 다양한 기술적 방법을 사용하여 모델의 성능을 최적화했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
* **강화 학습:** 모델이 특정 목표를 달성하도록 훈련되는 방법입니다.
* **미니 배치 최적화:** 대규모 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하는 데 사용되는 기술입니다.
* **분산 훈련:** 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 모델을 훈련하는 방법입니다.
OpenAI는 GPT-6.1 솔 모델의 안전성을 보장하기 위해 다양한 안전 조치를 구현했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
* **데이터 필터링:** 훈련 데이터에서 유해하거나 부적절한 콘텐츠를 제거하는 과정입니다.
* **모델 검토:** 모델의 출력을 검토하여 잠재적인 위험을 식별하는 과정입니다.
* **사용자 피드백:** 사용자로부터 피드백을 수집하여 모델의 안전성을 개선하는 과정입니다.
OpenAI는 GPT-6.1 솔 모델의 배포 및 사용에 대한 책임 있는 접근 방식을 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 모델의 사용에 대한 자세한 내용은 OpenAI의 배포 안전 정책을 참조하십시오.
지난번 AI 글쓰기 대결: GPT-6 솔 참여로 복잡하게 나뉘었던 비교 기사
이 비교의 출발점이 된 기사: GPT-6 Astra와 GPT-5.6 Sol을 동일한 주제로 비교한 기사
클로이드 소네트 5와 Opus 5.5 비교: 클로이드 소네트 5와 Opus 5.5를 동일한 주제로 비교한 기사
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 50청크
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