[뉴스콤 장태민 기자] 지난주 금요일 OpenAI의 최신 모델 o3-mini 모델이 공개됨. 이전 모델이었던 o1의 후속작이며 강화학습과 TTC(Test Time Computing) 기술이 적용. 훈련을 통해 사고하는 과정을 다듬는 방법을 배우고 시도하며, 답변하기 전에 응답 전 긴 사고의 연쇄를 형성

DeepSeek가 처음 등장했을 때 o1이 아쉽다고 지적된 부분은 사고 과정을 보여주지 않는다는 점이었는데, o3-mini는 사고과정을 보여줌. 과정 중 오류가 있는 부분에 대응할 수 있게 됨

성능 측면에서는 o3-mini 버전임에도 불구하고 o1 거대 모델과 유사하거나 더 나은 성능을 발휘(그림 1). 그리고 이전 모델 대비 할루시네이션이라고 하는 거짓 응답을 할 확률이 현저히 낮아짐

o1 모델과 비교되며 세상의 충격을 주었던 DeepSeek와 비교할 때, 강화학습과 Test Time Computing이 적용된 모델이라는 공통점이 있음. 성능적인 측면은 향후 비교가 되어야할 것이나, 적어도 속도 측면에서는 OpenAI의 이전 모델이나, DeepSeek R1 대비 크게 개선된 모습. 다만 이 부분은 추론의 깊이 정도(사고 과정의 길이)를 조절한 모델인 mini이기 때문에 이후 성능 측면에서도 R1을 압도하는지 여부를 함께 비교해야할 것

o1 모델 대비 비용 측면에서도 개선된 모습은 고무적. 토큰당 비용이 o1-mini 모델의 1/3 수준까지 하락하면서 DeepSeek와 유사한 수준의 비용까지 낮아짐

o3 모델의 등장과 딥시크 모먼트를 함께 생각해보면 최신 LLM 모델의 경쟁 방향이 보이는 듯 함. TTC가 적용되며 나타나는 비용과 추론 시간 문제를 개선하며 성능 경쟁을 하는 모습으로 생각. 소비자 입장에서는 AI 경쟁 덕에 더 싼 가격에 더 양질의 모델을 사용할 수 있게 되는 좋은 상황. AI S/W 기업 투자 관점에서는 경쟁 진행 중인 상황에서 승자독식일 가능성, 청바지 기업이 어딜지 상기할 필요

(황수욱 메리츠증권 연구원)



장태민 기자 chang@newskom.co.kr