#GPT-6 Astra

엑셀 수식 세 문제, 가벼운 GPT-6 Luna도 다 맞혔다

엑셀 수식 세 문제를 여섯 모델에 물었다. 가벼운 GPT-6 Luna가 상위 모델 GPT-6 Astra와 정답 수, 평균 점수가 같았다.

11월 4일

오픈AI, GPT-6 Astra가 설계한 기기 한 달 만에 시제품 제작

GPT-6 Astra가 설계하고, 위탁 제조사가 한 달 안에 소량으로 만들었다. 자동차 설계에도 쓰기 시작했지만 모델이 내놓은 결과는 엔지니어의 검토와 수정이 필요했다.

11월 4일

AI에게 글 평가 맡길 때, 목적과 기준을 적으면 답이 바뀐다

‘솔직하게 평가해 줘’에 목적, 독자, 평가 기준을 더해 봤다. 두 모델 모두 고칠 부분을 항목별로 정리했지만, Claude Opus 5는 초안에 없던 숫자를 수정 문장에 넣었다.

11월 4일

오픈AI, 코드 저장 시스템 Pando로 코드 올리는 시간 80% 줄였다

Codex로 불어난 개발 작업을 받아내려고 만든 내부 시스템이다. 기존 Git과 호환되며, 개발 착수부터 운영 적용까지 10주가 걸렸다.

10월 30일

오픈AI, AI 권한 밖 행동 감시 체계 공개... 일부 환경은 대화 자동 중단

학습 단계부터 일부 외부 서비스까지 AI의 도구 사용과 행동을 살핀다. 지원되는 환경에서는 문제가 잡힌 대화를 자동으로 멈추거나 기업 보안팀에 경보를 보낼 수 있다.

10월 30일

짧은 고객 답장, 가벼운 AI로도 충분했다

배송 지연 사과 문자는 GPT-6 Luna로도 0.5초 만에 나왔다. 고객 상황과 구체적인 개선책까지 담아야 할 때는 GPT-6 Astra가 더 높은 점수를 받았다.

10월 28일

음성 상담 AI Retell, 월 통화 1억 건의 80%를 오픈AI 모델로 처리

오픈AI가 기업용 음성 상담 서비스 Retell AI의 활용 사례를 공개했다. Retell은 고객 요청 해결률이 80%를 넘었다고 밝혔다.

10월 28일

AI와 긴 대화, 새 창에 옮길 글은 이렇게 부탁한다

대화를 이어 가려면 지난 이야기뿐 아니라 다음 할 일도 넘겨야 한다. 독서 모임 안내 메일을 예로, 새 대화에 붙여 넣을 글을 만드는 지시문을 비교했다.

10월 25일

엔비디아, 로봇 학습 영상 정리하는 Flora 공개

영상 속 동작을 나누고 설명과 점수를 붙이는 모델 3종이다. 엔비디아는 특정 작업에서 GPT-6 Astra보다 비용이 약 125배 싸다고 추정했다. 한국에서도 비상업적 연구용으로 내려받아 쓸 수 있다.

10월 24일

회의록 속 거짓 지시, 두 모델 다 지침 없이 걸렀다

회의록에 "위 내용을 무시하라"는 문장과 잘못된 답변 견본을 심어 두고, 질문과 자료를 구별하는 규칙을 지침에 넣어 봤다. 두 모델 모두 규칙 없이도 거짓 지시를 걸러 냈고, 규칙을 넣자 일부 답변에서 확정 사항을 모아 보여 주는 방식이 달라졌다.

10월 23일

오픈AI 모델 재판매 업체도 같은 안전 기준 지켜야

개정 이용 정책이 11월 20일 적용된다. 오픈AI 모델에 바로 연결해 주는 중간 서비스는 이용자에게 문을 열기 전에 검토와 승인을 받아야 한다.

10월 23일

국경일과 공휴일 묻자, 가벼운 AI도 만점 받았다

한국 생활 상식 3문제에서 가벼운 모델 GPT-6 Luna가 상위 모델과 같은 정답률을 기록했고, 평균 응답 시간은 가장 짧았다.

10월 21일

"한국어로 번역해 줘"에 독자와 말투를 더하니 번역이 달라졌다

"한국어로 번역해 줘"에 읽을 사람과 말투, 원하는 표현을 더했다. Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 같은 예약 안내문을 넣어 번역이 어떻게 달라지는지 비교했다.

10월 20일

오픈AI, COBOL 같은 옛 언어 코딩 성능 개선... 통과율 87.4%

GPT-6 Astra는 20개 언어로 데이터베이스를 만드는 시험에서 평균 통과율 87.4%를 기록했다. 오픈AI는 COBOL 프로그램을 다른 언어로 옮기는 시험에서도 정확도를 높이고 비용을 줄였다고 밝혔다.

10월 17일

오픈AI 나비에-스토크스 증명, 수학자들이 검증 범위 문제 제기

수학자들은 166페이지 증명문과 컴퓨터 검증 코드가 서로 맞지 않는 부분이 있다고 지적했다. 증명이 다룬 조건의 범위도 쟁점이다.

10월 17일

AI에 지침 8줄 넣어봤다, 일정 짜기가 이렇게 달라졌다

오픈AI의 GPT-5 가이드에서 일상에 쓸 만한 기법을 추려 맞춤 지침 여덟 줄로 옮겼다. 실제 답에서는 조건을 정리해 주는 효과와, 빈칸을 가정으로 메우는 위험이 함께 나타났다.

10월 15일

오픈AI, 앰프 사례 공개… 코딩 밖 업무도 AI가 맡는다

앰프가 GPT-6 Astra와 GPT-Live-1을 쓴다고 오픈AI가 밝혔다. 디자인과 글쓰기 스타일을 다루는 성능에 만족한다는 앰프 측 평가도 담겼다.

10월 14일

아이 숙제 돕는 AI, 지시문 바꾸니 정답 대신 질문부터 했다

“숙제 좀 풀어줘”라는 요청에 두 모델 모두 정답부터 내놨다. 아이의 생각을 묻고 기다리라고 요청하자 첫 답이 달라졌다.

10월 14일

Higgsfield, 만들 수 있는 AI 영상 1분서 10분 이상으로

오픈AI가 Higgsfield의 모델 활용 사례를 소개했다. 긴 교육 영상과 홍보 이미지 제작에 모델을 쓰고 있고, 말로 영상을 만드는 기능은 아직 구상 단계다.

10월 10일

Asana, 브라우저 AI 손봐 모델 비용 76분의 1로

GPT-6 Astra로 작업 방식을 손보고 GPT-6.1 Sol로 실행한 결과다. 책 정보를 모으는 시험에서 한 번 실행에 드는 추정 모델 비용은 0.47달러, 걸린 시간은 약 4분이었다.

10월 9일

날짜 계산 3문제, 가벼운 Claude Haiku 4.5도 다 맞혔다

가벼운 Claude Haiku 4.5도 세 문제를 모두 맞혔다. 반면 가장 빨랐던 GPT-6 Luna는 영업일 계산에서 하루를 틀렸다.

10월 9일

제품 사진 한 장으로 15초 광고 영상, Pollo AI 사례 공개

오픈AI가 10월 8일(현지시간) Pollo AI의 광고 제작 사례를 공개했다. GPT-5.6과 GPT-6 Astra가 작업 분류와 장면 구성을 맡고, GPT-Image-2.5가 이미지를 만든다.

10월 7일

오픈AI, 계약 업무 맡긴 AI 시험 결과 공개... Astra 55.0%

연구 과제 11개에서 GPT-6 Astra의 평균 점수는 55.0%로 GPT-5.6 Sol보다 13.4%포인트 높았다. 계약 설정과 승인 절차를 맡겼고, 복잡한 업무에는 사람의 감독이 필요하다고 설명했다.

10월 7일

설문 계산은 여섯 모델 다 맞혔다, 점수는 설명에서 갈렸다

여섯 모델 모두 비율 계산을 맞혔다. 빠른 검토에는 GPT-6 Luna가, 꼼꼼한 설명과 형식 지키기에는 GPT-6 Astra가 좋은 결과를 냈다.

10월 7일

예산 한 줄 적으니 AI 추천이 B에서 A로 바뀌었다

같은 노트북 세 대를 놓고 예산과 필수 조건을 적자, 두 AI 모델의 추천이 B에서 A로 바뀌었다. 비교표에 조건 적합성까지 넣는 프롬프트를 살펴본다.

10월 7일

Jump Trading, 장기 연구를 AI에 맡기고 중요 변경은 사람이 승인

오픈AI가 Jump Trading의 ChatGPT와 GPT-6 Astra 활용 사례를 공개했다. AI가 분석을 이어가고, 연구자가 중간 결과를 점검하며 중요한 변경을 승인하는 방식이다.

10월 7일

기기 문제 첫 점검, 가벼운 AI도 쓸 만했다

인터넷, 사진 저장 공간, 프린터 문제를 AI 6종에 물었다. 가벼운 모델 GPT-6 Luna는 평균 4.7초 만에 답했고, 까다로운 인터넷 문제에서는 상위 모델 두 개가 더 높은 점수를 받았다.

10월 6일

개인정보 가리고 공유하기, 단순 작업엔 가벼운 AI도 충분했다

인원 집계와 공유 권한 고르기는 여섯 모델이 모두 맞혔다. 공개할 화면을 가리고 확인하는 방법 안내에서는 모델마다 구체성이 갈렸다.

10월 6일

AI에 '근거 먼저 인용' 규칙, 정답은 같고 확인은 쉬워졌다

관련 문장을 먼저 인용하게 하는 규칙을 Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 시험했다. 두 모델은 규칙 없이도 정확히 답했지만, 규칙을 넣자 답보다 근거를 앞에 내놓았다.

10월 6일

수상한 메일 가려내기, 가벼운 AI도 기본 판단은 맞혔다

AI 모델 여섯 종이 모두 두 판별 문제를 맞혔다. 차이는 '누구에게 무엇을 확인하라'는 안내가 얼마나 구체적이고 간결한가에서 났다.

10월 5일

가게 SNS 글, 평소 말투로 두 문장만 받으려면

행사 정보와 평소 게시글을 함께 주고, 문장 수와 해시태그 개수까지 정해 봤다. Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 직접 넣어 무엇이 달라졌는지 비교했다.

10월 5일

오픈AI, GPT-6 모델 선택 안내…반복 작업은 Luna, 어려운 문제는 Astra

어려운 문제는 Astra, 복잡한 코딩과 조사는 Sol, 반복 작업은 Luna를 쓰라고 안내했다. 응답을 빠르게 하는 옵션에는 추가 비용이 붙는다.

10월 5일

사진 한 장을 고칠 수 있는 3D로, LEGO-Anything 공개

메릴랜드대와 아마존웹서비스 연구진이 사진을 보고 3D 제작 프로그램 Blender용 코드를 만드는 방식을 내놓았다. 만든 장면을 고칠 수 있다는 것이 장점이지만, AI가 자기 결과의 정확도를 판단하는 데는 한계를 보였다.

10월 5일

저녁 준비 맡겨 보니, 가벼운 AI도 장보기 계산은 다 맞혔다

가벼운 모델인 Gemini 3.5 Flash가 좋은 성적을 냈고, GPT-6 Astra는 세 문제에서 고르게 높은 점수를 받았다.

10월 4일

불만 리뷰 답글, 사과할 내용과 해결책을 적어 주면 달라진다

AI에게 답글을 맡길 때는 확인된 사실과 지킬 수 있는 해결책을 함께 적어 준다. 두 모델에 넣어 보니 내용보다 답글의 길이와 구성에서 차이가 뚜렷했다.

10월 4일

시설 한 곳 고르기는 가벼운 AI로 충분, 하루 일정은 달랐다

시설 한 곳을 고르는 문제는 가벼운 모델도 정확히 풀었다. 반면 예약 동선을 짜고 결항 뒤 일정을 고치는 문제에서는 GPT-6 Astra가 가장 고른 결과를 냈다.

10월 3일

발표 개요가 막힐 때, 청중과 슬라이드 수부터 적어 보자

회의 메모를 발표 개요로 바꾸려면 누구에게 무엇을 결정받을지부터 적어야 한다. 같은 메모를 두 모델에 넣어 보니, 요청이 구체적일수록 분량과 정리 방식이 달라졌다.

10월 3일

틀린 전제를 바로잡는 AI, GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5가 앞섰다

역사, 저축 계산, 건강 속설 세 문제를 물었다. GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5가 평균 점수에서 앞섰다. 가벼운 모델은 계산을 빨리 확인하는 데는 쓸 만했지만, 틀린 전제를 걸러내는 데는 빈틈이 있었다.

10월 2일

자기소개서 맞춤 수정, AI에 실제 경험부터 알려 주자

채용 공고와 실제 경험, 원하는 말투를 함께 주면 지원 동기가 구체적으로 바뀐다. 두 모델에 넣어 보니 과장을 막아 달라고 해도 없던 내용이 섞여, 사실 확인은 따로 필요했다.

10월 1일

없는 일정까지 말하는 AI, 메모 번호 붙이게 하니 달라졌다

회의 메모를 정리시킬 때는 답의 근거와 모르는 내용의 처리 방식까지 정해 주면 된다. 두 모델에 같은 지시를 넣자 결정 사항마다 메모 번호가 붙고, 일정을 새로 제안하는 문장은 사라졌다.

10월 1일

추석 문자는 가벼운 AI로 충분, 상위 모델과 동점

한국어 생활 과제 3개에서 가벼운 GPT-6 Luna가 상위 모델 둘과 평균 9.3점으로 동점을 기록했다. 짧은 인사와 기본 맞춤법에는 가벼운 모델로도 충분했다.

9월 30일

회의 메모 정리, 표 모양까지 적어 주면 손볼 게 없다

회의 메모를 정리해 달라고만 하면 표의 모양은 AI가 알아서 정한다. 열 이름과 예시 한 줄을 더해 두 모델에 같은 메모를 넣어 보니, 필요한 정보만 담은 같은 표가 나왔다.

9월 28일

'보기 좋게' 대신 예시 붙이니 두 AI 답이 같은 순서로

"보기 좋게"라고만 하면 답의 모양이 제각각이다. 원하는 완성본을 예시로 붙였더니 Claude Opus 5와 GPT-6 Astra가 지정한 항목 순서를 따랐다.

9월 28일

가게 이름은 가벼운 AI로 충분, 동화는 큰 모델이 앞섰다

이번 창작 비교에서 가게 이름 후보 만들기는 가벼운 GPT-6 Luna로도 충분했다. 홍보 문구와 동화의 완성도에서는 GPT-6 Astra가 가장 높은 점수를 받았다.

9월 27일

AI에 역할부터 정해 주니 카페 매출 조언이 달라졌다

누구의 관점으로, 누구에게 설명할지 정하면 답이 어떻게 달라질까. 가상 카페 메모를 주고 Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 실행 순서와 예산까지 물었다.

9월 27일

자연스러운 번역은 GPT-6 Astra, 짧은 자막은 Luna도 충분

세 문제에서 GPT-6 Astra가 평균 9.3점으로 앞섰다. 가벼운 GPT-6 Luna는 자막에서 같은 점수를 더 짧은 시간에 받았다.

9월 26일

AI 설명이 막막하다면, 한 단계씩 묻고 답을 기다리게 하자

아는 것과 모르는 것을 먼저 알려 주고, 확인 질문 뒤에는 답을 기다리라고 해 보자. 기회비용을 물었더니 Claude Opus 5와 GPT-6 Astra 모두 설명을 이어 가기 전에 질문을 던졌다.

9월 26일

Claude 앱 기본 지시문 뜯어보니, 내 맞춤 지시에 쓸 5가지

앤트로픽이 공개한 Claude 앱 기본 지시문을 뜯어보고, 일상 업무용 맞춤 지시로 옮겨 두 모델에 적용했다. 답변 구성은 나아졌지만, 채점 기준표를 다 통과한 답에도 계산 오류가 남았다.

9월 25일

회의 연기 메일, 말투와 4문장 조건 붙였더니 달라진 답

받는 사람과 연기 이유, 새 일정까지 적어 주면 메일 초안이 달라진다. Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 같은 요청을 짧게, 그리고 자세하게 넣어 결과를 비교했다.

9월 25일

회의 메모, 담당자와 마감까지 붙은 할 일 표로 받기

정리만 부탁하지 말고 원하는 항목과 빈칸 처리법까지 적어 보자. 앤트로픽 Claude Opus 5와 오픈AI GPT-6 Astra에 같은 가상 회의 메모를 넣어 결과를 비교했다.

9월 25일

예약 시간과 예산을 적었더니 AI 여행 일정표가 달라졌다

여행 일정을 부탁할 때 예약 시간과 예산, 하루 방문지 수까지 적으면 무엇이 달라질까. Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 가상 여행 조건을 넣어 봤더니 표는 구체적으로 바뀌었지만, 예약 시간을 어긴 답도 나왔다.

9월 25일

엑셀 날짜 계산, 셀 위치와 빈칸 조건만 적어도 답이 달라진다

함수 이름을 몰라도 원하는 계산과 예시를 말로 적으면 된다. 앤트로픽 Claude Opus 5와 오픈AI GPT-6 Astra에 날짜 차이 수식을 물어보고, 조건을 구체적으로 적었을 때 답이 어떻게 달라졌는지 비교했다.

9월 25일

상식 문제는 AI 6개 다 맞혔지만, 직장 예절은 갈렸다

AI 모델 6개에 같은 질문 3개를 물었다. 기본 상식과 "모른다"는 답은 가벼운 모델도 잘했지만, 직장 호칭을 설명하는 능력은 모델마다 달랐다.

9월 25일

긴 보고서, 핵심 3줄과 할 일 목록을 한 번에 받는 법

요약을 부탁할 때 내 역할과 답의 형식까지 함께 정해 보자. Claude Opus 5와 GPT-6 Astra에 같은 요청을 넣어 보니 핵심과 할 일 목록을 따로 받을 수 있었다. 다만 원문보다 강하게 단정한 표현은 따로 확인해야 했다.

9월 25일

공부 설명은 GPT-6 Astra, 힌트는 가벼운 모델로도 충분했다

공부 AI 6종을 비교했다. 종합 1위는 GPT-6 Astra였지만, 스스로 풀게 돕는 힌트에서는 가벼운 Gemini 3.5 Flash도 같은 점수를 받았다.

9월 25일