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오픈AI, 자율 코딩을 위한 GPT-5-Codex 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.16 14:37
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 월요일에 GPT-5-Codex를 출시하며, 자율 소프트웨어 엔지니어링 작업에 특화된 대표 언어 모델의 전문 버전을 선보였습니다. 이 모델은 AI 기반 코딩 도구의 주요 발전을 나타내며, 복잡한 프로그래밍 문제에서 "사고 시간"을 초 단위에서 최대 7시간까지 동적으로 조정할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

새로운 모델은 Anysphere의 Cursor가 연간 반복 매출 5억 달러를 달성하고, Microsoft의 GitHub Copilot이 개발자 워크플로우를 지속적으로 주도하는 등 AI 코딩 시장의 치열한 경쟁 속에 출시되었습니다. GPT-5-Codex는 이제 모든 Codex 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 명령줄 인터페이스, 통합 개발 환경, GitHub 연동, 그리고 ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise 구독자를 위한 모바일 애플리케이션을 포함합니다.

 

역동적인 사고 능력이 새로운 기준을 제시하다

 

TechCrunch에 따르면, GPT-5-Codex의 가장 뚜렷한 특징은 작업 복잡도에 따라 계산 자원을 동적으로 할당할 수 있다는 점입니다. 이전의 AI 코딩 도구들은 미리 정해진 사고 시간을 사용하지만, 이 모델은 작업 중간에 다시 평가하여 작업 시간을 연장할 수 있습니다. OpenAI의 Codex 제품 리드인 Alexander Embiricos는 “모델이 문제를 푸는 도중 5분쯤 지나서 추가로 한 시간을 더 써야겠다고 스스로 결정할 수 있다”고 설명했습니다.

내부 테스트 기간 동안 OpenAI는 GPT-5-Codex가 대규모 리팩토링 작업에서 7시간 이상 독립적으로 일하며 구현을 반복하고, 테스트 실패를 수정하며, 성공적인 솔루션을 제공하는 사례를 관찰했습니다. 이러한 자율적인 역량은 잦은 인간 개입이 필요했던 기존 코딩 어시스턴트의 중요한 한계를 해결합니다.

 

강화된 코드 리뷰 및 품질 보증

 

GPT-5-Codex는 포괄적인 코드 리뷰를 수행하기 위한 전문적인 훈련을 포함하고 있으며, 이는 자동완성 중심의 경쟁 제품들과 차별화되는 기능입니다. 이 모델은 전체 코드베이스를 탐색하고, 의존성을 분석하며, 코드의 정확성을 검증하기 위해 테스트를 실행할 수 있습니다. 숙련된 소프트웨어 엔지니어들이 평가했을 때, GPT-5-Codex는 이전 버전보다 잘못된 코멘트가 더 적었으며, "고임팩트 코멘트"를 더 많이 제공했습니다.

이 모델의 코드 리뷰 능력은 인간 리뷰어가 놓칠 수 있는 치명적인 버그와 하위 호환성 문제를 식별하는 데까지 확장됩니다. Duolingo의 시니어 소프트웨어 엔지니어인 Aaron Wang은 "Codex가 우리 백엔드 코드 리뷰에서 뛰어났으며 복잡한 하위 호환성 문제를 식별한 유일한 도구였다"고 평가했습니다.

 

성장하는 시장에서의 경쟁적 포지셔닝

 

이번 출시는 OpenAI가 급속히 확장되는 AI 코딩 툴 시장에서 더욱 공격적으로 경쟁할 수 있는 위치를 마련해줍니다. 최근 커서는 연간 반복 매출이 5억 달러를 돌파했으며, 윈드서프는 구글(알파벳)과 코그니션 양측의 인수 시도 대상이 되었습니다. OpenAI는 GPT-5-Codex가 SWE-bench Verified(대리인적 코딩 능력을 측정하는 벤치마크)에서 표준 GPT-5 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였으며, 대형 저장소 내 코드 리팩토링 작업에서도 우수했다고 보고했습니다.

이 모델은 터미널, IDE, 웹 브라우저, GitHub, 모바일 기기를 포함한 다양한 개발 환경에서 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 이러한 크로스 플랫폼 통합 덕분에 개발자들은 로컬 환경과 클라우드 기반 에이전트 간에 작업 맥락을 잃지 않고 자유롭게 전환할 수 있어, AI 지원 개발 워크플로우에서 흔히 발생하는 마찰 지점을 해결합니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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