astra

중신증권 연구 보고서에 따르면, GPT-6 Astra는 로봇 제어에 적용되고 있으며, 전용 전략 훈련에 대한 의존도를 줄이고 있습니다. NVIDIA와 스탠포드와 같은 기관들이 시각 이해, 공간 추론 및 작업 계획에서의 응용을 탐색하고 있습니다.중신증권은 2027년까지 범용 모델이 구체적인 작업 분야에 진입하는 것이 AI 산업의 다음 투자 방향이 될 것으로 예상하고 있습니다.

나스닥 상장 기업 AsiaStrategy(주식 코드: SORA)는 10월 1일 기관 자산 개방 금융 플랫폼 Plume와 비구속적 양해각서를 체결하고 아시아 및 기타 미국 외 시장 투자자를 대상으로 토큰화 금융 제품의 구조화, 발행 및 유통을 위한 합작 회사를 설립하는 방안을 모색한다고 발표했습니다.양해각서에 따르면, Plume는 여러 사법 관할권의 등록 및 라이센스를 포함한 토큰화 인프라, 기술 능력 및 규제 자격을 제공할 것입니다; AsiaStrategy 및 더 넓은 Sora Ventures 네트워크는 일본, 한국, 홍콩, 태국 및 아랍에미리트를 포함한 아시아 시장의 프로젝트 발의, 유통 및 자본 시장 채널을 제공할 것입니다. 양측은 성숙한 자산 범주와 규정 준수 체인 상 유통을 결합한 제품을 우선적으로 추진할 계획이며, 제품 범위, 구조 및 출시 순서는 아직 논의 중이며 현재 제품 출시나 투자자 판매는 없습니다.AsiaStrategy의 회장 겸 공동 CEO인 Jason Fang은 토큰화가 많은 금융 자산의 발행 및 보유의 기본 방식이 될 것이며 아시아에서 먼저 발생할 것이라고 말했습니다. 이 회사는 케이맨에 등록되어 있으며 홍콩에 본사를 두고 있으며, 사업은 사치 시계 무역에서 비트코인 금고 관리, 디지털 자산 담보 대출 및 관련 금융 및 토큰화 이니셔티브로 확장되었습니다. Plume의 플래그십 프로토콜 Plume Vaults는 Apollo, WisdomTree, Hamilton Lane 등의 기관에서 제공하는 자산을 규정 준수 비관리 금고를 통해 개방하며, 투자자는 Apollo Global Management, Galaxy Digital 및 Brevan Howard를 포함합니다.

OpenAI가 GPT-6.1 Sol 모델을 출시했습니다. 이 모델의 성능은 Astra에 근접하지만, 표준 단어 토큰 가격은 Astra의 5분의 1에 불과합니다.

X 사용자 choblin29가 게시한 글에 따르면, OpenAI 응용 연구 책임자인 Boris Power는 회사의 80%에서 90%의 연구가 GPT-7, GPT-8 및 후속 모델에 집중되고 있다고 밝혔습니다. Power는 동일 세대 모델 내부의 개선이 내부적으로 매우 단기적인 투자로 간주되며, 현재 학습을 가속화하는 데 사용될 수 있지만 장기 전략은 아니라고 생각합니다.해당 게시물에 따르면, 관련 경로는 먼저 대규모 최첨단 모델을 구축한 다음 이를 교사 모델로 사용하여 더 작고 저렴한 모델로 증류하는 것입니다. Power는 GPT-6 Astra가 Luna와 같은 모델로 증류될 수 있다고 언급하며, 소형 전용 모델을 구축하는 더 좋은 방법은 먼저 더 강력한 범용 모델을 훈련시키는 것일 수 있다고 생각합니다. 그는 또한 현재의 최대 문제는 모델 성능이 아니라 대부분의 사용자가 현재 AI가 이미 수행할 수 있는 작업을 이해하지 못하고 있다고 말했습니다.

머스크는 게시물을 리트윗하며 GPT-6 아스트라가 여러 번의 시뮬레이션 테스트에서 한 시뮬레이션 인물을 절벽 아래로 밀어냈다고 언급했으며, 그로크, 제미니, 클로드는 그렇게 하지 않았다고 전했습니다.

OpenRouter 최신 데이터에 따르면, 지난주 사용자들이 OpenAI 모델에 대한 지출이 Anthropic을 초과했습니다. 이는 2024년 2월 이후 처음으로, Anthropic이 2년 반 동안 유지해온 선두가 깨진 것입니다. 가장 큰 변화는 Astra에서 발생했으며, 이 모델은 OpenAI와 Anthropic의 총 지출의 약 19%를 차지하여 Opus 5의 16%를 초과하며 지난주 지출이 가장 높은 모델이 되었습니다. GPT-5.6 Sol과 Luna는 각각 약 10%를 차지했습니다.OpenAI의 회복은 사실 이미 시작되었습니다. 올해 여름 Terra와 Luna의 대폭적인 가격 인하 이후, OpenRouter에서의 사용량이 급증했으며, 일부 사용자는 할인 종료 후에도 계속 사용하고 있습니다. Astra가 출시된 후, OpenAI는 결국 지출 비율을 50%를 넘겼습니다. 그러나 이는 OpenRouter에서 OpenAI와 Anthropic 두 회사의 상대적 지출만을 나타내며, 전체 API 시장이나 두 회사의 총 수익과 직접적으로 동일시할 수는 없습니다.

머스크는 소셜 플랫폼에서 Grok 4.7의 수준이 Opus 5와 대략 같고 5.1은 아니라고 밝혔습니다. Grok 4.8은 눈에 띄는 향상을 가져올 것이며, Grok 4.9는 Astra/Fable 수준에 도달할 수 있습니다. Grok 5는 현재 모든 제품을 초월할 가능성이 있습니다.

Decrypt에 따르면, OpenAI의 최신 플래그십 모델 GPT-6 Astra가 출시 일주일 후, X 플랫폼에서 성능이 "둔해졌다"는 사용자 불만이 폭주하고 있다. 익명의 개발자 synthwavedd는 "Astra가 오늘 명백히 둔해진 느낌이다"라고 게시하며, 이를 "출시 후 뇌엽 절제 수술"이라고 조롱했다. 이전에 이 모델을 칭찬했던 개발자 Pranjal Paliwal은 Astra가 자신을 위해 작성한 코드를 점검한 후 "우리는 AGI가 없다, 우리가 겪고 있는 것은 성능 저하다"라고 말했다.개발자 Pankaj Kumar는 증상을 나열했다: 더 빠른 응답, 더 나쁜 품질, 그리고 OpenAI가 "juice value"(즉, 모델이 응답하기 전에 투입하는 계산 능력)를 낮췄다고 의심했다. Salio와 연구원 Md Ismail Sojal은 동일한 프롬프트로 출시 당일과 현재의 Astra를 비교했으며, 둘 다 더 나쁜 결과를 얻었다. T3Chat의 창립자 Theo는 Astra가 단지 Claude Fable보다 더 불안정할 뿐이며, 사용자 허니문 기간이 끝난 후 나쁜 결과를 집중적으로 드러내기 시작한다고 생각했다. 또한, OpenAI의 이전 플래그십 모델 GPT-5.6 Sol이 7월에 같은 주기를 겪었다는 의견도 있다. 당시 OpenAI의 고위 간부 Tibo Sottiaux는 모델을 의도적으로 약화시켰다는 것을 부인했지만, 회사가 "추론 노력" 설정을 실험하고 있었다고 인정했다.OpenAI는 Astra에 대해 Sol과 유사한 성명을 발표하지 않았다.

아마존 (AMZN.O) 은 OpenAI의 GPT-6 Astra가 Amazon Bedrock에 출시되었음을 발표했습니다.

엔비디아 CEO 황인훈은 GPT-6 아스트라가 약 10만 개의 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVLink72로 훈련되었다고 밝혔습니다. ChatGPT에서 o1, 그리고 아스트라까지 단 4년이 걸렸습니다. AGI가 이미 도래했습니다. OpenAI 팀에게 축하를 보냅니다.

B.AI 플랫폼은 OpenAI의 최신 플래그십 모델 GPT-6 Astra가 공식적으로 플랫폼 API에 접속했다고 발표했습니다.OpenAI의 최신 플래그십 인공지능 모델인 Astra는 컴퓨터 운영, 웹 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 네트워크 보안, 과학 연구 및 전문 작업 등 분야에서 SOTA 수준에 도달했습니다. 이 모델은 105만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 원주율 멀티모달 입력을 지원하며, 복잡한 추론 및 장기 에이전트 작업 흐름을 위해 깊이 최적화되었습니다.B.AI API는 현재 호출이 가능하며, 10% 할인 혜택을 제공합니다.

코인데스크(CoinDesk)에 따르면, OpenAI는 향후 6개월 동안 10억 달러 가치의 Daybreak 사이버 보안 모델 보조금 접근 권한을 제공하고, 기관이 AI 기반 사이버 공격, 특히 잠재적인 "제로데이" 취약점 악용을 방어할 수 있도록 교육 및 기술 지원을 제공할 것이라고 밝혔습니다.Daybreak는 일반 방어와 더 민감한 사이버 보안 작업을 위해 각각 Blue와 Red 두 개의 레벨로 나뉘며, 현재 약 2,000개의 조직이 사용하고 있습니다. OpenAI는 이전에 새로운 모델 Astra가 적은 인적 개입으로도 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 발견하고 공격 계획을 생성할 수 있다고 밝혔으며, 이는 암호화 산업에서 오픈 소스 블록체인 소프트웨어의 보안 방어 능력에 대한 관심을 불러일으켰습니다.

OpenAI는 목요일에 GPT-6 Astra를 공식 발표했으며, 사장 Greg Brockman은 기자 회견에서 이를 "능력의 세대적 비약"이라고 언급하며 이 모델이 일반 인공지능(AGI)의 기준에 도달했다고 믿고 있다고 전했습니다. Brockman은 "AGI 시대에 오신 것을 환영합니다."라고 말했습니다. 만약 이 판단이 맞다면, AI 지능체는 다양한 복잡한 작업에서 인간이 할 수 있는 추론 작업을 수행하는 데 더 가까워지며, 심지어 더 많은 일을 할 수 있게 됩니다.GPT-6 Astra는 OpenAI의 내부 위험 능력 평가 시스템인 Preparedness Framework 하에서 "중요한" 문턱을 넘은 첫 번째 모델로, 이는 단계적인 인간 감독 없이도 이전에 알려지지 않은 소프트웨어 취약점(즉, 제로데이 취약점)을 독립적으로 발견하고 이를 연결하여 강화된 시스템에서 실행할 수 있는 공격으로 만들 수 있음을 의미합니다. 테스트에서 이 모델은 ExploitBench 기준에서 100%의 점수를 기록했습니다; 기억된 답변으로 인한 과대 평가를 배제하기 위해 OpenAI는 Google V8 JavaScript 엔진의 최근 20개 취약점으로 두 번째 테스트를 실시했으며, Astra는 이전 모델인 GPT-5.6 Sol을 초월했을 뿐만 아니라 두 개의 이전에 알려지지 않은 제로데이 취약점을 발견하고 연결했습니다. 관련 취약점은 여전히 영향을 받는 유지 관리 측에 공개되고 있습니다.높은 자율성을 갖추고 있기 때문에 Astra의 모니터링 난이도도 증가했습니다. OpenAI는 감독을 회피할 수 있는지를 평가하는 테스트에서 이 모델이 이전 시스템보다 추적하기 더 어렵다고 인정했습니다.

OpenAI가 X에서 비디오를 게시하며 곧 출시될 Astra 모델을 예고했습니다(비디오 내용은 ASTRA와 A6TRA 전환). 모델 이름은 GPT-6-Astra일 가능성이 있습니다.

OpenAI의 CEO인 샘 올트먼은 트럼프 정부가 이 회사의 곧 출시될 Astra 모델에 대해 실시한 자발적 검토가 "생산적인 과정"이라고 언급하며, 인공지능 능력이 계속 향상됨에 따라 전 세계 정부 관계자들과의 소통이 더욱 중요해질 것이라고 말했습니다. OpenAI가 곧 출시할 Astra는 이 회사가 "핵심" 사이버 보안 능력 등급을 부여받은 첫 번째 모델입니다.OpenAI는 이러한 모델이 개발 과정과 출시 전 더 엄격한 안전 보장 조치를 취해야 한다고 밝혔습니다. 트럼프 정부는 일부 고급 AI 모델이 출시되기 전에 검토를 위한 자발적 프레임워크를 구축했으며, 여기에는 정부 관계자에게 최대 30일 동안 모델 접근 권한을 부여하는 것이 포함될 수 있습니다. 올트먼은 트럼프 정부가 Astra에 대한 검토를 실시했음을 확인하고, 이 과정이 자발적 성격임을 강조했습니다. 그는 이러한 모델의 능력이 상당히 높은 수준에 도달함에 따라 미국, 영국 및 세계 다른 지역의 안전 기관과 긴밀히 협력하는 것이 더욱 중요해질 것이라고 말하며, Astra는 "중요한 진전을 이룬 단계"라고 언급했습니다.

OpenAI 수석 과학자 Jakub Pachocki는 오해의 소지가 있는 보도로 인해 모델이 "모니터링 불가능" 상태에 빠지는 경쟁을 피하고 싶다고 밝혔습니다. 그는 Astra를 포함한 현재의 최첨단 모델들이 GPT-4와의 계산 그래프 깊이가 두 배를 넘지 않는다고 언급했습니다. OpenAI는 첫 번째 추론 모델 출시 이후로 체인 사고 모니터링을 유지하고 활용하는 데 전념해 왔으며, 이 기술이 모델 정렬 능력이 훈련 분포에서 어떻게 일반화되는지를 관찰하는 데 도움이 된다고 생각하고 있습니다.Pachocki는 또한 체인 사고 모니터링이 다소 취약하며, 그 추세가 낙관적이지 않다고 지적했지만, 연구를 통해 강화할 수 있으며 현재 OpenAI 연구 계획의 핵심 목표가 되었다고 말했습니다. 이전에 The Information은 Astra가 반복 깊이(recurrent depth)를 사용하여 동일한 Transformer 층 그룹이 반복적으로 계산하도록 한다고 보도했습니다. 이로 인해 일부 추론이 모델 내부에서 발생할 수 있으며, 모든 것을 사고 체인으로 작성할 필요가 없게 되면서 모델을 모니터링하기가 점점 더 어려워질 것이라는 우려가 제기되었습니다.