Felo Search에서 GPT-6 Astra: OpenAI의 새로운 대표 모델, 무료 체험
OpenAI의 GPT-6 Astra가 Felo Search에 등장: 열 개의 미해결 수학 문제 해결, 최초의 Critical 사이버 보안 등급, 91.5% 탈옥 거부율.
OpenAI는 9월 3일 Astra를 출시하며 모델을 코드 작성, 심층 연구, 컴퓨터 활용, 문서 제작 등 전방위 작업에 맞게 설계했다. 이번 출시로 두 가지 기록이 남았다. 수학과 이론 컴퓨터 과학 분야의 열 개 미해결 문제가 처음으로 해결되었다. 그리고 Astra는 Preparedness Framework의 "Critical" 기준을 넘은 최초의 OpenAI 모델이 되었다. 이전 대표 모델인 GPT-5.6 Sol은 이 수준에 도달하지 못했다.
Felo Search는 GPT-6 Astra를 모델 라인업에 추가했다. 검색창 아래 마이크 옆의 선택기에서 모델을 고르고, 연구실에서나 가능했던 질문을 던질 수 있다. 이 글에서는 모델의 특징, Critical 등급의 의미, 활용 방법을 다룬다.
GPT-6 Astra란
Astra는 OpenAI의 새로운 대표 모델이다. OpenAI는 "Astra"라는 이름을 공개했고, 업계와 Felo Search는 GPT-5.6 계열의 후속작으로 GPT-6 Astra라 부른다. 공식 버전 번호는 확인되지 않았다.
사양은 공개되어 있다:
- 컨텍스트 윈도우: 1,050,000 토큰
- 최대 출력: 128,000 토큰
- 지식 기준일: 2026년 4월 30일
- 입력: 텍스트와 이미지; 출력: 텍스트
- 추론 노력 수준: 낮음부터 "xhigh", "max"까지
- API 가격: 입력 토큰 백만 개당 $10, 출력 토큰 백만 개당 $50, 캐시 입력 토큰 백만 개당 $1
The Information은 "Recurrent Depth"라는 내부 기술을 보도했다: 데이터가 동일한 레이어를 여러 번 통과하며, 한 번의 단일 통과가 아니다. 반복 통과로 인해 chain-of-thought 모니터링이 어려워지기 때문에, OpenAI의 수석 과학자는 Astra의 계산 그래프 깊이가 GPT-4의 두 배 이내에 머물며 모니터링이 우선임을 밝혔다. 기술은 공식적으로 확인되지 않았다.
OpenAI 자료에는 파라미터 수가 없다. 한 보고서에서 10조에 가까운 수치가 등장했고, 별도의 분석에서는 수십억으로 추정했다. 모든 크기 주장은 검증되지 않은 것으로 취급해야 한다.
열 개의 미해결 문제, 해결
Astra의 첫 공개는 수학과 이론 컴퓨터 과학의 오랜 미해결 문제 열 개를 해결했다. 주요 결과:
- 최초의 비소픽 그룹 발견 — 1999년부터 열린 질문
- Alain Connes가 1980년에 제기한 강성 추측 반박
- Erdős 문제집에서 세 가지 문제 해결
모든 결과에는 Lean 4로 기계 검증된 증명 아티팩트가 포함된다. 연구자들이 원고를 선별했고, 기계가 수학을 검증했다. OpenAI는 열 개의 솔루션 계산 비용을 Sol API 기준으로 $2,000으로 책정했다. Clay Millennium Prize 문제는 해결되지 않았다.
검색에서는 한 가지 방식으로 의미가 있다: 다단계 검증. 연쇄 추론이 필요한 질문 — 증명, 데이터 교차 검증, 문헌 추적 —이 마지막까지 누락 없이 진행된다.
Critical 등급: 신뢰하되 검증
OpenAI의 Preparedness Framework는 모델을 낮음부터 critical까지 평가한다. GPT-5.6 Sol은 "high"에 도달했다. Astra는 OpenAI 최초로 "Critical" 등급을 받은 모델이다 — 미지의 취약점 발견, 익스플로잇 제작, 강화된 시스템 침투를 인간의 단계별 안내 없이 수행할 수 있는 수준이다.
OpenAI가 공개한 근거:
- ExploitBench, 공개 익스플로잇 생성 벤치마크: 100% 점수
- ExploitGym: 42.4% 점수, GPT-5.6 Sol은 30.3%
- Astra의 지식 기준일 이후 보고된 20개 고위험 V8 결함에 대한 내부 테스트(암기 배제): 39% 임의 코드 실행률, 출력 토큰 76,000개에서, GPT-5.6 Sol은 비슷한 조건에서 1%
- Astra가 발견해 익스플로잇 체인에 포함한 두 개의 제로데이 취약점; OpenAI는 관련 기관에 공개 예정
- 탈옥 거부율 91.5%, GPT-5.6 Sol은 59%
- 어려운 과제에서 "치트" 지름길을 제공하는 허니팟 테스트: GPT-5.6 Sol은 56% 선택, Astra는 0%
주의할 점이 있다. 39% 수치는 Daybreak Blue 접근 수준의 내부 벤치마크에서 나온 것으로, 기본 프로덕션 설정이 아니다. 외부 검증은 진행 중이다. OpenAI는 배포를 강화해 원시 능력을 제공하지 않는다: 자동 사전 실행 검토, 행동 모니터링 및 격리, chain-of-thought 모니터링. 표준 API 접근은 고급 사이버 보안 작업을 거부하며, 안전 검사가 작업을 중단할 수 있다.
Felo Search 사용자에게 달라진 점
모델 선택에 따라 검색 엔진의 답변 범위가 달라진다. Astra가 추가되면서 Felo Search는 지속적 추론이 필요한 질문 — 연구 수준 수학, 다단계 사실 연결, 다언어 통합 —을 처리하고, 모든 주장에 인용 출처를 제공한다.
Astra는 사람처럼 소프트웨어를 활용한다: 브라우저, 스프레드시트, 데스크탑 앱, 터미널. OSWorld V2-Offline에서 72.6% 점수를 기록했고, GPT-5.6 Sol은 65.7%였다. 평균 작업 시간은 75분에서 40분으로 줄었다. Codex에서는 자기 반영 컨텍스트 노트를 유지한다 — 현재 작업 기록이 컨텍스트 윈도우를 넘어 지속된다.
- 열린 질문을 던지면 출처가 첨부된 답변을 받는다
- 다단계 작업을 요청하면 추론 과정을 볼 수 있다
- 동일한 질문에 여러 모델을 비교하고, 작업별로 선택한다
한 가지 솔직한 사실: Critical 등급 모델이 소비자 제품에 포함되면 책임이 필요하다. OpenAI는 가장 강력한 기능에 제한을 두고, Felo는 여러 옵션 중 하나로 이 모델을 제공한다. 역할은 같다 — 찾고, 추론하고, 검증한다.
접근: OpenAI의 출시 초기에는 Trusted Access Program 조직이 받았고, Plus, Pro, Business, Enterprise 플랜과 API가 뒤따랐다. Felo Search는 출시일부터 모델을 라인업에 포함한다 — 경험 링크로 플랜에 관계없이 열 수 있다.
Felo Search에서 GPT-6 Astra 활용 방법
Felo Search는 모든 모델을 하나의 선택기에 모아둔다. 전환은 한 번의 탭으로 가능하다:
- felo.ai에 로그인한다.
- 모델 선택기를 연다 — 검색창 아래 마이크 옆의 모델 이름, 작은 화살표 표시.
- GPT-6 Astra를 선택한다.
- 질문을 입력하고 인용된 답변을 읽는다.
경험 링크를 사용하면 GPT-6 Astra가 미리 선택된 상태로 Felo Search가 열린다:
경험 링크: Felo Search에서 GPT-6 Astra
이번 주에 던져볼 만한 질문
- 열린 교재의 수학 증명 — 추론 단계가 표시된 답변
- 언어 장벽을 넘는 두 논문의 비교
- 다단계 사실 연결 — "이전 모델의 절반 가격에 출시된 모델이 이 벤치마크에서 성능이 낮았던 경우?"
Felo Search에서 GPT-6 Astra 체험
Astra는 Felo Search 모델 라인업에 포함되어 있다. 경험 링크를 열고, 모델을 전환하고, 검색 엔진이 답할 수 없다고 생각했던 질문을 던져보자.
Felo Search에서 GPT-6 Astra 체험 — 경험 링크 열기
이 글은 다음 언어로도 읽을 수 있습니다: English, 简体中文, 日本語, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা, Português.