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작성자 : 묘냥이고정닉
OpenAI, o3와 o4-mini 출시
OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 전체 도구 접근성을 갖춘 역대 가장 스마트하고 유능한 모델오늘 OpenAI는 응답하기 전에 더 오래 생각하도록 훈련된 o-시리즈 모델의 최신 버전인 OpenAI o3와 o4-mini를 출시합니다. 이는 저희가 지금까지 출시한 모델 중 가장 스마트한 모델로, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 사람을 위한 ChatGPT의 능력을 한 단계 끌어올렸습니다. 처음으로 저희 추론 모델이 ChatGPT 내의 모든 도구를 능동적으로 사용하고 결합할 수 있게 되었습니다. 여기에는 웹 검색, Python을 사용한 파일 및 기타 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 깊이 있는 추론, 이미지 생성까지 포함됩니다. 결정적으로, 이 모델들은 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 추론하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 보다 능동적인 ChatGPT를 향한 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 전체 도구 접근성의 결합된 힘은 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에서 훨씬 더 강력한 성능으로 이어져 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 세웁니다.변경된 점OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 다양한 분야에서 최고 성능을 보여주는 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 SOTA(최고 수준)를 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉시 명확하지 않을 수 있는 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 작업에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상과 같은 분야에서 뛰어났습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄격함을 강조하고, 특히 생물학, 수학, 공학 분야 내에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2025에서 o4-mini는 Python 인터프리터 접근 권한이 주어졌을 때 99.5%의 점수를 기록하여 이 벤치마크를 사실상 포화시켰습니다. 전문가 평가에서도 STEM 외 작업뿐만 아니라 데이터 과학과 같은 영역에서도 이전 모델인 o3-mini보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용량 한도를 지원하므로, 추론이 필요한 질문에 대해 대용량, 고처리량 옵션으로 강력합니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델보다 향상된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델과 비교할 때, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더 개인화되고 관련성 있게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적으로 느껴질 것입니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이 확장 경로를 RL에서 다시 추적함으로써 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수만큼 확장했지만, 여전히 명확한 성능 향상을 확인하여 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증했습니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용으로 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 강화 학습을 통해 두 모델 모두 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 즉, 도구를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제 사용해야 하는지 추론하도록 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배포하는 능력은 개방형 상황, 특히 시각적 추론 및 다단계 워크플로우를 포함하는 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에 반영됩니다.이미지로 생각하기처음으로 이 모델들은 이미지를 사고 과정에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것이 아니라, 이미지로 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 혼합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 멀티모달 벤치마크 전반에 걸친 최첨단 성능에 반영됩니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐리거나, 뒤집히거나, 저화질이라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 즉석에서 이미지를 회전, 확대/축소 또는 변환하여 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 해결할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.능동적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출을 통해 사용자 지정 도구에도 완전히 접근할 수 있습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하도록 훈련되었으며, 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 신속하게 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 선택합니다.예를 들어, 사용자는 "캘리포니아의 여름 에너지 사용량은 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측을 구축하기 위한 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하며 여러 도구 호출을 연결할 수 있습니다. 추론을 통해 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공 업체의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 모델의 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 합성 및 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.비용 효율적인 추론 발전OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 모델 중 가장 지능적이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025 AIME 수학 경진대회에서 o3의 비용-성능 경계는 o1을 명백히 개선하며, 유사하게 o4-mini의 경계는 o3-mini를 명백히 개선합니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3 및 o4-mini는 각각 o1 및 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 기능이 향상될 때마다 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini의 경우, 생물학적 위협(바이오리스크), 멀웨어 생성, 탈옥과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가하여 안전성 훈련 데이터를 완전히 재구축했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3 및 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 프론티어 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이전의 이미지 생성 작업과 유사하게, 사람이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인의 대화 중 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 역대 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 태세 프레임워크에 따라, 프레임워크가 다루는 세 가지 추적 기능 영역인 생물학적 및 화학적, 사이버 보안, AI 자기 개선 전반에 걸쳐 o3 및 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, o3 및 o4-mini 모두 세 범주 모두에서 프레임워크의 "높음" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 상세 결과는 첨부된 시스템 카드에 게시했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 프론티어 추론또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 컴퓨터에서 직접 작동하며, o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, GPT-4.1과 같은 추가 API 모델에 대한 지원이 곧 제공될 예정입니다.스크린샷이나 저해상도 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 멀티모달 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex(새 창에서 열림)에서 완전한 오픈 소스로 제공됩니다.이와 함께 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. API 크레딧 형태로 25,000달러 단위의 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.접근성ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 접근 권한을 얻게 됩니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 플랜의 속도 제한은 이전 모델 세트에서 변경되지 않았습니다.몇 주 내에 전체 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3 및 o4-mini는 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직을 확인(새 창에서 열림)해야 할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서(새 창에서 열림)를 살펴보고 더 많은 업데이트를 기대해 주세요.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: o-시리즈의 특화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써 미래의 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.- (오픈AI) o3 및 o4-mini 공개2025년 4월 16일 | 출시 | 제품OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 역대 가장 스마트하고 유능하며 완전한 도구 접근성을 갖춘 모델[ChatGPT에서 사용해 보기]오늘, OpenAI는 o-시리즈의 최신 모델인 o3와 o4-mini를 출시합니다. 이 모델들은 응답하기 전에 더 깊이 사고하도록 훈련되었습니다. 현재까지 저희가 출시한 모델 중 가장 스마트하며, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 이들에게 ChatGPT 역량의 획기적인 발전(step change)을 보여줍니다. 처음으로 저희 추론 모델들은 스스로 판단하여(agentically) ChatGPT 내의 모든 도구 – 웹 검색, Python을 이용한 파일 및 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 심층 추론, 이미지 생성까지 – 를 활용하고 조합할 수 있습니다. 결정적으로, 이 모델들은 언제 어떻게 도구를 사용해야 할지 추론하여, 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 생성함으로써 더 복잡한 문제를 해결하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더욱 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 더욱 주체적인(agentic) ChatGPT로 나아가는 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 완전한 도구 접근성의 결합은 학술 벤치마크와 실제 과제 전반에서 현저하게 향상된 성능으로 이어져, 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 제시합니다.무엇이 달라졌는가OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 전 분야에 걸쳐 기술의 한계를 넓히는 저희의 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉각적으로 명확하지 않은 복잡한 질의에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 보입니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 과제에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상 분야에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄밀함을 높이 평가했으며, 특히 생물학, 수학, 공학 분야에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2024 및 2025에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 전문가 평가에서는 데이터 과학과 같은 영역뿐만 아니라 비 STEM 분야에서도 이전 모델인 o3-mini를 능가했습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용 한도를 지원하므로, 추론 능력이 중요한 대량, 고처리량 질문에 강력한 옵션입니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델들보다 개선된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델들과 비교하여, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더욱 개인화되고 관련성 높게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적인 느낌을 줄 것입니다.모든 모델은 ChatGPT의 'o4-mini-high'와 유사한 높은 '추론 노력(reasoning effort)' 설정에서 평가되었습니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 저희는 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이번에는 강화 학습에서 스케일링 경로를 되짚어봄으로써, 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수(order of magnitude)만큼 확장했음에도 여전히 명확한 성능 향상을 확인했습니다. 이는 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증합니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용에서 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 저희는 강화 학습을 통해 두 모델이 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 단순히 도구 사용법뿐만 아니라 언제 사용해야 할지 추론하는 능력을 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배치하는 능력은 특히 시각적 추론과 다단계 워크플로우를 포함하는 개방형 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학술 벤치마크와 실제 과제 모두에 반영되었습니다.이미지와 함께 사고하기처음으로 이 모델들은 이미지를 자신의 사고 과정(chain of thought)에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것을 넘어, 이미지를 가지고 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 결합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 다중 모드 벤치마크 전반에서 최첨단 성능으로 나타납니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐릿하거나, 뒤집혀 있거나, 저품질이더라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 이미지를 즉석에서 회전, 확대/축소 또는 변형하는 등 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 풀 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.주체적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출(function calling)을 통해 사용자의 자체 맞춤형 도구에도 완전한 접근 권한을 갖습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하고, 언제 어떻게 도구를 사용하여 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 신속하게 생성할지 선택하도록 훈련되었습니다.예를 들어, 사용자가 "캘리포니아의 여름철 에너지 사용량이 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측 모델을 구축하기 위해 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하는 등 여러 도구 호출을 연쇄적으로 수행할 수 있습니다. 추론 능력 덕분에 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공자의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 살펴보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 종합, 그리고 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.링크OpenAI o3는 검색을 사용하지 않고도 정확한 응답을 얻는 반면, o1은 정확한 응답을 제공하지 못합니다.비용 효율적인 추론의 발전비용 대비 성능: o3-mini 및 o4-mini비용 대비 성능: o1 및 o3OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 가장 지능적인 모델이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025년 AIME 수학 경시대회에서 o3의 비용-성능 경계선은 o1보다 확실히 개선되었으며, 마찬가지로 o4-mini의 경계선도 o3-mini보다 확실히 개선되었습니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3와 o4-mini는 각각 o1과 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 능력의 모든 개선에는 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini를 위해 저희는 안전 훈련 데이터를 완전히 재구축하여 생물학적 위협(바이오리스크), 악성 코드 생성, 탈옥(jailbreaks)과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3와 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 저희는 최전선 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이미지 생성에서의 이전 작업과 유사하게, 인간이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인에서 대화의 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 현재까지 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 상태 프레임워크에 따라, 저희는 프레임워크에서 다루는 추적된 세 가지 능력 영역인 생물학 및 화학, 사이버 보안, AI 자가 개선에 걸쳐 o3와 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, 저희는 o3와 o4-mini 모두 세 가지 범주 모두에서 프레임워크의 "높음(High)" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 자세한 결과는 첨부된 시스템 카드에서 발표했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 최첨단 추론저희는 또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 사용자의 컴퓨터에서 직접 작동하며 o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, 곧 GPT-4.1과 같은 추가 API 모델도 지원할 예정입니다.스크린샷이나 간단한 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 다중 모드 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 사용자 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex에서 완전히 오픈 소스로 공개됩니다.이와 함께, 저희는 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. 미화 25,000달러 단위의 API 크레딧 형태로 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.이용 안내ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 이용할 수 있습니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 요금제의 속도 제한은 이전 모델 세트와 동일하게 유지됩니다.몇 주 안에 완전한 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3와 o4-mini 모두 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직 인증이 필요할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서를 살펴보고 추가 업데이트를 기다려 주십시오.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: 저희는 o-시리즈의 전문화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써, 저희의 미래 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.원문 링크- o3 사용 후기 (vs 2.5 pro)OAI에 좀 편향되게 평가하는 아저씨긴한데 그래도 참고하삼biomedical scientist임- o3 문제퓰이 개지리는데??? (vs 2.5 pro) 위 문제 이미지로 넣고 풀게 시킴 O3 원큐에 정답 2.5 pro: 밑에 잘렸는데 답 9 라고함 = ㅂㅅ 추가로 o1 pro, o3 mini, grok3 다 못풀었었음 옛날에 이미 다 시켜봄 - dc official App- 속보) 애니프사의 o3 / o4mh 사용후기...jpg- 속보) o3 시간맞추기 최초성공지금까지 시계보고 시간맞추는 모델은 없었는데 o3가 최초 통과함. o4미니는 실패 - dc official App
작성자 : sama고정닉
"327억 얼른 찾아가세요" 3년 지나면 '나라가 꿀꺽'...jpg
친절한 경제 시간입니다. 국민들이 돌려받아야 될 건강보험료가 수백억 원씩이나 주인을 찾지 못한 채 쌓여 있다고요. 국민에게 지급되지 못한 건강보험료 환급금이 지난해 9월 기준으로 327억 원이나 됐습니다.건강보험료 환급금은 언제 발생하냐, 그러니까 어떤 경우에 건보료를 돌려받을 수 있냐면, 가입자가 실수로 이중으로 납부를 한 경우나 또 지역가입자, 직장가입자 이렇게 자격이 바뀌는 과정에서 보험료가 잘못 계산돼 더 낸 경우에 해당하는데요.이렇게 정당한 이유 없이 건강보험공단이 가지고 있게 된 돈이니까 당연히 국민에게 돌려줘야 할 국민의 돈이라고 할 수 있겠습니다.그런데 이 건보료 환급금이 정말 빠른 속도로 불어나고 있는데요.2022년에는 57억 원이었던 게, 2023년에는 124억 원, 그리고 지난해에 327억 원까지 매년 두 배 넘게 급격하게 증가했습니다.문제는 이렇게 쌓인 미지급 환급금 중 상당액이 결국 국민에게 돌아가지 못한다는 점입니다.이렇게 많은 돈이 돌아가지 않았다는 것은 국민들이 그만큼 찾지 않으셨다는 건데 언제까지 찾아야 한다, 이런 기한이 정해져 있는 건가요?기한이 있습니다. 현행법상 환급금은 3년 안에 찾아가지 않으면 소멸시효가 완성돼 그 이후에는 더 이상 찾을 수가 없습니다.그렇다면 이 돈들은 어디로 가느냐, 건보공단의 호주머니, 그러니까 재정 수입으로 처리됩니다.실제로 이렇게 사라진 환급금은 2020년과 2021년에 각각 26억 원에 달했고요.2019년부터 2021년까지 3년간 소멸한 금액만 해도 66억 원이 넘습니다.건보공단도 이를 해결하기 위해서 노력하고 있는데요.매년 상하반기에 '환급금 집중 기간'을 운영하고, 환급금이 발생하면 자동으로 입금받을 수 있는 '환급계좌 사전 신청제도'를 도입했습니다.또, 네이버 앱을 통한 '모바일 전자고지' 서비스로 환급 대상자에게 안내문도 발송하고 있습니다.그런데 이게 효과가 별로 없어 보이기는 합니다.최근 3년간 집중 지급 기간을 살펴보면, 처리 대상이었던 미지급액 중 약 40%인 292억 원은 여전히 환급되지 못했습니다.건보공단도 노력을 한다고는 하지만 일부 지사에서는 단순히 안내문만 반복 발송하거나 연락이 안 된다고 제대로 관리하지 않는 등 소극적인 대응이 확인되기도 했습니다.환급계좌 사전 신청률도 저조해서, 작년 12월 기준으로 지역 가입자 신청률은 2.72%에 불과했고, 사업장 가입자도 34.3%밖에 안 됐습니다.모바일 전자고지 역시 안내문을 받아본 사람 중 실제 내용을 확인한 비율은 10% 미만에 그쳤습니다.좀 더 적극적인 해결 방법이 필요할 것 같습니다. 그래도 우리 친절한 경제 시청하시는 분들을 위해서 환급금 조회하고 신청하는 방법까지 알려주시죠.국민건강보험공단 홈페이지에 들어가시거나, 스마트폰에 'The건강보험' 앱을 설치하시면 조회와 신청까지 하실 수 있습니다. 좀 자세히 보면요. 국민건강보험공단 홈페이지에서 먼저 간편 인증이나 공동 금융인증서로 로그인을 해야 합니다.그래서 본인확인 절차를 거쳐야 하고요.자주 찾는 서비스에서 환급금 조회·신청을 클릭하면 됩니다.저도 직접 해봤는데요. 이렇게 환급금이 0원이 나오는 바람에 신청을 못했지만, 만약 환급금이 있으시다면 금액과 상세 내역이 나오는데요.바로 그 화면에서 '신청하기' 버튼을 눌러서 본인 명의의 계좌번호를 입력하면 신청할 수 있습니다.이게 어렵다 하시면 아래 번호 나가고 있죠.이쪽으로 전화하시거나 가까운 공단 지사 방문을 통해서도 확인 신청이 가능하니까요. 편한 방법 선택하시면 되겠습니다."에이 환급금 그거 얼마 되겠어?" 하고 넘기시지 마시고요.생각지도 않은 돈이 발견되면 기분도 좋으니까 꼭 한번 시도해 보셨으면 좋겠습니다.
작성자 : 빌애크먼고정닉
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