페이블의 실사용 후기가 많아지면서
이 모델의 특징의 윤곽이 잡히는 것 같습니다.
일단 가장 큰 특징이....가장 크고 강한 모델에 기대하는 바로 그것.
즉, 일반적인 문제 해결이 아니라
기존 모델이 가능했던 영역의 끝에서 뭔가 찐빠가 나거나
해결을 위해 장시간 목표 수행을 하며 헤매는 구간이 있는....
그러니까 모델의 한계에 해당하던 부분의 끝 자락을 뚫어 내는 느낌입니다.
쉽게 말하면 한계의 확장이랄까요.
그래서 이런 크고 비싼 모델을 사용하는 사람들이 대개
아주 간단한 문제에 쓰기 보다는 얼마간의 복잡성이 있는 문제 해결에
활용하는 경우가 많다고 보면,
그 중간 어림까지는 실제 효용성이... 있긴 있는데,
너무 비싸서.. 그 정도로 많은 돈을 쓸 정도가 되나... 이런 의문이 있는데 반해,
더 많이 복잡하고 더 많이 생각해야 하는...
예를 들어 페이블 이전까지 가장 똑똑했던 GPT 5.5 xhigh 로도
30시간씩 걸려도 해결 못하던 것들에 대해서는...
단 몇 시간만에 해결 보는...
문제의 어떤 한 지점까지는 99.8%까지 간 것 같지만,
그런 것들이 모이고 모여 ...
결국 코드가 방대해지고, 난잡해지고, 정리가 안되고 헤매다가
빙빙빙 계속 돌기만 하는 느낌을 준다면,
페이블은 거기서 벗어나 하나하나 완결을 보고, 정리가 되는 느낌이랄까요.
페이블 모델을 통해...AI의 어떤 변곡점을 넘어가는 느낌입니다.
당분간 엔트로픽의 독주가 이어질 것 같습니다.
현재 구도가 ...
엔트로픽 1황에,
지피티 1강.
그록, 제미나이 2중.
이렇게 당분간 이어갈 것 같습니다.
큰 변화가 있을 거라는 어떤 힌트도 없는 상태에
오히려 성능 격차가 더 벌어질 가능성도 생각해 볼 수 있는 것 같습니다.
어떻게 이렇게 되었나를 생각해 보면,
스케일
- 페이블의 모델 사이즈는 (미토스 등과 함께) 역대급일 것으로 추정 되고 있습니다.
인비저블 썸띵
- 모델에 우리가 모르는... 또는 최신 논문으로 발표는 되었지만 구현이 안 되었는데, 그걸 잘 구현했다던지... 뭔가가 있다고 보는 것 같습니다.
양질의 데이터
- 엔트로픽이 데이터가 가장 뛰어나다는 것은 정평이 나 있죠.
즉, 인비저블 썸띵 + 사이즈 크기에 비례하는 지능을 구현한 것 아닌가 싶습니다.
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