OpenAI의 GPT5.1 Pro와 Codex Max가 여는 장기 에이전트 시대
핵심 문장 요약
- OpenAI가 Gemini 3에 대응해 GPT5.1 Pro와 코딩 특화 모델 Codex Max를 공개하며 장기 에이전트 작업 역량을 크게 확장합니다.
- Codex Max는 컴팩션(compaction) 기법을 활용해 수백만 토큰 규모의 맥락을 다루며 복잡한 리팩터링과 장시간 에이전트 루프를 안정적으로 처리합니다.
- 내부 벤치마크에서 Codex Max는 기존 GPT5 대비 더 긴 시간축의 코딩 작업을 높은 성공률로 완료하며 토큰 효율성까지 개선됩니다.
- GPT5.1 Pro는 어려운 문제에 대한 추론과 지시 수행 능력이 크게 향상되어 인간 도메인 전문가에 가까운 판단과 서술을 제공한다는 평가를 받습니다.
- 이번 발표는 Google Gemini 3와 Groq, Nvidia 등과 함께 AI 성능 향상이 여전히 지속되고 있음을 시장에 재확인시키는 계기가 됩니다.
상세 요약
1. 이번 주 AI 판도를 바꾼 OpenAI의 대응 개요
- 이번 주는 OpenAI가 Google Gemini 3에 맞춰 GPT5.1 계열 업그레이드를 공개하며 AI 내러티브를 재조정하려는 움직임이 두드러진 한 주였음
- 브리프에서는 OpenAI의 신모델 발표와 함께, 이 발표가 AI 전체 담론과 시장 인식에 어떤 영향을 줄지에 초점을 맞추고 있음
- 표면적으로는 “Google의 Gemini 3 주간에 OpenAI가 반격에 나섰다”는 구도가 형성되고 있음
- 그러나 발표 내용을 자세히 보면, 범용 모델 경쟁이라기보다 코딩과 고난도 작업 등 특정 실전 영역에서의 깊이 있는 역량 강화에 초점을 맞추고 있음
2. GPT5.1: 예상 밖 업데이트와 성격 변화
- GPT5.1 출시는 사전 예측이 많지 않았던 업데이트였음
- 출시 시점과 내용을 고려할 때, OpenAI는 Gemini 3의 등장을 미리 인지하고 대응 전략을 준비해 왔던 것으로 보임
- GPT5.1은 단순 소폭 개선이 아니라 기능과 사용자 경험 측면 모두에서 의미 있는 대규모 업데이트로 평가됨
- 한편으로는 GPT5에서 다소 줄어들었던 모델의 개성과 온기를 되살리려는 방향으로 조정되었음
- 사용자는 브레인스토밍, 크리에이티브 작업, 전략적 아이데이션 등에서 GPT5.1을 더 많이 활용하게 되었다고 설명함
- 이러한 변화는 모델이 단순한 정보 제공을 넘어, 협업 파트너로서의 역할을 강화하고 있음을 시사함
3. 코딩 특화 모델 GPT5.1 Codex Max의 등장
- 이번 발표의 중심에는 코딩에 특화된 GPT5.1 Codex Max가 자리하고 있음
- OpenAI는 공식 발표에서 Codex Max가 소프트웨어 엔지니어링, 수학, 연구 등 에이전트형 업무 전반을 위한 기반 추론 모델 업그레이드를 바탕으로 구축되었다고 밝힘
- Codex Max는 개발 사이클 전 구간에서 더 빠르고, 더 똑똑하며, 토큰 효율성이 더 높은 코딩 파트너임을 목표로 함
- 이 모델은 단발성 코드 생성이 아니라 장기적인 세부 작업에 특화된 설계 철학을 가지고 있음
4. 컴팩션(compaction): 장기 문맥을 가능하게 하는 핵심 기술
- Codex Max의 핵심 혁신으로 컴팩션(compaction) 기법이 소개됨
- OpenAI는 Codex Max가 여러 크기의 컨텍스트 윈도우를 가로질러 자연스럽게 동작하도록, 컴팩션 기반 멀티 컨텍스트 학습을 수행했다고 밝힘
- 컴팩션은 수백만 토큰 규모의 작업을 하나의 연결된 과제로 다루면서도, 중요한 맥락을 유지하고 덜 중요한 이력을 가지치기(pruning)하는 방식으로 작동함
- 이를 통해 프로젝트 규모 리팩터링, 심층 디버깅 세션, 수 시간 이상 지속되는 에이전트 루프 같은 작업이 가능해짐
- 결과적으로 Codex Max는 코드 보조 도구를 넘어, 자율 코딩 에이전트로 동작하는 것을 주요 목표로 함
5. Codex Max의 벤치마크와 토큰 효율성
- OpenAI는 Codex Max가 실제 소프트웨어 엔지니어링 업무(PRS 생성, 코드 리뷰, 프런트엔드 개발 등)를 바탕으로 학습 및 평가되었다고 설명함
- 벤치마크 결과에서 Codex Max는 이전 세대 GPT5.1 Codex와 비교해 성능과 효율성 모두에서 큰 도약을 보였다고 주장됨
- Sweet Bench(스위트 벤치) 기준 중간 수준의 추론 설정에서, Codex Max는 동일한 추론 강도에서 GPT5.1 Codex보다 더 나은 성능을 보여주면서도 생각 토큰 사용량을 약 30% 절감함
- OpenAI는 비지연 민감(non-latency sensitive) 작업을 위한 추가 고(高)추론 모드를 도입해, 긴 시간 동안 실행되는 작업에서 더 뛰어난 결과와 효율을 제공한다고 설명함
- 이는 고난도·장기 작업이 필요한 상황에서 토큰 비용과 결과 품질 사이의 균형을 개선하려는 시도로 해석됨
6. 장기 작업에서의 성과와 내부 활용 통계
- OpenAI는 블로그에서 Codex Max가 이전에는 컨텍스트 제한 때문에 실패하던 복잡한 리팩터링과 장기 에이전트 루프를 성공적으로 수행할 수 있다고 강조함
- 장기 작업에서 모델은 이력 전체를 무조건 유지하는 대신, 중요한 맥락을 중심으로 히스토리를 정리하며 긴 시간축을 따라 일관된 작업을 이어감
- 이는 신뢰할 수 있는 일반 AI 시스템으로 가는 길에서 장기 일관성 유지 능력이 핵심 역량임을 시사함
- OpenAI 내부 평가에서는 Codex Max가 24시간 이상 연속으로 작업을 수행한 사례가 보고되었음
- 내부 통계에 따르면 OpenAI 엔지니어의 95%가 Codex를 주간 단위로 사용하고 있으며, Codex 도입 이후 이들이 생성하는 PR 수는 약 70% 증가한 것으로 나타남
- 이러한 수치는 코딩 에이전트가 실제 개발 조직의 생산성에 직접적인 영향을 미치고 있음을 보여주는 지표로 활용됨
7. 외부 평가와 장기 작업 벤치마크
- 외부 테스트에서도 Codex Max는 장시간 코딩 작업에서 인상적인 결과를 보여줬다는 평가를 받음
- 한 테스트에서는 골든게이트 브리지를 다양한 각도에서 보여주는 애플리케이션을 생성하는 프롬프트에 대해, 이전보다 월등히 뛰어난 결과를 내놓았다는 피드백이 소개됨
- 또 다른 장기 작업 측정 도구에서는, 인간 프로그래머가 약 2시간 42분 걸리는 과제에서 Codex Max가 50% 성공률로 해당 작업을 수행한 것으로 보고됨
- 이는 같은 지표에서 이전까지 최고 성능이었던 GPT5보다 약 25분 더 긴 시간축의 태스크를 처리한 결과에 해당함
- Groq 41, Gemini 3 등 다른 최신 모델은 아직 동일한 지표로 평가되지 않았다고 언급됨
- 전반적으로 이 결과는 에이전트 역량의 시간 지평이 여전히 약 7개월마다 두 배씩 늘어나고 있으며, 특정 시점 이후에는 클로드 3 소넷 공개 이후 현재까지 시간축이 세 배로 늘어났음을 보여줌
8. Codex Max를 통해 실험 중인 일반 모델 기술
- 방송에서는 Codex Max에 도입된 여러 기술과 설계가 단지 코딩 전용 실험이 아니라, 차기 범용 모델에 도입될 후보 기술로 해석된다고 설명함
- OpenAI는 현재 가장 경쟁이 치열하고 가치가 높은 영역인 “AI 코딩”을 실험장으로 삼아, 장기 문맥 유지, 컴팩션, 장시간 에이전트 루프 등을 시험하고 있는 것으로 보임
- 이러한 기능이 안정적이고 효과적인 것으로 검증되면, 향후 범용 모델에도 비슷한 구조와 기법이 접목될 가능성이 큼
9. GPT5.1 Pro: 고난도 작업을 위한 무거운 추론 엔진
- Codex Max와 더불어 GPT5.1 Pro 역시 이번 발표의 중요한 축을 형성하고 있음
- 다만 GPT5.1 Pro는 별도 블로그 글 없이 조용히 공개되었으며, 공식 채널에서는 GPT5.1 출시 공지를 다시 인용하는 수준의 간단한 소개만 제공됨
- GPT5.1 Pro는 복잡한 작업에 대해 더 명료하고 강력한 답변을 제공하며, 글쓰기 보조, 데이터 사이언스, 비즈니스 태스크 등에서 강점을 가진 모델로 설명됨
- 일부 사전 테스트 이용자들은 GPT5.0 Pro 대비 GPT5.1 Pro가 추론력, 설명력, 구조화 능력에서 명확한 상향을 보였다고 평가함
10. 도메인 전문가 관점의 평가 사례
- 면역학 교수는 GPT5.0 Pro와 GPT5.1 Pro에게 “면역학에서 아직 풀리지 않은 핵심 질문들”을 일반인도 이해할 수 있게 설명해 달라고 요청하는 비교 실험을 진행함
- 그 결과 GPT5.1 Pro가 비전공자 관점에서도 중요성과 잠재적 파급력을 더 잘 드러내며, 더 자족적이고 시각적으로 이해하기 쉬운 설명을 제공했다고 평가함
- 또 다른 크리에이터는 이전에 “정말 충격적인 경험을 했다”고 언급하며, 그 ‘비공개 모델’이 실제로는 GPT5.1 Pro였다고 밝힘
- 일부 파워 유저는 GPT5.1 Pro를 “지금까지 사용해 본 모델 중 가장 강력하고 인상적인 모델”이라고 평하며, 특히 고난도 문제 해결에서 인간 이상의 추론력을 보여준다고 주장함
11. GPT5.1 Pro의 강점과 한계
- 한 리뷰어는 GPT5.1 Pro를 “느리고 무거운 추론 모델이지만, 정말 어려운 문제를 풀 때는 가장 믿을 만한 선택”이라고 요약함
- 지시 수행 능력이 돋보이며, 사용자의 요구를 벗어나지 않고 정확히 사양에 맞춘 결과를 생성하는 점이 강점으로 지적됨
- 코딩 관점에서 보면, GPT5.1 Pro는 단순 보조가 아니라 스펙을 받은 계약 엔지니어에 가까운 방식으로 일하는 느낌을 준다고 설명됨
- 다만 Gemini 3와 비교했을 때, 프런트엔드와 UX 설계, 그리고 인터페이스 측면에서는 여전히 뒤처진다는 평가가 존재함
- 특히 GPT5.1 Pro가 IDE나 개발 도구에 깊이 통합되지 않고, 별도의 챗 인터페이스에 머물러 있다는 점은 실제 업무 흐름에서 큰 마찰을 유발하는 요소로 지적됨
- 일상적인 작업과 속도가 중요한 대부분의 업무에서는 Gemini 3가 더 실용적일 수 있지만, 깊은 사고와 치밀한 계획, 연구가 필요한 작업에서는 GPT5.1 Pro를 선택한다는 사용자가 많음
12. 다양한 도메인에서의 실전 활용 소감
- 또 다른 사전 테스트 참여자는 로보틱스, 수학, 면역학, 의학, 음악 등 다양한 분야 전문가들과 함께 GPT5.1 Pro를 시험했다고 밝힘
- 그는 자신의 주요 활용 영역으로 생명과학 상업 연구, 전략 수립, 개인 재무 계획, 저널링 등을 제시함
- 이 사용자는 GPT5.1 Pro가 GPT5 Pro에 비해 다음과 같은 점에서 향상되었다고 평가함
- 더 명확한 글쓰기와 표현 제공함
- 판단력이 개선되어 결정 과정에서 일관성이 높아짐
- 불필요한 가지치기나 산만한 분산이 줄어듦
- 복수 자료를 통합하는 종합력과 통찰력이 강화되었음
- 감정적 맥락을 더 잘 파악하고, 공감적인 소통을 제공함
- 실제 업무 과제로는 논문 및 문헌 종합, 신약 출시 전략, 소셜 미디어 분석 등을 수행했고, 개인 영역에서는 재무 계획과 일기 작성을 돕도록 활용했다고 설명함
- 전반적으로는 연구와 계획 수립, 추론력, 집중력 측면에서 5 Pro 대비 약 10~15% 정도의 개선을 체감했다고 전함
- 다만 전문 수준의 프레젠테이션 제작이나 복잡한 엑셀 스프레드시트 구성 등에서는 여전히 부족한 점이 있다고 지적함
- 또한 일부 테스트에서는 모델이 STEM 분야의 ‘열린 문제’에 대해서는 직접 해결을 시도하기보다는, 왜 그것이 열린 문제인지 설명하는 쪽을 택했다고 언급됨
13. 시장과 내러티브 차원에서의 의미
- 방송은 이번 주 전체 흐름을 “OpenAI가 Google이 Gemini 3로 주도하고자 했던 한 주에, 정면 충돌보다는 다른 각도로 힘을 보탠 셈”이라고 해석함
- OpenAI는 범용 모델로 Gemini 3의 주목도를 뺏기보다는, 코딩과 고난도 전문 작업이라는 명확한 영역에서 자신들의 강점을 강화하는 전략을 선택한 것으로 보임
- Codex Max와 GPT5.1 Pro는 각각 코딩 에이전트와 고난도 추론이라는 특수 목적에 최적화된 모델로, 일반 모델 발전 방향을 예고하는 실험적 역할도 수행함
- 특히 컴팩션 같은 새롭게 명명된 기법들은 앞으로의 범용 모델 설계에서 긴 문맥, 장기 계획, 에이전트 루프를 처리하는 핵심 요소가 될 가능성이 큼
14. AI 버블 논쟁과 스케일링 법칙 재확인
- 최근 몇 달간 시장에서는 “AI가 거품인지 아닌지”에 대한 논쟁이 거세게 이어져 왔음
- 회의론자들이 특히 주목해 온 지점은, 사전 학습(pre-training)이나 추론 시 계산(test-time compute)이 곧 한계에 부딪혀 더 이상 성능 향상을 이끌지 못할 것이라는 주장임
- 이번 주에는 Google의 Gemini 3와 OpenAI의 GPT5.1 계열 업데이트, 그리고 Nvidia 실적 등이 겹치면서, 이 회의론에 반대되는 강력한 데이터 포인트들이 제시된 셈이 됨
- 한 투자자는 Gemini 3가 사전 학습 스케일링 법칙이 여전히 유효함을 보여주었다고 평가하며, 이를 01 공개 이후 가장 중요한 AI 데이터 포인트 중 하나로 꼽음
- Codex Max와 GPT5.1 Pro 역시 장기 작업, 토큰 효율, 추론 능력 측면에서 명확한 진전을 보여주면서 “모델 개선이 멈췄다”는 주장에 반론을 제기함
15. 에이전트 시간 지평의 지속적 확장
- 장기 코딩 태스크 벤치마크 데이터를 통해, 에이전트가 자율적으로 작업할 수 있는 시간 지평이 약 7개월 주기로 두 배씩 늘어나는 추세가 계속되고 있음이 관측됨
- 특정 시점 이후에는 클로드 3 소넷 공개 시점과 비교해 현재 SOTA 모델들의 시간 지평이 세 배 수준까지 확장되었다는 분석도 제시됨
- 이는 단발성 질문·답변을 넘어, 수 시간에서 수십 시간에 이르는 복잡한 프로젝트를 에이전트가 연속적으로 수행할 수 있는 시대가 다가오고 있음을 의미함
16. 경쟁이 아닌 ‘동맹적 과시’에 가까운 주간
- 방송은 이번 주를 단순한 OpenAI vs Google의 경쟁 구도보다, 주요 모델 제공사들이 나란히 서서 회의론자들에게 향후 진전을 경고하는 일종의 공동 메시지로 해석함
- OpenAI, Google, Groq 등 주요 업체들은 각자 다른 강점과 방향성을 가진 모델을 내놓고 있지만, 공통적으로는 “아직 갈 길이 멀고, 앞으로 더 큰 변화가 온다”는 메시지를 던지고 있음
- Nvidia 실적과 결합해 볼 때, AI 인프라와 모델 모두에서 성장 스토리가 이어지고 있음을 강조하는 흐름이 형성되고 있음
17. 마무리 관점
- 요약하면, Codex Max는 장기 에이전트형 코딩 작업을 위한 강력한 실험장이자 제품이며, GPT5.1 Pro는 고난도 추론과 전문 영역 의사결정을 위한 중후한 엔진으로 자리매김하고 있음
- 두 모델 모두 단기적인 체감 성능 향상뿐 아니라, 장기 문맥 처리, 에이전트 시간 지평 확장, 도메인 전문성 강화 등 미래 AI 시스템의 방향성을 보여주는 지표로 기능함
- 방송은 이번 주 일련의 발표를 계기로, 사용자와 시장 모두가 “지금까지 나왔던 것보다 훨씬 더 큰 변화가 앞으로 온다”는 인식을 다시 갖게 될 것이라고 정리함
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