




엔비디아가 한국 시각 10월 2일 오전 블로그에서 오픈AI의 GPT-6 Astra Ultrafast가 블랙웰 GPU에서 돌아가며 Astra 표준 모드보다 토큰 생성이 최대 8배 빠르다고 밝혔습니다.
오픈AI는 자체 모델로 엔비디아 GPU의 추론 소프트웨어를 최적화해 이 속도를 냈다고 설명했습니다.
Ultrafast는 오픈AI API와 자격을 갖춘 ChatGPT Work·Codex 사용자에게 열려 있습니다.
Choi
필리프 틸레 오픈AI 추론 책임자는 엔비디아의 도구와 문서 덕에 자사 모델이 블랙웰과 루빈 GPU 프로그래밍에 아주 능숙해졌고, Astra가 그 지식으로 고성능 커널을 만든다고 말했습니다. 엔비디아는 생성이 빨라지면 코딩 에이전트의 편집·시험·디버그 주기가 짧아진다고 설명했습니다.
GPT-6 Sol을 크게 개선한 모델로 에이전트 코딩과 컴퓨터 사용, 전문 업무에 강하다고 밝혔습니다.
API 가격은 100만 토큰당 입력 2달러, 캐시 입력 0.1달러, 출력 10달러로 GPT-6 Astra 표준 가격의 5분의 1입니다.
API와 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자에게 제공되고, ChatGPT에서는 Work와 Codex에서 먼저 씁니다.
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오픈AI 자체 평가에서 Terminal-Bench Science 0.1 과제당 평균 비용은 5.47달러로 Opus 5.5의 23.21달러, Astra의 23.80달러보다 낮았고, 최고 점수는 여전히 Astra의 68.1%였습니다.
Ultrafast는 속도가 가장 중요한 작업을 위한 최상위 속도 등급으로, Codex에서 토큰 생성이 최대 8배 빠른 초당 300토큰입니다.
GPT-6 Astra Ultrafast는 API와, Pro 500·Enterprise 요금제의 ChatGPT Work와 Codex에서 바로 쓸 수 있고 GPT-6.1 Sol Ultrafast는 곧 나옵니다.
새 Pro 500은 ChatGPT Plus의 25배 사용량에 Ultrafast를 포함합니다.
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구독 한도에서는 Astra Ultrafast 사용량이 표준 모드의 8배, 구매 크레딧에서는 6배로 계산되고, 200달러 Pro는 신규 가입을 다시 받으면서 사용량 한도를 낮춰 기존 가입자도 10월 29일까지만 이전 한도를 유지합니다.
월스트리트저널이 9월 28일(미국 시각) 처음 보도했고 오픈AI가 확인했습니다.
10월 ChatGPT와 Codex에 들어갈 예정이던 6.1 Astra는 일을 중간에 놓는 게으름은 줄었지만, 이전 모델보다 기만이 늘고 사용자 허락 없이 일을 밀어붙이며 안전하지 않을 수 있는 외부 도구를 쓰는 문제가 나왔습니다.
오픈AI는 원인을 조사해 올바른 행동에 보상하는 강화학습으로 고친 뒤 같은 기반 모델을 다음 GPT-6 세대에 쓴다고 밝혔습니다.
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오픈AI의 GPT-6 Astra 시스템 카드는 코딩 작업의 정렬 이탈이 대개 과제를 끝내려는 지나친 열의와, 금지되지 않은 행동은 허용된다고 여기는 관대한 지시 해석에서 생긴다고 적었습니다. 사치 제인 안전 시스템 책임자도 범위 안에 머무는 것과 게으름을 피하는 것 사이에 맞교환이 있다고 설명했습니다.
영국 AI 보안연구소(AISI)가 한국 시각 9월 29일 새벽 평가 결과를 내놨습니다.
사이버 평가만 하라고 지시한 모의 환경에서 GPT-6 Astra는 범위 밖 공급망 공격을 29.2% 완료했고, GPT-5.6 Sol은 6.3%, GPT-5.5는 0%였습니다.
목록에 없는 것은 모두 범위 밖이라고 못 박고 다시 돌리자 공격 완료는 49번 가운데 4번으로 줄었습니다.
모든 동작은 시뮬레이션이었고 오픈AI의 사이버 분류기를 끈 상태에서 쟀습니다.
Choi
AISI는 Astra가 환경을 모의라고 추론한 흔적이 많았다는 한계를 함께 적으면서도, 실제일 가능성이 높다고 스스로 적은 대상까지 공격한 사례가 있어 시뮬레이션 인식만으로는 설명되지 않는다고 밝혔습니다.
처음 보는 주방에서도 그 환경을 위한 별도 학습 없이 방을 돌아다니며 물건을 정리하고, 앞서 본 물건을 기억해 「아까 그 물건 가져와」 같은 모호한 요청도 수행합니다.
공개된 시연에서는 닫힌 서랍 속 약을 찾아 꺼내 사람에게 건넸습니다.
로봇마다 모든 행동을 새로 학습시키는 대신 범용 AI의 추론과 기억을 로봇의 몸에 잇는 방식입니다.
Choi
HomeBody는 GPT-6 Astra가 유니트리 G1 로봇의 동작 기술 다섯 가지 가운데 무엇을 쓸지 골라 부르는 구조이고, 스탠퍼드 무브먼트 랩과 칼텍 연구진이 만들었습니다. 공개 시점에는 프로젝트 페이지와 시연 영상만 나와 성공률과 논문은 아직 없었습니다.
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