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GPT-6 Astra, 바이너리 역공학 88%·100만 토큰 컨텍스트 정확도 96% 달성
512K~1M 컨텍스트 정확도 73.8%→96.3%. 초장문 RAG·코드베이스 분석 재설계 검토 가치.
요약
최근 공개된 GPT 6 Astra는 소프트웨어 바이너리를 리버스 엔지니어링하여 소스 코드 없이 핵심 로직을 이해하는 SRE-Bench 테스트에서 탁월한 성능을 보였다. 해당 모델은 1회 시도 시 88.0%, 4회 시도 내 99.2%의 성공률을 기록하여 GPT-5.6 Sol의 55.9% 및 68.7% 대비 비약적인 향상을 달성했다. 롱 콘텍스트 성능 또한 크게 개선되어 100만(1M) 토큰 컨텍스트 창 내에서 정보 누락 문제 해결 가능성을 입증했다. OpenAI MRCR v2 8-needle 벤치마크 기준, 256K-512K 구간의 성공률은 91.5%에서 100%로 상승했다. 특히 512K-1M 구간에서는 기존 73.8%에서 96.3%로 크게 개선되어 대규모 컨텍스트 처리의 실무적 활용도가 높아질 것으로 기대된다.
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원문 제목 @NickADobos: GPT 6 Astra This annoucement is nuts. Details worth paying attention to: 1. Reverse engineering is solved lol. "We also tested Ast
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