회로 설계로 본 LLM 추론 능력 벤치마크: Kimi K3 vs GPT 5.6 Sol 등

요약

최신 LLM 모델인 Kimi K3, GPT 5.6 Sol, DeepSeek v4 Flash, Qwen 3.6 27B를 대상으로 회로 설계 성능 벤치마크가 진행되었다. 첫 번째 테스트인 30Hz~25KHz 대역 통과 필터 설계에서는 모든 모델이 성공했으며, Kimi K3와 GPT 5.6 Sol은 단번에 설계에 성공한 반면, DeepSeek v4 Flash와 Qwen 3.6 27B는 여러 번의 반복 과정을 거쳤다. 두 번째 테스트는 80V AC 입력에서 +17.3V DC와 -3.7V DC 전압 레일을 출력하는 전원 공급 장치를 설계하는 과제였다. Kimi K3는 여러 번의 시도 끝에 정류기와 강압 전압 레귤레이터를 사용하여 목표 전압 레일을 구현하는 데 성공했다. 이번 결과는 특정 LLM 모델들의 도메인 특화 설계 역량과 반복 학습 필요성을 보여준다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.