신규 모델 'Hark Handoff' 등장: GPT-5.5 대비 비용 90% 절감 주장

요약

최근 AI 커뮤니티에서 주목받는 'Hark Handoff'는 Online Mine 2Web 벤치마크에서 97.7점, WebTail Bench에서 68.6점을 기록하며 주요 성능 지표에서 GPT-5.5 OPUS를 상회하는 결과를 보였다. 해당 모델은 GPT-5.5 대비 90% 저렴한 백만 토큰당 2.37달러의 비용 효율성을 강점으로 내세운다. 학습 방식으로는 미공개 베이스 모델에 SFT(Supervised Fine-Tuning)를 적용하고, DeepMind의 AlphaGo 방식과 유사한 비동기식 강화학습(GRPO 알고리즘)을 결합했다. 1~3초의 빠른 응답 속도를 주장하지만, 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)의 핵심 문제인 페이지 렌더링 및 상태 해석 과정에서 약 10초가량의 지연 시간이 추가되는 한계가 있다. 실무자들은 이러한 지연 시간 이슈에도 불구하고, CUA 분야의 발전 가능성을 긍정적으로 평가하고 있다.

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