Mythos Preview의 '안전' 가스라이팅: Anthropic은 미친듯한 컴퓨팅 비용을 숨기고 있을 뿐이다. 오픈 모델들은 이미 이걸 해내고 있다.
The Mythos Preview "Safety" Gaslight: Anthropic is just hiding insane compute costs. Open models are already doing this.
핵심 요약
Anthropic의 Mythos 모델 안전성 주장은 사실 엄청난 컴퓨팅 비용을 숨기기 위한 마케팅 전략이라는 비판.
- 안전성 논란 — Mythos의 위험성은 과장된 마케팅이며 실제로는 천문학적인 컴퓨팅 비용이 문제임.
- 오픈소스 역량 — GLM-5.1이나 Kimi 2.5 같은 오픈 모델들이 이미 에이전트 스웜이나 반복 최적화 루프를 구현함.
- 비용 효율성 — 모델의 성능 향상보다 컴퓨팅 자원 소모가 지나치게 커서 일반적인 사용이 불가능함.
- 기업 마케팅 — Anthropic이 IPO를 앞두고 기술적 우위를 과시하기 위해 안전성을 핑계로 희소성을 조작함.
Anthropic은 Claude Mythos Preview가 OpenBSD에서 제로데이를 찾아낼 수 있을 정도로 너무 위험해서 출시할 수 없다는 신의 영역 모델이라는 내러티브를 강하게 밀고 있습니다. 하지만 두 번째 이미지(시스템 문서 21페이지)를 넘겨보면 그 환상은 깨집니다.
그들은 단순히 Mythos에게 질문을 던진 게 아닙니다. 검열되지 않은 체크포인트를 사용하고, 가드레일을 제거하고, 확장된 사고 시간을 부여하고, 도메인별 도구를 장착하고, 엄청난 컴퓨팅 비용(보고에 따르면 실행당 약 50달러)을 들여 수천 번 무차별 대입을 시도했습니다. 버그를 찾아낼 확률은 단 한 번의 시도에서 1% 미만일 가능성이 높습니다.
이건 '위험한' 모델이 아니라, PR 캠페인으로 포장된 확장 불가능한 API 비용일 뿐입니다. 우리는 이미 오픈소스와 로컬 커뮤니티에서 이와 똑같은 에이전트 스케일링을 목격하고 있습니다:
- GLM-5.1: Z.ai의 최신 오픈 모델은 이미 OpenClaw를 통해 로컬에서 600회 이상의 반복 최적화 루프를 수행하고 있습니다. 멈추지 않고 계속해서 갈아 넣는 방식이죠.
- Kimi 2.5: Moonshot의 MoE 모델은 말 그대로 1,500개의 병렬 도구 호출을 실행하는 100개의 보조 에이전트를 가동하는 '에이전트 스웜' 모드를 가지고 있습니다.
클로즈드 소스 분야에서도 마찬가지입니다. 만약 OpenAI의 GPT-5.4를 xhigh 추론 티어의 Codex 앱에 넣고 전체 코드베이스 접근 권한을 준 채 8시간 이상 자율적으로 실행하게 둔다면, 당신이 잠든 사이에 20개의 치명적인 버그를 무차별 대입으로 찾아낼 것입니다.
2026년에 제로데이를 찾아내는 것은 모델 지능의 마법 같은 도약이 아니라, 에이전트 도구와 막대한 컴퓨팅 예산의 문제입니다. Anthropic의 '멸종 수준의 위협'이라는 마케팅에 속아 오픈소스 커뮤니티가 뒤처지고 있다고 믿지 마십시오.
