r/ClaudeCode•약 4시간 전•21•17

Opus 5, 너 또 온 거냐?

Opus 5, is that you again?

핵심 요약

최근 Claude의 성능 저하를 체감한 사용자가 과거의 Opus 5와 같은 답답함을 호소하며 모델 성능 변화에 대해 의문을 제기함.

성능 저하 체감 — 최근 세션에서 잦은 오류와 함께 모델 성능이 눈에 띄게 떨어짐을 느낌.
모델 버전 논란 — 사용자들이 최신 모델의 성능 변화와 너프 여부를 두고 의견이 갈림.
기술적 요인 분석 — 모델의 동적 양자화, 인프라 부하, 추론 노력 감소 등이 성능 변동의 원인으로 거론됨.
심리적 요인 — LLM의 비결정론적 특성과 사용자들의 확증 편향이 성능 저하 체감에 영향을 줄 수 있음.

r/ClaudeCode - Opus 5, is that you again?

방금 작업하다가 성능 떡락한 거 제대로 체감했다. 위에 있는 거랑 똑같은 에러가 계속 뜨네. 그냥 Opus 5 다시 쓰는 기분인데, 말수만 좀 줄어든 느낌임.

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r/ClaudeCode•약 4시간 전•21•17

Opus 5, 너 또 온 거냐?

Opus 5, is that you again?

핵심 요약

최근 Claude의 성능 저하를 체감한 사용자가 과거의 Opus 5와 같은 답답함을 호소하며 모델 성능 변화에 대해 의문을 제기함.

성능 저하 체감 — 최근 세션에서 잦은 오류와 함께 모델 성능이 눈에 띄게 떨어짐을 느낌.
모델 버전 논란 — 사용자들이 최신 모델의 성능 변화와 너프 여부를 두고 의견이 갈림.
기술적 요인 분석 — 모델의 동적 양자화, 인프라 부하, 추론 노력 감소 등이 성능 변동의 원인으로 거론됨.
심리적 요인 — LLM의 비결정론적 특성과 사용자들의 확증 편향이 성능 저하 체감에 영향을 줄 수 있음.

방금 작업하다가 성능 떡락한 거 제대로 체감했다. 위에 있는 거랑 똑같은 에러가 계속 뜨네. 그냥 Opus 5 다시 쓰는 기분인데, 말수만 좀 줄어든 느낌임.

주요 댓글

r/claudecode

사용자들은 최근 모델의 성능 저하를 체감하며, 이것이 추론 연산 부족 때문인지 혹은 더 복잡한 문제인지에 대해 의견을 나누고 있습니다.

배포된 시스템으로서의 LLM은 비결정론적 기술이라 어려운 작업에서의 성능은 본질적으로 가변적임. 잘 될 때도 있고 안 될 때도 있는 거지. 새 모델을 막 받았는데 몇 번 실패하면 항상 너프당한 것처럼 느껴질 수밖에 없음.

너프 가능성을 완전히 배제하는 건 아니지만, 심리적 요인이 크게 작용하고 있고 개인적인 경험담만으로는 알 수 있는 게 별로 없음. 모델이 실제로 나빠졌다는 걸 증명하려면 장기간의 측정이 필요함.

만약 진짜 변화가 있다면, 나는 추론 노력(reasoning effort)이 줄어든 게 원인이라고 의심함. 적어도 앤스로픽은 출시 후 모델 버전의 가중치를 변경하지 않는다고 명시하고 있으니까.

-3

아니, 연산량이 줄어들어서 추론이랑 사고 능력이 떨어지는 거임.

내가 이렇게 썼지:

원인은 추론 노력(reasoning effort)이 줄어들어서일 거라고 의심함

여기서 말하는 '노력'은 곧 추론 시간 연산(inference-time compute)을 의미함.

진짜 열받네. 4.6(너프 전) 이후로 발전이 하나도 없는 느낌임. 이제 와서 4.6보다 살짝 나은 걸 던져주고는 또 너프를 먹이네. 앤스로픽이랑 오픈AI가 고객들한테 이런 짓 할 때 제대로 타격 줄 수 있는 소비자 연합 같은 게 있었으면 좋겠다.

ㅋㅋㅋ 5.5가 4.6보다 훨씬 나은데. 비교 대상 자체가 아님. 5.5가 제일 안 좋을 때도 4.6보다는 압도적으로 좋음. 4.6은 5~6월에 나온 오리지널 Fable한테 완전히 털렸었음. 5.5는 4.6을 털어버린 Fable보다 더 좋은 5.1 Fable이랑 맞짱 뜨는 수준임. 이 4.6 망상은 진짜 제정신이 아니네. 1년 반이 지난 지금까지도 Gemini 2.5가 SOTA급이라고 생각하는 사람들 보는 거 같음. ㅋㅋㅋ

-5

프롬프트 끝에 학습 데이터 컷오프 날짜가 언제인지 물어보면 어떨까? 이론상 5.0이랑 5.5는 학습 기간이 다를 테니까 그걸로 모델이 라우팅되고 있다는 걸 증명할 수 있을지도.

확인해보니 5.5는 2026년 6월, 5.0은 2026년 5월이라고 나오네.

근데 요즘 최신 프론티어 모델들은 다 동적 활성화 양자화(DAQ)를 지원해서 수요에 따라 스케일링이 됨. 수요에 따라 MOE가 얼마나 가용할지도 제어할 수 있고. 기본적으로 거대 프론티어 모델들은 NVIDIA GB200 NVL72나 새로 나온 GB300에서 돌아가는데, 아직 데이터 센터에 많이 깔리진 않았음. 수요가 너무 많아서 DAQ로도 안 되면 B200/300에서 fp8이나 fp4로 고정 양자화해서 돌릴 수도 있음. 근데 그 상태에서 Opus 5.5나 Astra/Sol이 제대로 돌아갈지는 모르겠네. fp8이나 fp4로 돌리면 당연히 너프 먹은 것처럼 느껴지겠지.

그리고 NVIDIA만 있는 것도 아님. AWS에는 UltraClusters가 있고 구글에는 TPU 포드가 있는데, 모델이 이 셋에서 다 조금씩 다르게 작동함.

어쩌라고

원문r/ClaudeCode