메타의 새로운 Muse Wonder, 포켓몬 레드에서 96달러 쓰고 첫 번째 숲도 못 벗어남. Opus 5.5는 8.44달러로 웅이 격파.

Wonder를 옹호하려는 건 아니지만, 이 모델이 3D 모델링이나 게임 데이터를 학습하지 않았다는 건 확실함. Opus나 Astra는 학습이 되어 있고 그 차이가 드러나는 거지.

난 이게 어려운 코딩 작업에서 어떻게 작동할지가 훨씬 궁금함. 잘할 거라는 뜻은 아님. 그냥 게임 위주의 원샷 벤치마크를 좀 봤는데, 어차피 메타에는 관심 없어서 실사용 성능까지 찾아보고 싶지는 않음.

진짜 웃긴 건, 이게 메타가 메타버스 관련해서 얼마나 완전히 손을 뗐는지를 보여준다는 거지.

그게 이유 중 하나일 수도 있음. 근데 나한테 눈에 띄었던 건 3D 관련 문제가 아니었음. 상록시티에서 모델이 스스로 메모에 “동서로 뱅뱅 도는 중”이라고 적어놓고는 그 뒤로도 몇 턴 동안 계속 똑같은 짓을 했거든. 자기가 갇혔다는 걸 인지하고 계획을 바꾸는 건 코딩할 때도 내가 중요하게 생각하는 부분임. Haiku 5.5랑 GPT-6 Luna는 더 멀리 갔는데, 걔네는 작고 저렴한 티어 모델들이거든.

숲은 LLM들이 죽으러 가는 곳인가 봄. 스트리밍 하이라이트 봤는데 그냥 가끔 메뉴 여는 거 빼면 제자리 걷기 시뮬레이터였음. AI가 풀숲에서 정신 붕괴하는 걸 보려고 96달러를 쓴다는 건 새로운 종류의 행위 예술임.

Opus 5.5가 8.44달러로 실제로 진도를 나가는 걸 보면 가격 차이를 고려했을 때 진짜 대단함. 어느 시점이 되면 이런 게임에 컴퓨팅 파워를 더 쏟아붓는 게 오히려 길을 잃는 데 더 창의적으로 만드는 것 같음.

실시간으로 '학습'한다는 건 AI에게 완전히 다른 기술이라는 걸 알 수 있음. 몇몇 벤치마크는 그걸 포착하려고 시도함(룬스케이프 벤치마크처럼). 진전은 있지만 GPT 5.5나 Opus 4.8 같은 '지난 세대' 모델들은 기본적으로 아무것도 못 하고 학습도 안 됐는데, 현세대(Astra, Opus 5.5, Argon)는 상당한 개선을 보였음. 아마 모델이 더 커서 그럴 수도 있고, 룬스케이프 데이터가 학습 데이터에 더 많이 포함돼서 그럴 수도 있지만, 어쨌든 지금은 더 잘하고 있음. Muse Wonder는 Opus 4.8, GPT 6 Luna, Sonnet 5.5 수준임.