뒤로 GPT o3 / o4-mini / o4-mini-high 공개 플러스 플랜 모델 별 개수 제한 정보 > 공지사항

OpenAI의 GPT mini GPT O3와 O4-mini는 추론 능력을 강화한 최신 AI 모델이지만,실제 사용 시 헛소리(환각) 발생률이 기존 모델보다 2~3배 증가해 논란이 되고 있습니다.벤치마크 점수만으로 판단하지 말고, 사용 목적에 맞는 AI 모델을 선택하는 기준이 필요합니다.GPT O3, O4-mini가 O1보다 헛소리를 더 많이 한다고?​솔직히 말하면, GPT mini 처음엔 기대가 컸습니다.GPT O3, 그리고 가볍지만 똑똑하다는 O4-mini까지—이젠 환각도 줄고, 속도도 빨라졌겠지&quot싶었거든요.근데 웬걸요.실제 사용해보니 헛소리, 이른바 '환각(hallucination)'이 더 심해졌습니다.OpenAI의 내부 문서에서도 O3의 환각률은 O1 대비 약 2배, O4-mini는 무려 3배나 된다고 밝히고 있어요.이쯤 되면 진짜 질문은 이거예요.왜 점수는 높아졌는데, GPT mini 내용은 더 엉망일까?기대를 저버린 AI, 벤치마크는 왜 믿을 수 없을까?​AI 모델이 출시되면 가장 먼저 보는 게 있죠.바로 벤치마크 점수.이번에도 마찬가지였습니다. GPT O3와 O4-mini는 수많은 테스트에서 뛰어난 점수를 보여줬고,특히 추론과 멀티모달 작업에서의 성능은 정말 눈에 띄었어요.하지만 이 벤치마크가 전부는 아니었습니다.“실제 GPT mini 쓰는 순간, 벤치마크는 의미 없다.”개발자 커뮤니티에선 이미 이렇게 말하고 있었죠.추론(Reasoning) 모델의 강점과 역설​O3와 O4-mini는 'Reasoning', 즉 추론 능력 강화에 초점 맞춘 모델입니다.더 똑똑하게 생각하고, 문제를 스스로 풀 수 있도록 설계된 모델이죠.그런데 여기엔 큰 함정이 있습니다.OpenAI는 이 모델들을 훈련시키기 위해 GPT mini 반복적인 강화 학습을 진행했어요.그 과정에서 이전에 학습했던 정확한 정보들을 일부 잊는 현상이 발생합니다.그러니까, 생각은 잘 하는데 자꾸 틀린 걸 ‘자신 있게’ 말한다는 거예요.문제는 바로 여기서 시작된 거죠.환각률 2~3배, 왜 OpenAI는 원인을 못 잡았을까?​놀랍게도 OpenAI는 이 현상을 인지하고도 출시했습니다.공식 시스템카드에 GPT mini 적힌 내용을 보면,환각 현상에 대한 정확한 원인을 아직 파악하지 못했다고 밝히고 있어요.이 말은 곧,지금 우리가 쓰고 있는 AI가 왜 틀린 말을 하는지그 누구도 제대로 설명할 수 없다는 이야기입니다.현업 사용자들의 피드백은 어떨까?​Reddit, Hacker News, X(Twitter)...실제 사용자들의 피드백은 예상보다 훨씬 더 GPT mini 날카롭습니다.벤치마크 점수 믿고 썼다가, 회의 시간에 민망했다O3로 코딩하니까 더 많은 디버깅이 필요했다캔버스 기능 쓰면 거의 망가진다 수준이다특히 개발자들은 코딩 정확도가 떨어진다는 점에 매우 민감하게 반응했어요.툴 연동이나 멀티모달 기능은 좋지만, 핵심적인 신뢰성에서 무너진 것이죠.정확성이 필요한 작업이라면? 신중한 선택이 답이다​이제 우리는 GPT mini AI를 ‘만능 도구’로 받아들이면 안 됩니다.무조건 성능 좋은 걸 찾기보단, “어떤 작업에 적합한가?”를 먼저 생각해야 해요.복잡한 추론 → O3, O4-mini정확한 정보 기반 정리 → GPT-4-turbo, Claude 3 Opus빠른 응답과 캐주얼한 대화 → Gemini, MistralAI도 결국 도구(tool)입니다.도구는 쓰는 사람이 목적에 GPT mini 맞게 골라야 하는 법이죠.​​