OpenAI, 미공개 내부 모델로 작성한 수학 논문 722편 공개… 같은 날 Mistral Large 4 등 동향도
[AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics
OpenAI는 미공개 내부 모델이 생성한 수학 논문 722편을 GitHub에 공개했다. 약 4,000개의 연구 문제를 평가 대상으로 삼았으며, 결과 하나당 평균 약 3시간의 ChatGPT Pro 상당 추론 연산을 사용했다고 밝혔다. 같은 날 Mistral Large 4의 API 제공 개시와 EmbeddingGemma 2 공개도 있었다.
OpenAI는 내부의 최첨단 모델이 낸 수학 성과를 공개 저장소에 올렸다. 722편의 논문은 372개 계열로 분류되며, 논문, 증명 아티팩트, 선별된 추론 요약이 포함된다. 모델 자체는 공개하지 않은 상태다. 공개 방식에 대해서는 Institute for Advanced Study의 독립 수학·AI 자문 그룹과 상의했다고 한다. Sam Altman은 이를 "a new era of discovery"라고 표현했다.
주목받은 성과로는 n log n보다 빠른 정수 곱셈, 1994년 이후 3차원에서 미해결이던 탄성 역문제의 유일성, Riemann, Hodge, BSD에 관한 부분적 진전 등이 꼽힌다. 이미지 속 논문 서두에는 Dirichlet L함수가 Re s > 11/12인 반평면에서 영점을 갖지 않는다는 것을 보였다고 적혀 있다. 이들은 개별 논평자들의 보고이며 독립적인 검증은 아직 끝나지 않았다. Levent Alpöge는 이를 "the most significant moment in mathematical history"라고 평가했다. 반면 Will Depue는 일부 결과가 정밀한 검토를 버티지 못할 것으로 예상하고 있다. François Chollet은 수학과 코드에서 얻은 성과가 검증이 어려운 영역으로도 일반화될 수 있는지 묻고 있다.
Mistral Large 4는 총 파라미터 1T, 활성 파라미터 49B의 네이티브 멀티모달 모델이며, API는 이미 제공 중이고 오픈 웨이트는 10월 말 공개될 예정이다. 요금은 입력/출력 100만 토큰당 $1.36/$4.18이다. Artificial Analysis의 Intelligence Index는 38이며, 태스크당 비용은 $1.13이었다. Hugging Face의 CEO는 가중치가 공개되기 전까지는 오픈 웨이트라고 할 수 없다고 지적했다.
Google의 EmbeddingGemma 2는 텍스트, 코드, 이미지, 동영상, 음성을 하나의 공간에 매핑하는 임베딩 모델로, Apache 2.0 라이선스로 공개되었다. 740M, 440M, 570M, 270M 구성이 있으며, llama.cpp, vLLM, Ollama, Unsloth가 출시 첫날부터 지원한다. Nano Banana 2.1은 이미지 1장당 $0.034이며, Gemini 앱과 AI Studio 등에 배포되었다. OpenAI의 Decisions API는 GPT-6 Luna 기반으로 공개 베타가 시작되었다.
출처: Latent Space · latent.space