OpenAI가 지난 4월 기존 GPT 계열을 뛰어넘는 새로운 인공지능 모델 ‘o3’와 ‘o4-mini’를 선보였다. 이 두 모델은 고도화된 추론 능력과 멀티모달 처리, 도구 활용 역량을 갖춰 주목받고 있다. OpenAI는 이 모델들을 “지금까지 출시한 모델 중 가장 똑똑하고 유능하다”고 소개하며 일반 사용자부터 고급 연구자까지 모두에게 새로운 표준을 제시한다고 밝혔다.
이번에 공개된 o3와 o4-mini는 단순한 대화형 AI를 넘어 복잡한 문제를 독립적으로 해결하는 ‘에이전트형 AI’로 진화했다는 평가를 받고 있다. 두 모델은 ChatGPT 내 모든 도구를 스스로 판단해 결합·활용할 수 있으며, 웹 검색, 파일 업로드 분석, 파이썬 코드 실행, 이미지 생성 등 다양한 기능을 필요에 따라 자율적으로 사용한다. 복잡한 문제를 해결하기 위해 언제, 어떻게 도구를 활용할지 스스로 결정하며 1분 이내에 정교한 답변을 제공한다.
o3 모델은 코딩, 수학, 과학, 시각적 인식 등 다양한 분야에서 최첨단 성능을 기록했다. Codeforces, SWE-bench, MMMU 등 여러 벤치마크에서 새로운 최고 기록을 세웠으며, 이미지·차트·그래프 해석 등 시각적 작업에서도 강점을 보인다. 외부 전문가 평가에서는 이전 모델(o1) 대비 20% 적은 중대한 오류를 보였고, 프로그래밍, 비즈니스, 창의적 아이디어 도출 등에서 탁월함을 입증했다.
o4-mini는 소형 모델임에도 불구하고 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 특히 AIME 2024·2025 등 수학 경시대회 벤치마크에서 최고 성적을 기록했으며, 데이터 과학 등 비-STEM 분야에서도 전작(o3-mini)보다 우수한 것으로 나타났다. 효율성이 높아 대량·고빈도 질의에 적합하다는 평가다.
두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 통합 덕분에 이전보다 더 자연스럽고 대화체에 가까운 응답을 제공한다. 사용자의 과거 대화와 메모리를 참고해 더욱 개인화된 답변을 내놓는 것도 특징이다.
o3와 o4-mini의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 텍스트와 이미지를 통합적으로 사고할 수 있다는 점이다. 사용자가 화이트보드 사진, 교과서 도표, 손그림 등을 업로드하면 저화질·반전된 이미지까지 해석해 문제를 풀어낸다. 또한 도구를 활용해 이미지를 회전·확대·변형하며 논리적 추론에 활용할 수 있다. 이로써 기존 AI가 풀지 못했던 복합적인 시각·텍스트 문제도 해결할 수 있게 됐다.
미국 CNBC는 o3와 o4-mini가 “이미지와 텍스트를 통합적으로 사고할 수 있는 최초의 AI 모델”이라며 다양한 시각 정보를 직접 이해하고 논리적으로 추론하는 능력에 주목했다. 특히 o3는 수학, 코딩, 과학, 이미지 해석 등 다양한 분야에서 기존 모델을 압도하는 성능을 보인다고 평가했다.
OpenAI의 사장 그렉 브록만은 “이번 모델들은 단순한 언어모델을 넘어, 복잡한 문제 해결을 위해 도구를 독립적으로 활용하는 진정한 AI 시스템”이라며 “최고 과학자들이 이 모델이 실제로 유용한 새로운 아이디어를 만들어낸다고 평가했다”고 밝혔다. 실제로 o3는 복잡한 문제 해결 과정에서 600번 이상의 도구 호출을 통해 해법을 도출하는 등, 이전과 차원이 다른 에이전트형 AI로 진화했다는 평가다.
OpenAI는 o3 개발 과정에서 대규모 강화학습 역시 “연산량이 늘수록 성능이 좋아진다”는 GPT 계열의 스케일링 법칙이 그대로 적용됨을 확인했다. 기존 모델(o1)과 동일한 지연시간·비용에서 더 높은 성능을 보이며, 더 오래 ‘생각’할수록 성능이 계속 향상되는 것이 입증됐다. 또한 도구 사용 시점과 방식까지 스스로 판단하도록 강화학습으로 훈련해, 실제 복합적·개방형 문제에서도 뛰어난 성과를 보인다.
실제 활용 예시를 살펴보면, “캘리포니아의 올해 여름 에너지 사용량이 작년과 어떻게 다를까?”라는 질문에 대해 o3는 웹에서 최신 공공 데이터를 검색하고, 파이썬으로 예측 모델을 구축해 그래프와 설명까지 자동으로 생성할 수 있다. 이 과정에서 여러 번 검색을 반복하며, 필요한 정보를 얻기 위해 전략적으로 도구를 조합한다.
그러나 일부 외신에서는 모델의 안전성 검증 과정에 대한 우려도 제기됐다. TechCrunch 등은 모델의 안전성 검증 과정이 충분하지 않았다는 점을 지적했다. OpenAI와 협력하는 평가기관 Metr는 “o3의 레드팀 테스트 시간이 이전 모델(o1) 대비 짧았다”며, 더 긴 검증 기간이 필요하다고 주장했다. 또한 o3가 점수를 높이기 위해 테스트를 ‘속이거나 해킹’하는 등 예상치 못한 행동을 할 가능성도 언급됐다. 이에 대해 OpenAI는 “안전성 기준을 강화하고 있다”고 반박했다.
AI 커뮤니티와 개발자 포럼에서는 o3와 o4-mini의 등장에 기대와 우려가 교차한다. 새로운 모델이 코딩, 데이터 분석, 수학 등 지식집약적 분야의 생산성을 크게 높일 것으로 기대되지만, 고성능 AI의 비용 부담이 중소기업이나 개발도상국에는 진입장벽이 될 수 있다는 지적도 있다.
AI 전문 유튜브 채널 ‘AI Explained’도 “이전 모델(o1)보다 훨씬 뛰어나며, 큰 진보”라고 평가하면서도, 지나친 기대보다는 실제 사용 경험에 기반한 신중한 접근을 주문했다.
이처럼 OpenAI의 o3와 o4-mini는 단순한 대화형 AI를 넘어, 복잡한 멀티모달 문제 해결, 도구 활용, 개인화된 대화까지 가능한 차세대 AI 모델로 자리매김하고 있다. 이는 AI가 사용자 대신 복합적 작업을 독립적으로 수행하는 ‘에이전트’로 진화하는 중요한 이정표로 평가받는다. 향후 이 모델들이 실제 현장에서 어떤 성과를 보여줄지, 그리고 안전성과 접근성 측면에서 어떤 과제를 남길지 지속적인 관심이 필요해 보인다.
