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두 최전선 AI 모델에 동일한 목표를 부여하고, 수백 판의 체스를 두게 하며, 게임 사이에 메모를 유지하도록 허용하되 그 외에는 개선 방법을 가르치지 않는다면 어떤 일이 일어날까요?
두 최전선 AI 모델에 동일한 목표를 부여하고, 수백 판의 체스를 두게 하며, 게임 사이에 메모를 유지하도록 허용하되 그 외에는 개선 방법을 가르치지 않는다면 어떤 일이 일어날까요?
Peter Gostev는 정확히 그 실험을 진행했습니다.
Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra는 각각 하나의 목표를 받았습니다. Stockfish를 상대로 최대 200게임을 두고, 경험을 통해 더 강해지는 것이었습니다.
실험 진행 중 파인튜닝은 없었습니다.
모델 가중치는 변경되지 않았습니다.
중간에 사람이 설계한 오프닝 강좌도 추가되지 않았습니다.
모델은 사용할 수 있는 Stockfish 난이도 중 어느 것을 상대할지, 메모에 무엇을 기록할지, 이후 게임에서 그 메모를 어떻게 활용할지를 결정할 수 있었습니다. 단 하나의 엄격한 제한은 명확했습니다.
수를 선택하기 위해 체스 엔진을 호출해서는 안 된다.
두 모델의 궤적은 거의 정반대로 나타났습니다.
Claude Opus 5.5는 초반에는 1400대 중반에서 1500대 중반을 오가다가 1700대 후반으로 상승했습니다. GPT-6 Astra는 더 강하게 출발해 29게임 무렵 잠시 1810에 도달했지만, 이후 하락하여 200게임을 1400으로 마쳤습니다.
이 실험은 한 모델이 다른 모델보다 보편적으로 더 “똑똑하다”는 점을 증명하지는 않습니다.
대신 더 좁으면서도 어쩌면 더 흥미로운 질문을 던집니다.
가중치가 고정된 언어 모델은 자체 컨텍스트 안에 축적된 경험을 통해 개선될 수 있을까요?
이 설정은 즉시 오래된 Reddit 사고 실험을 떠올리게 했습니다.
시나리오는 단순했습니다. 평범한 사람이 체스 규칙은 알지만 진지하게 체스를 둔 적은 없습니다. 이 사람은 타임 루프에 갇혀 있으며, 전 세계 챔피언 Garry Kasparov를 이겨야만 탈출할 수 있습니다.
사람이 질 때마다 시간은 초기화됩니다.
Kasparov는 이전 게임을 잊습니다.
도전자는 모든 것을 기억합니다.
질문은 무차별 대입으로 언젠가 체스의 모든 경우를 열거할 수 있는지가 아니었습니다. 누적된 경험을 반복 시도 전반에서 유용한 향상으로 전환할 수 있는지가 핵심이었습니다.
일부 댓글 작성자는 Kasparov의 이전 수를 외운 뒤 색을 바꿔 그 수를 재사용하는 방식을 포함한 영리한 전략을 제안했습니다.
Gostev의 벤치마크는 이 사고 실험을 현대 AI 에이전트로 검증 가능한 형태로 바꿉니다.
Stockfish는 이전 게임으로부터 학습하지 않습니다.
언어 모델 역시 가중치를 업데이트하지는 않습니다. 하지만 메모와 파일을 보관하고 이후 게임에서 이를 읽을 수 있습니다.
이 때문에 이 테스트는 지속적인 인컨텍스트 적응의 한 형태가 됩니다.
각 모델에는 동일한 상위 수준의 목표가 주어졌습니다.
Stockfish를 상대로 최대 200게임의 체스를 둔다.
게임을 통해 학습하고 더 강해진다.
난이도를 직접 선택하고, 유용하다면 메모를 남긴다.
수를 선택하기 위해 체스 엔진을 사용하지 않는다.
Gostev는 의도적으로 모델에 수작업으로 만든 체스 커리큘럼을 제공하지 않았습니다.
댓글 작성자들은 특정 오프닝이나 전략을 가르쳐야 한다고 제안했지만, 그는 그러한 접근이 검증하려는 질문을 바꾼다고 보아 거부했습니다.
그는 모델이 자체적인 개선 과정을 발견할 수 있는지 확인하고자 했습니다.
이 실험에는 세 가지 상대 설정이 제공되었습니다.
모델은 어느 상대와 둘지 선택할 수 있었습니다.
Gostev에 따르면 모델들은 평균적으로 약 3분의 1의 게임에서 승리했습니다. 매번 최대 강도의 Stockfish에 도전하도록 강제되지 않았기 때문에 가능한 결과입니다.
구현 방식은 모델 계열별로 달랐습니다.
두 시스템 모두 게임 간에 지속 파일 또는 메모를 사용할 수 있었습니다.
모델은 이전 게임을 분석하고, 알림을 작성하며, 연습 전략을 바꾸고, 상대 강도를 선택할 수 있었습니다.
그러나 수 선택을 체스 엔진에 외주화할 수는 없었습니다.
Gostev는 모델이 엔진을 사용해 대신 플레이한 경우 해당 실행은 무효가 되며, 댓글 작성자들이 이 가능성을 제기한 뒤 Opus 5.5를 수동으로 확인했다고 밝혔습니다.
이 제한은 핵심적입니다.
이 제한이 없다면 테스트는 에이전트가 Stockfish 호출 방법을 발견할 수 있는지를 주로 측정할 뿐, 경험을 통해 자체 체스 추론을 개선할 수 있는지는 측정하지 못합니다.
표시되는 Elo는 신중하게 해석해야 합니다.
출처 페이지에 따르면 이 벤치마크는 Skill 0 및 약 1800 강도의 Stockfish 구성과 최근 50게임을 치른 결과로 모델의 Elo를 추정합니다.
최대 강도 Stockfish와의 게임은 Elo 계산에 포함되지 않습니다.
이는 다음을 의미합니다.
실험 Elo ≠ 공식 인간 체스 레이팅
1760이라는 표시 점수가 Claude Opus 5.5가 1760 레이팅의 인간 토너먼트 선수처럼 플레이한다는 것을 입증하지는 않습니다.
이 값은 주로 내부 추세 지표로서 유용합니다.
이 실행은 시간이 지남에 따라 개선되고 있는가?
평평한 상태를 유지하고 있는가?
더 나빠지고 있는가?
이 정도로도 Opus와 Astra 간 격차를 흥미롭게 볼 수 있습니다.
Claude Opus 5.5는 극적인 상승 곡선으로 시작하지 않았습니다.
처음 약 75게임 동안 추정 Elo는 대체로 1450에서 1550 사이를 움직였습니다. 46게임 무렵에는 약 1450까지 떨어졌습니다.
그다음 추세가 바뀌었습니다.
출처는 다음과 같은 이정표를 보고했습니다.
| 실행 시점 | 대략적 Elo |
|---|---|
| 초기 단계 | 1450–1550 |
| 게임 46 | 1450 |
| 게임 100 | 1620 |
| 게임 150 | 1790 |
| 최고점 | 1840 |
| 게임 194 무렵 / 최종 스냅샷 | 1760 |
곡선은 직선이 아닙니다.
Opus는 개선되었다가 하락하고, 회복한 뒤 더 높은 최고점에 도달했으며, 이후 최고점보다 낮은 수준에서 안정되었습니다.
이것이 하나의 최종 숫자만 보는 것보다 궤적을 관찰하는 편이 더 많은 정보를 주는 이유입니다.
실험은 약 1800 강도의 상대와 둔 게임을 단계별로 묶었습니다.
Opus 5.5의 경우, 보고된 득점률은 대략 다음과 같이 변화했습니다.
30% → 40% → 50% → 34%
마지막 구간은 최고점에서 하락했지만, 시작 구간보다는 높은 수준을 유지했습니다.
출처에 따르면 Skill 0을 상대로 Opus는 실행 초반 50%를 조금 웃돌던 수준에서 후반에는 약 90%로 상승했습니다.
Gostev 자신의 해석은 시간이 갈수록 더 확신에 가까워졌습니다.
처음에는 Opus가 작은 긍정적 향상을 보였으나 여전히 무작위 변동일 수 있다고 설명했습니다.
이후 모델이 약 1500에서 약 1750으로 이동한 뒤에는 결과가 매우 강력하다고 평가했습니다.
개선이 완벽한 규칙 처리를 의미하지는 않았습니다.
벤치마크는 시도된 불법 수도 추적했습니다.
출처에 따르면 Opus는 총 52회의 불법 수를 시도했으며, 그중 37회는 경로를 막고 있는 다른 말을 통과해 말을 움직이려 한 사례였습니다.
이는 Elo 곡선에 대한 중요한 균형추입니다.
모델은 전체적으로 더 효과적이 될 수 있으면서도, 놀라울 만큼 기본적인 국지적 실수를 계속 낼 수 있습니다.
이는 언어 모델 에이전트에서 반복적으로 나타나는 패턴입니다. 개별 추론 실패가 눈에 보이는 상태에서도 총체적 작업 성과는 향상될 수 있습니다.
가장 중요한 누락 정보는 내부 학습 전략입니다.
Gostev는 전체 메모 이력이나 Opus가 게임마다 연습 행동을 어떻게 바꾸었는지에 대한 상세 분석을 공개하지 않았습니다.
따라서 실험은 다음과 같은 결과를 보여줍니다.
고정된 가중치
+ 지속 메모
+ 반복 게임
→ 더 나은 측정 성과
하지만 그 메커니즘을 아직 완전히 설명하지는 못합니다.
Opus는 오프닝을 학습한 것일까요?
반복되는 전술적 실수를 저장한 것일까요?
상대 선택을 바꾼 것일까요?
보드 표현이나 수 확인 능력을 개선한 것일까요?
완전한 메모와 통제된 절제 실험 없이는 이러한 질문은 여전히 열려 있습니다.
Astra의 궤적은 거의 반대였습니다.
출발은 좋았습니다.
29게임 무렵, 실험은 추정 Elo 1810을 기록했습니다.
그 후 곡선은 하락했습니다.
출처는 다음을 보고했습니다.
| 실행 시점 | 대략적 Elo |
|---|---|
| 게임 29 | 1810 |
| 게임 100 | 1680 |
| 게임 150 | 1540 |
| 게임 200 | 1400 |
약 1800 수준 Stockfish를 상대로 보고된 득점률은 네 구간에 걸쳐 하락했습니다.
44% → 19% → 17% → 12%
출처에 따르면 Skill 0을 상대로도 Astra의 승률은 실행 전반의 90% 이상에서 후반에는 약 60%로 하락했습니다.
이 모델도 Opus와 마찬가지로 지속 기록에 접근할 수 있었습니다.
그러나 더 많은 누적 경험은 더 나은 결과로 이어지지 않았습니다.
실험 대시보드는 Astra가 추정 Elo 1400으로 200게임을 완료한 것을 보여줍니다.
출처는 또한 Astra가 최대 강도 Stockfish를 상대로 68게임을 두었으며 한 번도 이기지 못했다고 전합니다.
현대 Stockfish가 매우 강력하다는 점을 고려하면 놀라운 일은 아니지만, 이 사실은 최대 강도 Stockfish를 이기려는 시도보다 제한된 강도 설정에서 벤치마크의 유용한 신호가 주로 나온다는 점을 강화합니다.
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Gostev는 한 가지 가능한 설명으로 컨텍스트 관리를 제시했습니다.
실행 전반에 걸쳐 메모와 파일이 누적되면서 에이전트가 처리해야 하는 과거 자료도 많아졌습니다.
그는 Astra에 사용된 Codex 구성이 실행에 약 272K의 컨텍스트 예산을 제공했으며, 누적 메모가 더 크고 더 노이즈가 많아질수록 성능이 저하됐을 수 있다고 제안했습니다.
이 가설은 익숙한 사용자 경험과 일치합니다.
더 많은 컨텍스트
≠ 자동으로 더 나은 컨텍스트
긴 기록에는 다음이 포함될 수 있습니다.
즉, 메모리는 간섭이 될 수 있습니다.
출처는 이 부분에서 신중하며, 최종 해석도 그래야 합니다.
이 실험만으로 Astra의 하락을 컨텍스트 길이에 귀속할 수는 없습니다.
인과관계를 확립하려면 다음과 같은 통제 비교가 필요합니다.
동일 모델
동일 게임
동일 도구
동일 프롬프트
실행 A: 작고 적극적으로 요약된 메모리
실행 B: 큰 원시 메모리
또는 다음과 같습니다.
동일 모델
동일 학습 전략
동일 상대 일정
실행 A: 258K 컨텍스트 구성
실행 B: 1M 컨텍스트 구성
그때에야 컨텍스트 크기를 다음과 같은 다른 요인과 분리할 수 있습니다.
중요한 제품 수준의 명확화도 있습니다.
OpenAI의 현재 API 문서는 GPT-6 Astra의 컨텍스트 창을 1,050,000 토큰으로 명시합니다.
벤치마크 스크린샷은 약 258K로 구성된 Astra 실행을 보여주었고, Gostev는 Codex에서 약 272K를 언급했습니다.
따라서 이 실험은 Astra를 최대 API 컨텍스트 크기에서 테스트한 것이 아닙니다.
이는 헤드라인 수준의 해석이 다음과 같아야 함을 의미합니다.
Astra는 이 특정 지속 메모리 에이전트 구성에서 하락했다.
다음과 같은 해석이 아닙니다.
Astra의 아키텍처는 긴 컨텍스트를 처리할 수 없다.
두 주장은 매우 다릅니다.
Gostev는 컨텍스트 문제에 대응해 또 하나의 트랙을 추가했습니다.
출처에 따르면 그는 훨씬 더 큰 컨텍스트 구성의 GPT-6.1 Sol 실행을 발표했고, 얼마 뒤 벤치마크 페이지에는 약 828K 규모의 전용 장문 컨텍스트 레인이 표시되었습니다.
출처 기사가 작성된 시점에 GPT-6.1 Sol과 Claude Fable 5.1은 200게임 중 일부만 완료한 상태였습니다.
대시보드 스냅샷에는 다음이 포함되었습니다.
| 모델 | 출처 스냅샷 기준 게임 수 | 대략적 Elo | 상태 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 200 | 1760 | 완료 |
| GPT-6 Astra | 200 | 1400 | 완료 |
| GPT-6.1 Sol | 약 50 | 약 1490 | 진행 중 |
| GPT-6.1 Sol Long Context | 약 21 | 약 1490 | 진행 중 |
| Claude Fable 5.1 | 15 | 약 1590 | 일시 중지 |
이러한 부분 실행은 완료된 Opus 및 Astra 실행과 같은 종류의 궤적 분석을 뒷받침하기에는 너무 이른 단계였습니다.
OpenAI는 현재 GPT-6.1 Sol의 1.05M 토큰 컨텍스트 창을 공식 문서화하고 있습니다. 따라서 장문 컨텍스트 레인은 주목할 만한 후속 실험이지만, 인과적 질문에 답하려면 여전히 충분한 게임 수와 통제된 분석이 필요합니다.
이것이 체스 실험의 더 큰 질문입니다.
전통적인 모델 훈련은 배포 전에 끝납니다.
가중치가 고정된 뒤에는 모델이 일반적으로 각 대화 후 자신을 영구적으로 다시 작성하지 않습니다.
하지만 또 다른 유형의 적응이 있습니다.
인컨텍스트 학습.
모델은 새로운 정보를 읽고, 이를 작업 컨텍스트나 지속 파일 안에 유지하며, 매개변수를 변경하지 않고도 이후에 다르게 행동할 수 있습니다.
체스 벤치마크는 이 아이디어를 많은 반복 시행에 걸쳐 확장합니다.
모델은 패배를 경험하고, 무언가를 기록한 뒤, 이후 게임에 그 교훈을 가져올 수 있습니다.
순서는 다음과 같습니다.
게임 1
→ 패배
→ 관찰 사항 기록
게임 2
→ 이전 메모 읽기
→ 다른 시도
→ 메모 업데이트
게임 3
→ 누적 경험 재사용
→ 계속 진행
시간이 흐르면서 성과가 향상된다면, 이 시스템은 신경망 가중치가 고정된 상태에서도 실질적인 형태의 학습을 보이는 것입니다.
Oriol Vinyals도 이 실험에 대해 언급하며 유망한 인컨텍스트 학습 벤치마크라고 설명했습니다.
이 프레이밍은 결과를 과장하지 않도록 해주기 때문에 유용합니다.
이 벤치마크는 자율적인 가중치 업데이트를 입증하는 것이 아닙니다.
고정 가중치 주변에 자체적인 발판을 만들 수 있는지를 시험합니다.
메모
+ 파일
+ 반복 시도
+ 자기 성찰
+ 환경 피드백
그리고 그 발판을 활용해 개선할 수 있는지를 검증합니다.
Gostev의 원래 게시물도 같은 구분을 합니다.
그는 가장 강한 의미의 진정한 지속 학습은 아직 없지만, 모델이 외부 메모리를 구성하고 이를 통해 학습함으로써 행동의 일부를 근사할 수 있다고 언급했습니다.
출처는 낙관적인 결론으로 마무리합니다. 어쩌면 모델은 인간이 재훈련하지 않아도 반복 경험을 통해 더 강해질 수 있습니다.
이 실험은 그러한 가능성에 관한 일부 증거를 제시합니다.
그러나 문제를 해결한 것은 아닙니다.
몇 가지 한계가 남아 있습니다.
체스는 구조화되어 있고 결정론적이며 명확한 피드백을 제공합니다.
반복 체스 게임에서 학습하는 것은 모호한 현실 세계의 연구, 코딩, 의학 또는 비즈니스 작업에서 개선되는 것과 다릅니다.
이는 실험의 일부이지만 비교를 더 어렵게 만들기도 합니다.
Opus와 Astra가 서로 다른 시점에 서로 다른 상대 강도를 선택했다면, 동일한 훈련 순서에 노출된 것이 아닙니다.
표시된 Elo는 실행 추적에는 유용하지만 표준화된 인간 레이팅은 아닙니다.
메모가 개선을 유발했는지 알려면 다음과의 비교가 필요합니다.
Opus는 불법 수를 계속 시도하면서도 크게 향상되었습니다.
이는 “더 나아짐”이 모든 하위 능력에 대한 안정적인 숙달을 뜻하지는 않는다는 의미입니다.
지속적인 노트북이 자동으로 유용한 것은 아닙니다.
Astra 실행은 자체 생성 메모가 유용한 교훈만큼이나 쉽게 실수를 축적할 수 있음을 상기시킵니다.
미래의 지속 학습 에이전트는 무엇을 기억할지뿐만 아니라 다음도 학습해야 할 수 있습니다.
이로 인해 메모리 관리는 장기 실행 AI 에이전트의 핵심 문제 중 하나가 될 수 있습니다.
두 모델이 모두 꾸준히 개선됐다면 결론은 단순했을 것입니다. 지속 메모가 도움이 된다는 것입니다.
두 모델이 모두 꾸준히 하락했다면 결론도 마찬가지로 단순했을 것입니다. 통제되지 않은 메모리 누적은 해롭다는 것입니다.
하지만 이 벤치마크는 두 개의 정반대 곡선을 만들었습니다.
이 결과는 과학적으로 더 흥미롭습니다.
이는 경험으로부터 이점을 얻는 능력이 사용 가능한 컨텍스트 길이 이상에 좌우될 수 있음을 시사합니다.
모델은 그 컨텍스트 안에서 유용한 학습 과정을 구축해야 합니다.
강력한 지속형 에이전트는 다음 모두를 잘해야 할 수 있습니다.
실패 관찰
→ 올바른 교훈 식별
→ 간결하게 저장
→ 나중에 검색
→ 하나의 에피소드에 과적합하지 않기
→ 잘못된 메모 수정
→ 새로운 상황에 교훈 적용
이는 가중치가 전혀 변하지 않더라도 정적 챗봇보다는 학습 시스템에 훨씬 더 가깝습니다.
Peter Gostev는 최전선 AI 에이전트가 게임 간 메모를 유지하면서 서로 다른 Stockfish 난이도 설정을 상대로 최대 200게임을 두도록 했습니다. 모델은 실행 중 파인튜닝되지 않았으며, 수를 선택하기 위해 체스 엔진을 사용하는 것도 허용되지 않았습니다.
벤치마크 자체의 추정 Elo 지표 안에서는 그렇습니다. 출처는 Opus가 약 1500에서 약 1760으로 이동했고, 최고점은 약 1840이었다고 보고합니다. 이 수치는 제한된 강도의 Stockfish를 상대로 한 최근 게임에 기반한 내부 실험 레이팅이므로, 공식 인간 FIDE 레이팅으로 간주해서는 안 됩니다.
실험은 확인된 원인을 확정하지 못했습니다. Gostev는 Codex 컨텍스트 안에 메모가 누적된 점이 기여했을 수 있다고 제안했지만, 메모 품질, 상대 선택, 프롬프트 드리프트, 무작위 변동 또는 다른 요인도 영향을 미쳤을 수 있습니다.
아닙니다. OpenAI는 현재 GPT-6 Astra에 1.05M 토큰 컨텍스트 창이 있다고 문서화하고 있습니다. 실험에서 언급된 약 258K/272K는 Astra의 최대 API 컨텍스트가 아니라 해당 실행에 사용된 Codex 또는 벤치마크 구성입니다.
네. Anthropic은 2026년 9월 22일에 Claude Opus 5.5를 공식적으로 소개했습니다. 회사는 이를 Opus 5의 주요 업그레이드로 포지셔닝하며 코딩 및 에이전트형 워크로드용으로 문서화하고 있습니다.
인컨텍스트 학습은 모델이 신경망 가중치를 업데이트하지 않고도 컨텍스트 또는 지속 파일에서 이용 가능한 정보를 사용해 행동을 바꾸는 것을 의미합니다. 여기서 체스 게임과 메모는 이후 게임에 영향을 미칠 수 있는 누적 경험 역할을 합니다.
벤치마크는 언어 모델의 측정 가능한 성과 범위를 만들기 위해 약한 Stockfish 구성을 사용합니다. 최대 강도 Stockfish는 현재 언어 모델의 체스 플레이보다 압도적으로 강하므로, 해당 게임을 실험 Elo 추정치에 직접 포함하는 것은 개선 추적에 덜 유용합니다.
아닙니다. 이는 적어도 한 모델 실행이 하나의 구조화된 작업에서 지속 컨텍스트와 반복 경험을 통해 크게 개선되었음을 보여줍니다. 견고한 지속 학습을 입증하려면 다수의 작업, 메모리 전략, 모델 구성 및 반복 시행에 걸친 통제된 실험이 필요합니다.
Peter Gostev의 체스 실험은 Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra에게 모델 가중치를 변경하지 않은 채 자신의 게임에서 학습할 반복 기회를 제공했습니다. Opus의 실험 Elo는 약 1500에서 1760으로 상승한 반면, Astra는 초기에 최고점에 도달한 뒤 200게임 시점에 1400까지 하락했습니다.
이 결과가 흥미로운 이유는 어떤 모델이 “체스를 더 잘 두는지”를 확정하기 때문이 아니라, 지속형 에이전트에 관한 더 깊은 질문을 드러내기 때문입니다. 모델은 메모, 파일, 반복 피드백을 통해 유용한 경험을 구축할 수 있을까요? 그리고 그 메모리가 노이즈가 되거나 적극적으로 해로워지는 것을 막을 수 있을까요?
Astra의 하락 원인은 아직 설명되지 않았습니다. 컨텍스트 누적은 하나의 그럴듯한 가설이지만, 인과적 주장을 하려면 통제된 메모리 및 컨텍스트 창 실험이 필요합니다.
이 벤치마크의 가장 강력한 교훈은 고정된 모델 가중치가 고정된 행동을 보장하지 않는다는 점입니다. 에이전트가 무엇을 기억하는지, 그 메모리를 어떻게 구성하는지, 실패로부터 어떻게 학습하는지가 시간이 지남에 따라 성과를 급격히 끌어올릴 수도, 끌어내릴 수도 있습니다.
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