오늘은 OpenAI가 새롭게 공개한 차세대 언어 모델, o3와 o4-mini 시리즈에 대해 알아보겠습니다. 이 모델들은 GPT-4o의 뒤를 잇는 강력한 후속작으로, 단순한 대화형 모델을 넘어 고도화된 추론 능력과 시각적 이해, 멀티모달 처리 능력까지 탑재한 것이 특징입니다. 특히 o4-mini는 '작지만 강한' AI의 대표주자로, 빠르고 효율적이며 다양한 분야에 유연하게 적용할 수 있어 큰 주목을 받고 있습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI o-시리즈의 전반적인 개요부터, 모델 특징, 성능 벤치마크, 그리고 실제 사용 예시 및 테스트 결과까지 살펴보겠습니다.
1. 개요
OpenAI는 최신 o-시리즈 모델인 o3와 o4-mini를 공개하며 다시 한번 인공지능 기술의 혁신을 이끌고 있습니다. 이 모델들은 응답하기 전에 더 깊이 생각하도록 훈련된 추론(reasoning) 모델로서, 단순한 호기심 많은 사용자부터 첨단 연구자에 이르기까지 모든 이들에게 ChatGPT의 기능을 한 단계 끌어올리는 중요한 변화를 제시합니다.
OpenAI o3는 현재까지 공개된 OpenAI 모델 중 가장 강력한 추론 모델입니다. 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 광범위한 영역에서 최첨단(SOTA) 성능을 기록하며, 복잡한 분석과 즉각적인 답변이 어렵거나 명확하지 않은 다면적인 질문에 특히 뛰어난 능력을 보입니다. 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적인 작업에서도 두각을 나타냅니다.
반면, OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론을 위해 최적화된 더 작은 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 보여주며, 특히 수학, 코딩, 시각 작업에서 뛰어난 효율성을 자랑합니다. AIME 2024 및 2025 수학 경시대회에서 최고 성능을 기록했을 뿐만 아니라, 전문가 평가에서 이전 모델인 o3-mini를 능가하는 비 STEM 분야 및 데이터 과학 영역에서도 우수한 결과를 보였습니다. 또한, 뛰어난 효율성 덕분에 o3보다 훨씬 높은 사용량 제한을 지원하여, 추론 능력을 활용하면서도 고용량, 고처리량이 필요한 질문에 강력한 선택지가 될 수 있습니다.
2. 특징 및 주요 기능
o3와 o4-mini의 가장 혁신적인 특징은 ChatGPT 내의 모든 도구를 사용하고 결합할 수 있다는 점입니다. 이는 웹 검색, 업로드된 파일 및 데이터의 Python 분석, 시각적 입력에 대한 심층적인 추론, 이미지 생성까지 포함합니다. 중요한 점은, 이 모델들이 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 추론하도록 훈련되었으며, 일반적으로 1분 이내에 상세하고 심층적인 답변을 적절한 형식으로 생성해 낸다는 것입니다.
두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 통합을 통해 이전 모델보다 개선된 명령 이해도와 더 유용하고 검증 가능한 응답을 제공합니다. 또한, 기억력과 이전 대화 내역을 참조하여 응답을 더욱 개인화하고 관련성 높게 만들어, 더욱 자연스럽고 대화적인 느낌을 선사합니다.
o3의 주요 특징:
- 최고 수준의 추론 능력: 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 다양한 분야에서 최고의 성능을 제공합니다.
- 뛰어난 시각적 분석 능력: 이미지, 차트, 그래픽과 같은 시각적 입력에 대한 심층적인 분석 능력이 탁월합니다. 흐릿하거나 반전되거나 저화질의 이미지도 이해할 수 있으며, 필요에 따라 이미지를 회전, 확대/축소, 변환하는 등 실시간 이미지 조작을 통해 추론 과정을 수행할 수 있습니다.
- 강력한 분석적 사고: 복잡한 쿼리에 대한 다각적인 분석 능력이 뛰어나며, 즉각적인 답변이 어렵거나 명확하지 않은 문제 해결에 이상적입니다.
- 창의적인 아이디어 발상 및 비판적 평가: 특히 생물학, 수학, 공학 분야에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력이 뛰어납니다.
- 더 적은 주요 오류: 어려운 실제 작업에서 이전 모델인 o1보다 20% 적은 주요 오류를 발생시킵니다. 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 발상 영역에서 뛰어난 개선을 보입니다.
o4-mini의 주요 특징:
- 빠르고 비용 효율적인 추론: 크기와 비용 대비 뛰어난 추론 성능을 제공하며, 특히 수학, 코딩, 시각 작업에서 효율성이 두드러집니다.
- 높은 처리량: o3보다 훨씬 높은 사용량 제한을 지원하여, 많은 양의 질문에 대해 빠르고 효율적인 처리가 가능합니다.
- 다양한 분야에서의 뛰어난 성능: STEM 분야뿐만 아니라 데이터 과학과 같은 비 STEM 분야에서도 이전 모델인 o3-mini를 능가하는 성능을 보입니다.
- 최적화된 효율성: 빠른 응답 속도와 낮은 비용으로 추론 능력을 활용해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
두 모델 모두 도구 사용에 대한 강화 학습을 통해 훈련되어, 단순히 도구를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제 도구를 사용해야 하는지에 대한 추론 능력을 갖추고 있습니다. 이는 원하는 결과를 얻기 위해 스스로 판단하여 도구를 활용할 수 있게 하며, 시각적 추론 및 다단계 워크플로우와 관련된 개방형 상황에서 더욱 뛰어난 능력을 발휘합니다.
3. 벤치마크 결과
o3와 o4-mini는 다양한 학술 벤치마크에서 이전 모델들을 뛰어넘는 획기적인 성능 향상을 보여주었습니다. o3는 Codeforces, SWE-bench (맞춤형 모델별 스캐폴드 없이), MMMU를 포함한 여러 벤치마크에서 새로운 SOTA (State-of-the-Art)를 기록했습니다. o4-mini는 AIME 2024 및 2025 수학 경시대회에서 최고의 성능을 나타냈습니다.
다음 표는 여러 벤치마크에서 o1, o3-mini, o3 (도구 없음), o4-mini (도구 없음) 모델의 정확도를 비교한 결과를 보여줍니다:
| 벤치마크 | o1 | o3-mini | o3 (도구 없음) | o4-mini (도구 없음) |
| AIME 2024 (수학 경시대회) | 74.3% | 87.3% | 91.6% | 93.4% |
| AIME 2025 (수학 경시대회) | 79.2% | 86.5% | 88.9% | 92.7% |
| Codeforces (코딩 경시대회) | 1891 ELO | 2073 ELO | 2706 ELO | 2719 ELO |
| GPQA Diamond (박사급 과학) | 78% | 77% | 83.3% | 81.4% |
| Humanity’s Last Exam (전문가급) | 8.12% | 13.40% | 20.32% | 14.28% |
| MMMU (대학 수준 시각 문제 해결) | 77.6% | - | 82.9% | 81.6% |
| MathVista (시각 수학 추론) | 71.8% | - | 86.8% | 84.3% |
| CharXiv-Reasoning (과학 그림) | 55.1% | - | 78.6% | 72.0% |
o3는 Codeforces 코딩 대회와 MMMU 시각 문제 해결에서 압도적인 성능 향상을 보여주며 복잡한 추론 능력의 진가를 입증했습니다. o4-mini는 AIME 수학 경시대회에서 뛰어난 정확도를 기록하며, 작은 모델임에도 불구하고 강력한 수학적 추론 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다.
뿐만 아니라, o3는 o1에 비해, o4-mini는 o3-mini에 비해 비용 대비 성능 면에서도 뚜렷한 개선을 보였습니다. 예를 들어, 2025년 AIME 수학 경시대회에서 o3는 o1보다, o4-mini는 o3-mini보다 훨씬 효율적인 성능을 나타냈습니다. 이는 실제 사용 환경에서도 o3와 o4-mini가 각각 이전 모델보다 더 똑똑하면서도 저렴하게 활용될 수 있을 것으로 기대하게 합니다.
4. o4-mini-high 성능 테스트
다음은 o4-mini-high의 성능을 테스트해 보겠습니다. 테스트는 Windsurf에서 프리미엄 모델 중 한정 기간 무료로 제공하는 o4-mini-high 모델을 선택해서 진행하였습니다. 물론 OpenAI 플랫폼을 통한 테스트와 시스템 프롬프트 등 여러 사용환경이 다르므로, 테스트 결과는 참고만 하시면 될 것 같습니다.
- 구면 내에서 튀는 100개의 노란색 공 생성 스크립트: o4-mini-high는 천천히 회전하는 구 내에서 노란색 공이 머무르면서 충돌 감지를 처리하는 스크립트를 p5.js로 구현하는 데 성공하였습니다. 다음 링크를 클릭하시면 스크립트 실행결과를 보실수 있습니다. https://o4mini.netlify.app/
write a script for 100 bouncing yellow balls within a sphere, make sure to handle collision detection properly. make the sphere slowly rotate. make sure balls stays within the sphere. implement it in p5.js
구면 내에서 100개의 튀는 노란색 공에 대한 스크립트를 작성해줘, 충돌 감지를 제대로 처리해야 해. 구가 천천히 회전하도록 해줘. 공이 구 안에 머무르도록 해줘. p5.js로 구현해줘
- 3D 인터랙티브 태양계 애니메이션: 사용자가 자유롭게 확대, 축소, 회전하며 탐색할 수 있는 태양계를 만들고, 각 행성의 공전 애니메이션을 구현하도록 요청한 결과, o4-mini-high는 한 번에 성공하지 못했으나, 몇 번의 피드백과 에러 수정을 통해 아래와 같이 구현에 성공하였습니다. https://o4mini.netlify.app/solar.html에서 결과를 확인하실 수 있습니다.
요청 프롬프트
Create a single-page, interactive, fully 3D solar system exploration web app using pure HTML, CSS, SVG, and JavaScript, enhanced with WebGL
Real-time interactive Solar System animation with Sun and eight planets (Mercury, Venus, Earth, Mars, Jupiter, Saturn, Uranus, Neptune).
User should be able to smoothly navigate by zooming and rotating around the solar system. When a user zooms in or moves close to a planet, a simple informational popup appears automatically next to the planet displaying concise planet details (name, orbit, rotation period, moons, unique features).
No external textures/images allowed—use purely procedural shading, gradients, SVG-based visuals and animations, or fully procedural/WebGL shaders for visuals.
Maintain clean and optimized code for smooth performance.
Prioritize interactivity, visual appeal, smooth animations, and an intuitive user interface.
Additionally, implement planetary orbits with accurate relative speeds around the Sun, ensuring that each planet follows its elliptical trajectory at a speed proportional to its actual orbital period.
- Rubik's 큐브 시뮬레이터: 크기 조정이 가능한 정육면체 큐브의 색을 섞은 후, 전체 면의 색을 다시 맞추는 시뮬레이터 구현에서는 o4-mini-high는 큐브의 각 면을 생성하는 기본 기능을 완전하게 구현하지 못하였습니다.
요청 프롬프트
Ursina 엔진을 사용하여 Python으로 3D Rubik's Cube 시뮬레이터 코드를 작성해 주세요. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다:
*큐브 생성:
기본 크기는 3x3x3이지만, 사용자가 UI를 통해 1x1부터 9x9까지 크기를 조정할 수 있어야 합니다.
큐브는 각 면에 대해 표준 Rubik's Cube 색상(흰색, 노란색, 빨간색, 주황색, 초록색, 파란색)을 사용해야 합니다.
내부 큐비(보이지 않는 부분)는 렌더링하지 않아 성능을 최적화해야 합니다.
*큐브 회전:
표준 Rubik's Cube 표기법(U, D, L, R, F, B, 그리고 ', 2와 같은 수정자)을 지원해야 합니다.
특정 면을 회전할 때 부드러운 애니메이션(예: 0.15초 지속)이 적용되어야 합니다.
회전 중에는 다른 동작이 실행되지 않도록 잠금 메커니즘이 있어야 합니다.
*기능:
"Scramble" 버튼: 큐브를 무작위로 섞는 기능(최소 20~30개 무작위 동작).
"Solve" 버튼: 스크램블 동작을 역순으로 실행해 원래 상태로 복원.
카메라 컨트롤: 마우스 오른쪽 버튼으로 회전, 스크롤로 줌 인/아웃 가능.
*UI:
큐브 크기를 입력할 수 있는 텍스트 필드와 "Set" 버튼.
"Scramble", "Solve", "Reset View" 버튼을 포함한 패널.
입력 오류(예: 음수, 비숫자)에 대한 기본 예외 처리가 포함되어야 합니다.
*최적화 및 안정성:
부동소수점 오류를 피하기 위해 위치와 회전을 반올림 처리.
큰 큐브 크기(예: 9x9)에서도 실행 가능하도록 메모리와 렌더링 최적화.
*추가 요구 사항:
코드에 주석을 추가하여 주요 로직을 설명해 주세요.
실행 전에 pip install ursina가 필요하다는 점을 코드 상단에 명시해 주세요.
최종 결과물은 완전한 Python 파일로 제공되며, 실행 시 오류 없이 3D Rubik's Cube를 시뮬레이션할 수 있어야 합니다.
다음은 o4-mini-high의 코딩, 수학, 추론 성능을 테스트해 보겠습니다. 코딩 성능은 코딩 교육 사이트 edabit.com의 Python, JavaScript, C++ 문제를 통해 테스트하고, 수학 문제는 기하학, 확률, 수열, 최적화, 복합 문제 등으로 구성된 6개의 문제를 사용했습니다. 모든 평가 항목은 재시도 없이 첫 번째 시도의 채점 결과를 그대로 반영하였습니다.
1) 코딩 테스트
| o4-mini-high | Medium | Hard | Very Hard | Expert |
| Python | Pass | Pass | Pass | Pass |
| JavaScript | Pass | Pass | Pass | Pass |
| C++ | Pass | Pass | Pass | Pass |
코딩 테스트 결과, o4-mini-high는 Python, JavaScript, C++ 문제를 모두 성공하였습니다.
2) 수학 테스트
| No. | 문제 구분 | 문제 | o4-mini- high |
| 1 | 기초 대수 문제 | 두 숫자 𝑥 x와 𝑦 y가 있습니다. 이들이 만족하는 식은 3 𝑥 + 4 𝑦 = 12 3x+4y=12이며, 𝑥 − 2 𝑦 = 1 x−2y=1입니다. 𝑥 x와 𝑦 y의 값을 구하세요 | Pass |
| 2 | 기하학 문제 | 반지름이 7cm인 원의 넓이를 구하세요. 𝜋 = 3.14159 π=3.14159로 계산하세요. | Pass |
| 3 | 확률 문제 | 주사위를 두 번 던졌을 때, 두 숫자의 합이 7이 될 확률을 구하세요. | Pass |
| 4 | 수열 문제 | 첫 번째 항이 3이고, 공차가 5인 등차수열의 10번째 항을 구하세요. | Pass |
| 5 | 최적화 문제 | 어떤 직사각형의 둘레가 36cm입니다. 이 직사각형의 넓이를 최대화하려면 가로와 세로의 길이는 각각 얼마여야 하나요? | Pass |
| 6 | 복합 문제 | 복소평면에서 다음 극한값을 구하시오. lim[n→∞] (1 + i/n)^(n^2) 여기서 i는 허수단위 (i^2 = -1)입니다. | Pass |
수학 테스트에서 o4-mini-high는 기초 대수, 기하학, 확률, 수열, 최적화, 복합문제 등 여섯 문제를 모두 성공하였습니다.
3) 추론 테스트
| No. | 문제 | o4-mini -high |
| 1 | 5학년과 6학년 학생 160명이 나무 심기에 참가하였습니다. 6학년 학생들이 각각 평균5그루,5학년 학생들이 각각 평균 3그루씩 심은 결과 모두 560그루를 심었습니다. 나무심기에 참가한 5,6학년 학생은 각각 몇명일까요? |
Pass |
| 2 | 베티는 새 지갑을 위해 돈을 모으고 있습니다. 새 지갑의 가격은 $100입니다. 베티는 필요한 돈의 절반만 가지고 있습니다. 그녀의 부모는 그 목적을 위해 $15를 주기로 결정했고, 할아버지와 할머니는 그녀의 부모들의 두 배를 줍니다. 베티가 지갑을 사기 위해 더 얼마나 많은 돈이 필요한가요? | Pass |
| 3 | 전국 초등학생 수학경시대회가 열렸는데 영희,철수,진호 세사람이 참가했습니다. 그들은 서울,부산,인천에서 온 학생이고 각각 1등,2등,3등 상을 받았습니다. 다음과 같은 사항을 알고 있을때 진호는 어디에서 온 학생이고 몇등을 했습니까? 1) 영희는 서울의 선수가 아닙니다. 2) 철수는 부산의 선수가 아닙니다. 3)서울의 선수는 1등이 아닙니다. 4) 부산의 선수는 2등을 했습니다. 5)철수는 3등이 아닙니다. | Pass |
| 4 | 방 안에는 살인자가 세 명 있습니다. 어떤 사람이 방에 들어와 그중 한 명을 죽입니다. 아무도 방을 나가지 않습니다. 방에 남아 있는 살인자는 몇 명입니까? 단계별로 추론 과정을 설명하세요. | Pass |
| 5 | A marble is put in a glass. The glass is then turned upside down and put on a table. Then the glass is picked up and put in a microwave. Where's the marble? Explain your reasoning step by step. | Pass |
| 6 | 도로에 5대의 큰 버스가 차례로 세워져 있는데 각 차의 뒤에 모두 차의 목적지가 적혀져 있습니다. 기사들은 이 5대 차 중 2대는 A시로 가고, 나머지 3대는 B시로 간다는 사실을 알고 있지만 앞의 차의 목적지만 볼 수 있습니다. 안내원은 이 몇 분의 기사들이 모두 총명할 것으로 생각하고 그들의 차가 어느 도시로 가야 하는지 목적지를 알려 주지 않고 그들에게 맞혀 보라고 하였습니다. 먼저 세번째 기사에게 자신의 목적지를 맞혀 보라고 하였더니 그는 앞의 두 차에 붙여 놓은 표시를 보고 말하기를 "모르겠습니다." 라고 말하였습니다. 이것을 들은 두번째 기사도 곰곰히 생각해 보더니 "모르겠습니다." 라고 말하였습니다. 두명의 기사의 이야기를 들은 첫번째 기사는 곰곰히 생각하더니 자신의 목적지를 정확하게 말하였습니다. 첫번째 기사가 말한 목적지는 어디입니까? | Pass |
o4-mini-high는 추론 성능 테스트 6문제 모두 성공하였습니다.
o4-mini-high의 성능 테스트 사례:
- 호텔 체인 확장 전략 수립: o3는 리스본, 베를린, 런던에 부티크 호텔 체인을 소유한 사용자의 유럽 및 아시아 확장 계획에 대해 문의를 받고, 관광 성장률, 계절별 점유율 패턴, 지역 경제 지표 등 다양한 요인을 분석하여 최적의 확장 도시를 추천하고 시각화 자료까지 제공하는 등 실제 비즈니스 문제 해결 능력을 보여주었습니다.
참고로 위 예제에서는 한글이 깨졌지만 Matplotlib에서 한글폰트가 나오도록 하는 방법은 다음 코드를 참고하세요
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
font_path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf' # 한글 폰트 경로
fontprop = fm.FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.family'] = fontprop.get_name()
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('한글 제목', fontproperties=fontprop)
plt.xlabel('한글 X축', fontproperties=fontprop)
plt.ylabel('한글 Y축', fontproperties=fontprop)- 전기 자동차 배터리 기술 발전 분석: o3는 최근 배터리 기술의 발전이 전기 자동차의 주행 거리, 충전 속도, 보급률에 미친 영향을 분석하고, 관련 과학 연구, 산업 데이터, 기술 사양을 종합하여 시각적 비교 자료와 함께 핵심 과학적 발전을 요약했습니다.
5. 맺음말
OpenAI의 o3와 o4-mini는 이전 모델들을 뛰어넘는 지능과 효율성을 겸비한 차세대 추론 모델입니다. 향상된 추론 능력, 모든 도구에 대한 주체적인 접근, 시각적 정보 처리 능력, 자연스러운 대화 인터페이스 등 다양한 측면에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 특히 o3는 복잡하고 어려운 문제 해결에 있어 최고의 성능을 제공하며, o4-mini는 빠른 속도와 비용 효율성을 바탕으로 폭넓은 활용 가능성을 제시합니다.
다양한 학술 벤치마크에서의 뛰어난 성적과 실제 사용 사례를 통해 이 모델들의 잠재력을 확인할 수 있었으며, 특히 o3는 복잡한 수학 문제 해결, 비즈니스 전략 수립, 기술 분석, 시각적 정보 이해 등 다양한 영역에서 인간 전문가에 가까운 통찰력과 문제 해결 능력을 보여주었습니다. o4-mini 역시 높은 효율성과 빠른 처리 속도를 바탕으로 실용적인 애플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
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