개인용 초지능 에이전트 모델인 메타 뮤즈 모델
오늘 새벽에 드디어 메타 슈퍼인텔리전스 랩이 최첨단 AI 모델 두 종인 뮤즈 원더(Muse Wonder)와 뮤즈 원더 풀(Muse Wonder Full)을 공개했다. 메타가 업계 최고 수준의 성능을 겨냥한 프런티어 모델에 처음 도전하게 되었는 데 이에 정리해 보았다.
뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀은 사용자의 상황을 기억하면서 복잡한 실생활·업무 작업을 끝까지 수행하는 AI 에이전트형 모델이다. 보험금 청구 절차, 임대차 계약 이해, 재무 정보 분석 등 법률·금융·건강 분야의 작업과 게임·앱 개발 등 실제 문제 해결에 초점에 맞추었다.
뮤즈 스파크가 응답 지연이 짧은 경량 모델을 지향했다면, 원더 모델들은 규모가 더 크고 성능도 더 뛰어나다는 설명이다. 벤치마크 점수가 더 높고 코딩처럼 복잡한 작업에서도 더 좋은 결과를 낸다고 한다. 메타가 모델 카드에 공개한 자체 테스트에 따르면, 원더와 원더 풀 모델은 Fable 5.1 및 GPT-6 Astra에 견줄 만한 벤치마크 점수를 기록했다.
Artificial Analysis의 ‘지능 지수(Intelligence Index)’인 그래프에서 뮤즈 원더 풀은 56점으로, 표시된 모델 가운데 클로드 오퍼스 5.5의 58점에 이어 두 번째로 높은 점수를 기록했다. 뮤즈 원더는 52점으로 GPT-6.1 Sol과 같은 점수를 보였다. 또한 메타가 모델 카드에 공개한 자체 테스트에 따르면, 원더와 원더 풀은 페이블 5.1 및 GPT-6 아스트라에 견줄 만한 벤치마크 점수를 기록했다.
메타는 모델을 소개한 블로그 글에서 “두 모델은 모델 규모를 확장해 나가는 과정의 다음 단계이자 개인용 초지능을 향한 큰 도약”이라고 밝혔다. 커진 규모는 가격에도 반영되었다. 메타 모델 API를 통해 원더를 이용할 경우, 입력 토큰 100만 개당 4달러, 출력 토큰 100만 개당 20달러가 부과된다. GPT-6 Sol이나 Opus 5.5와 대체로 비슷한 비용이다. 또한, 원더 풀은 뮤즈 코드(Muse Code) 구독자에게만 제공되며, API로는 제공되지 않는다. 두 모델 모두 뮤즈 에이전트에도 사용될 예정이다.
메타는 오랜 시간에 걸쳐 작업을 수행하는 개인 비서 개발에 관심을 기울여 왔다. 이번에도 사용자가 제공한 정보를 기억하고 종합하는 능력을 특히 강조했다. 메타는 이 기능을 ‘능동적 기억(active memory)’이라고 부른다.
메타는 기억 능력의 개선을 보여주기 위해 메모리벤치(MemoryBench)를 제시했다. 메모리벤치는 지속 학습과 기억 구축 체계를 평가하는 벤치마크다. 메타의 자체 테스트에 따르면, 뮤즈 원더는 이 평가에서 Fable, Opus, Astra 보다 보다 높은 점수를 기록했다.
연구원 카비아 코파라푸는 출시와 함께 공개된 영상에서 “모델이 사용자에게 중요한 것을 며칠, 몇 주, 몇 달, 그리고 그보다 더 오랫동안 기억할 수 있도록 만드는 데 엄청난 노력을 들였다”고 말했다. 아직 이 능동적 기억 논문을 읽어 보지 안했지만 요즘 Astra 도 그렇고 장기 기간 메모리 개선이 확실히 눈에 띈다.
여러 대화에 걸쳐 사용자에게 중요한 정보를 유지하고, 현재 작업에 필요한 내용을 다시 찾아 활용하는 능동적 메모리와 어려운 작업에서도 다른 접근법을 시도하고 오류를 복구하며 목표를 향해 작업을 이어간다. 필요하면 질문하고, 중요한 행동에 앞서 사용자에게 확인하는 능동적 집중이 핵심이다.
이번 모델들은 스케일 AI 창업자 알렉산더 왕이 지난해 8월 메타의 AI 조직을 재편한 이후 처음으로 출시한 프런티어 모델이다. 메타는 그동안 경량 모델인 뮤즈 스파크와 뮤즈 에이전트를 공개했지만, 오픈AI와 앤트로픽이 주로 선보여 온 최고 성능급 모델 출시는 하지 않았다.
메타의 발표에 따르면, 두 모델은 올해 초 가동을 시작한 오하이오주 중부의 프로메테우스 데이터센터에서 학습됐다.
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