스스로 문제 만들고 해결 전략까지 구축....오픈소스 '오르니스-1.5' 출시 | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 8. 25.

AI 스타트업 오르니스(Ornith)가 스스로 학습 과제를 만들고 문제 해결 전략까지 설계하는 오픈소스 자기개선형(self-improving) 파운데이션 모델 '오르니스-1.5'를 8월19일 공개했다. 과제 생성→스캐폴드(문제해결 전략) 설계→강화학습으로 이어지는 폐쇄형 루프를 통해 사람이 정해준 고정 커리큘럼 없이도 모델이 스스로 능력의 한계를 찾아 학습을 확장하도록 설계됐다. 최상위 397B(3970억개 매개변수) 모델은 '터미널-벤치 2.1'에서 86.1점을 기록해 '클로드 오퍼스 4.8'의 85.0점을 넘어섰고, 35B(350억개) 모델도 터미널-벤치 2.1에서 68.5점으로 비슷한 크기의 젬마4-31B(43.4점)를 크게 앞섰다. 아이폰·안드로이드에서 구동 가능한 9B 모바일 버전도 SWE-벤치 베리파이드에서 70.6점을 기록하는 등, 모델 규모 전반에서 사람이 준비한 데이터 없이도 경쟁력 있는 성능을 보였다.

•오르니스-1.5, 과제생성·전략설계·강화학습 폐쇄루프의 자기개선형 모델
•397B 모델, 터미널벤치2.1서 86.1점으로 클로드오퍼스4.8(85.0) 상회
•35B 모델 터미널벤치 68.5점, 동급 젠마4-31B(43.4점) 크게 앞서
•9B 모바일 버전은 스마트폰서도 구동, SWE벤치검증 70.6점

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AI2026년 8월 24일AI 점수: 90%

스스로 문제 만들고 해결 전략까지 구축....오픈소스 '오르니스-1.5' 출시

출처:AI 타임스

AI 인사이트

개발자투자자

1.AI 스타트업 오르니스, 스스로 과제를 만들고 풀이 전략을 설계하는 자기개선형 오픈소스 모델 '오르니스-1.5' 공개
2.397B·350B MoE와 9B 밀집형 등 3개 규모로 출시, 9B는 아이폰·안드로이드에서 직접 구동 가능
3.최상위 397B는 터미널-벤치 2.1에서 86.1점으로 '클로드 오퍼스 4.8'의 85.0점을 능가하며 GLM-5.2·딥시크-V4도 앞서
4.35B는 토큰당 30억 개 활성화만으로 터미널-벤치 68.5점을 기록해 더 큰 규모의 젬마 4-31B와 큐원 3.6-35B를 능가

왜 중요한가?

사람이 데이터·과제를 준비하던 기존 학습 방식과 달리, 모델이 스스로 난이도 높은 과제와 풀이 전략(스캐폴드)까지 설계하는 폐쇄형 자기개선 루프를 오픈웨이트로 공개했다는 점에서, 정적 커리큘럼 의존도를 낮추는 차세대 학습 패러다임의 실제 구현 사례로 주목된다.

언급 프로젝트

오르니스 오르니스-1.5 클로드 오퍼스 4.8 GLM-5.2 큐원 3.6

본문 미리보기

사람이 제공한 학습 데이터와 문제를 푸는 단계를 넘어 스스로 새로운 문제를 만들고 해결 전략을 설계하면서 능력을 향상는 ‘자기개선형(self-improving) AI’ 개발이 본격화되고 있다.AI 스타트업 오르니스(Ornith)는 19일(현지시간) 스스로 새로운 학습 과제를 만들고 문제 해결 전략까지 설계하면서 능력을 지속적으로 향상하는 오픈소스 자기개선형 파운데이션 모델 ‘오르니스-1.5’를 공개했다.이 모델은 학습 과제 생성부터 문제 해결 방식 설계, 실제 풀이 결과를 활용한 강화학습까지 전 과정을 하나의 순환 구조로 연결해 A

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