Otter는 체스 기보를 위치 단위가 아닌 시간에 따른 순차적 과정으로 모델링해 인간의 실제 수를 예측하는 1530만 파라미터 규모의 소형 체스 AI다. 최근 20수를 반영하는 이동 이력 인코더와 시계 압박을 반영하는 시간 제어 모듈을 결합해 예측한다. 1억 1700만 건의 리치스(Lichess) 신속전 게임에서 얻은 61억 개 포지션으로 단일 T4 GPU에서 30일간 학습했다. Top-1 정확도 55.23%, Top-5 정확도 90.95%를 기록해 훨씬 적은 파라미터와 학습 데이터로도 기존 최고 성능 모델인 Maia 2를 능가했다. 11개 Elo 구간 중 1900~1999 구간에서 57.38%로 가장 높은 정확도를 보였으며, 코드와 학습 모델, 학습 로그를 모두 공개했다.

• •1530만 파라미터 소형 모델로 이동 이력·시간 압박을 함께 반영해 인간 기수 예측
• •1억 1700만 리치스 신속전 게임, 61억 포지션으로 단일 T4 GPU에서 30일 학습
• •Top-1 55.23%, Top-5 90.95%로 기존 최고 모델 Maia 2를 능가
• •1900~1999 Elo 구간에서 최고 정확도 57.38% 기록
• •코드·학습 모델·학습 로그 전면 공개