영국 AI 스타트업 인히어런트가 270억개 매개변수 규모의 AI 에이전트 '패러데이'를 공개해 과학 논문 재현 평가에서 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8과 오픈AI GPT-5.5 등 초대형 모델을 앞섰다. 패러데이는 100개 논문에서 추출한 310개 과제로 구성된 자체 강화학습 환경 '레플리카'를 통해 단계별 연구 판단력, 즉 '연구 감각'을 집중 학습했다. 기존 GPT-5.5 기반 코덱스를 도구로 활용해 더 큰 모델보다 뛰어난 성과를 냈으며, 실험 결과를 임의로 바꾼 '상상된 논문' 20개 과제에서도 GPT-5.5보다 나은 가설 추론 능력을 보였다. 구글 딥마인드 출신들이 세운 인히어런트는 5000만달러 시드 투자를 유치했으며, 모델 크기보다 연구 과정의 판단력 학습이 핵심이라는 점을 시사한다.
- •270억 매개변수 '패러데이', 논문 재현 평가에서 클로드 오퍼스 4.8·GPT-5.5 능가
- •100개 논문·310개 과제 기반 강화학습 환경 '레플리카'로 턴 단위 연구 판단력 훈련
- •GPT-5.5 기반 코덱스를 도구로 활용, 모델 크기보다 '일하는 방식' 학습에 집중
- •결과를 조작한 '상상된 논문' 20개 과제에서도 GPT-5.5 대비 우수한 가설 추론
- •구글 딥마인드 출신 설립, 5000만달러 시드 투자 유치
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"중소형 모델로 빅테크 압도"...인히어런트, '연구 감각' 갖춘 AI 과학자 선보여

- 1.인히어런트, 270억 파라미터 에이전트 '패러데이' 공개…논문 재현 평가서 클로드 오퍼스 4.8·GPT-5.5 능가
- 2.자체 강화학습 환경 '레플리카' 구축, 100개 논문서 추출한 310개 과제로 '연구 감각' 학습
- 3.장기 강화학습과 턴 단위 보상 체계로 연구 판단력 평가, LLM 평가자와 인간 검증 병행
- 4.결과를 임의로 바꾼 '상상된 논문' 20개 과제에서도 GPT-5.5보다 뛰어난 가설 추론 성과
왜 중요한가?
거대 모델 대신 중소형 모델에 연구 과정 자체를 강화학습으로 학습시켜 프런티어 모델을 능가했다는 점에서, 모델 크기 경쟁을 넘어 '일하는 방식'을 학습시키는 새로운 AI 에이전트 개발 방향을 제시한다.
본문 미리보기
AI가 단순한 지시 수행을 넘어 스스로 가설을 세우고 실험하며 과학적 통찰을 찾아내는 'AI 과학자' 시대가 다가오고 있다. 영국의 한 AI 스타트업이 중소형 AI 모델만으로 초대형 프런티어 모델을 뛰어넘는 연구 역량을 증명해 관심이 쏠린다.영국 AI 스타트업 인히어런트(Inherent)는 최근 270억개 매개변수 규모의 AI 에이전트 '패러데이(Faraday)'를 공개했다. 패러데이는 과학 논문의 실험 결과를 스스로 재현하는 평가에서 앤트로픽의 '클로드 오퍼스 4.8'과 오픈AI의 'GPT-5.5' 등 거대 모델들을 제치고 우수한
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