We put DeepSeek in charge of four Qwen3.5-9B models to reverse engineer binaries using smaller open models.

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왜 했나

최근 'Reverse Engineer Anything'이 화제가 됐지만 인상적인 역공학 결과는 모두 닫힌 프런티어 모델을 썼대요. 작성자들은 큰 모델이 조직하면 작은 로컬 모델도 쓸모 있는 일을 해서 비용을 줄일 수 있는지 알고 싶었어요.

구성

• 리더: DeepSeek-V4.1-Flash. 바이너리를 디스어셈블하고 함수 이름, 시그니처, 메모리 레이아웃을 복원해 힌트와 함께 공유 보드에 작업을 올려요.
• 작업자: Qwen3.5-9B 4개. 각자 작업을 맡아 함수 하나를 Python으로 다시 써요.
• 오라클(diff_test): 원본 바이너리 함수와 Python 재작성본에 약 600개 케이스를 돌려 반환값과 상태의 모든 바이트를 비교해요. 작업자는 100%일 때만 제출해요.
• 하네스: 최소한의 ipython 기반. 리더가 작업자의 하네스(프롬프트, 도구)를 고칠 수 있게 했어요.

대상은 Claude Code로 만들어 컴파일한 작은 C 프로그램 두 개였고, 팀은 바이너리만 봤어요. 비교를 위해 DeepSeek 단독으로도 돌렸어요.

| 작업 | 방식 | 함수 | 상위 보고 | 비용 | 시간 | |---|---|---|---|---|---| | HF 로고 애니메이션 | 팀 | 38/38 | 15 | $2.97 | 86분 | | HF 로고 애니메이션 | 단독 | 38/38 | — | $0.87 | 14분 | | 슈팅 게임 | 팀 | 56/56 | 20 | $3.60 | 100분 | | 슈팅 게임 | 단독 | 56/56 | — | $3.28 | 54분(4회 실행) |

작은 작업에선 팀 구성이 순수한 오버헤드였어요. 리더가 작은 모델을 조직하고 고치느라 혼자 하는 것보다 오래 걸렸대요.

가장 흥미로운 부분

슈팅 게임에서 리더가 작업자 지침을 세 번 바꿨어요.

• 집안 규칙: 작업자들이 도우미 함수 이름을 지어내고, 부호 있는/없는 구분을 무시하고, 기록된 메모리 레이아웃을 쓰지 않았어요. b.ls를 부호 없는 <=가 아니라 <로 읽고, 인자 수를 틀리고, 필드 오프셋을 손으로 계산하다 틀렸대요. 리더가 이를 막는 지침을 추가했어요.
• 조회 도구: 리더가 작업자들이 함수 정보를 물어볼 수 있는 도구를 직접 만들었대요.