OpenAI's major results over the last 3 months came from scaling test-time compute with agent swarms. I've been building an open-source equivalent for the past year, and I'd love for you guys to try it.

Reddit이 자동 수집을 막아 RSS에 실린 본문을 기준으로 옮겼어요. 성능 수치는 작성자의 자체 측정이에요.

소개

u/Ryoiki-Tokuiten은 오랫동안 테스트 시점 스케일링(test-time scaling)을 연구해 왔고 이 서브레딧에 이전 작업도 올렸대요. 제목에서는 지난 3개월 OpenAI의 주요 성과가 에이전트 무리(agent swarm)로 테스트 시점 연산을 늘린 데서 나왔다며, 1년간 만든 오픈소스 대안을 써 보라고 해요.

• 최근 핵심 시스템 설계를 크게 단순화해서, 이제 누구나 이해하고 가장 어려운 문제에 바로 쓸 수 있게 됐대요.
• 깊이 설정과 LLM 추론 속도에 따라 결과가 나오기까지 50분에서 30시간이 걸려요.

작성자의 벤치마크

프런티어 모델이나 큰 공개 모델로는 너무 비싸서 시험하지 못했고, Gemma4-35B와 Qwen-3.8-27B로만 돌렸대요. 문제당 약 2억 토큰을 썼어요.

| 벤치마크 | 기본 | Deepthink | |---|---|---| | BrokenArxiv(Matharena) 15문제 | 14% | 65% | | DeepSWE 8문제 | 9% | 52% |

작성자도 믿기 어려운 수치라고 인정하면서 직접 돌려 보라고 해요. 저장소는 GitHub ryoiki-tokuiten/Deepthink예요. 문제 수가 적고 독립 검증은 없다는 점을 감안해 읽는 게 좋아요.