AI BriefingHydrogen-1.0, FSR에서 GPT-6 Astra 제치고 출력 비용 72% 절감
Hydrogen-1.0: open-weight scientific model beats GPT-6 Astra on FSR with 72% lower estimated output cost [P]
·2026.11.04 18:00
핵심 내용
Hydrogen-1.0이 FSR 벤치마크에서 GPT-6 Astra를 능가했다
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- Deep Principle이 화학, 재료과학, 생명과학 분야를 위해 GLM-5.3을 기반으로 후학습(post-training)한 오픈웨이트 모델 Hydrogen-1.0을 출시함
- FrontierScience Research(FSR) 벤치마크에서 38.3%의 통과율을 기록하며, 최대 사고 모드(max thinking)의 GPT-6 Astra(33.3%)를 5%p 상회함
- FSR 기준 문제당 추정 출력 비용은 0.25달러로, GPT-6 Astra의 0.88달러 대비 약 72% 저렴함
- GPQA Diamond에서 92.9%를 기록해 Kimi K3(93.5%)에 소폭 뒤졌으며, 과학 컴퓨팅(+5.13점)과 단일 단계 전방 반응 예측(+4.76점)에서는 GPT-6 Astra를 능가함
- 도메인 데이터, 과학자 피드백, 실험 기록, 발견 궤적(discovery trajectories)을 활용한 감독 기반 미세 조정(SFT) 및 강화 학습을 적용함
- GROMACS 기반 고분자 분자 동역학, 반응 네트워크 탐색, NMR 해석, Suzuki coupling 연구용 기계 가독성 프로토콜 생성 등 워크플로우를 시연함
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