NP-Hard 문제에서의 Fable 5 vs GPT-5.6 Sol 비교: /goal 모드가 도움이 될까?

미공개 NP-hard 최적화 문제인 KIRO 벤치마크를 통해 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol의 성능을 비교 실험했다. KIRO는 광섬유 네트워크 설계 문제로, 수많은 변수로 인해 탐색 공간이 $10^{1223}$에 달하는 매우 복잡한 문제다.

실험 결과, Fable 5는 압도적인 성능을 보여주었다. 가장 우수한 솔루션을 생성했을 뿐만 아니라, 해당 문제에 대해 유례없는 높은 일관성을 나타내며 순수 지능의 강력함을 입증했다.

한편, 모델의 제어 루프를 변경하는 /goal 모드에 대해서는 다음과 같은 결론을 얻었다.

• /goal 모드는 단순히 '더 열심히 노력하게 만드는' 스위치가 아니다.
• 이 모드는 탐색 경로와 제어 루프를 변경하며, 때로는 더 나은 해를 찾게 하지만 때로는 잘못된 아이디어에 시간을 낭비하게 만들기도 한다.
• 결과적으로 /goal 모드가 모든 상황에서 성능을 개선하는 범용적인 해결책은 아님을 확인했다.