o4-mini와 o4-mini-high에 대해 읽으면서 “작은” AI 모델을 다시 생각하게 되었다

Source: Dev.to

Introduction

Makiai가 쓴 OpenAI의 o4-mini와 o4-mini-high에 관한 글을 읽을 때, 나는 단순히 벤치마크만 나열된 또 다른 기술 분석을 기대했다. 하지만 이 글은 2025년 현재 “작은” AI 모델이란 무엇인지 다시 생각하게 만들었다.

Reasoning Over Pure Text Generation

가장 먼저 눈에 띈 것은 이 모델들이 단순히 화려한 텍스트 생성에 머무르지 않고 추론에 중점을 둔다는 점이다. 글에서는 o4-mini가 단계별로 사고하고, 브라우저나 Python 인터프리터 같은 도구를 호출하며, 이미지까지 다룰 수 있도록 설계되었다고 설명한다. 이는 큰 사고 전환을 의미한다: “예쁜 자동완성”이 아니라 “인간처럼 말하는 문제 해결사”다.

o4‑mini vs o4‑mini‑high

또한 글이 일반 o4‑mini와 o4‑mini‑high를 명확히 비교해 주는 점이 좋았다. 내 이해로는 o4‑mini는 일상적인 작업에 적합한 빠르고 저렴한 워크호스이며, 대부분의 과제에 충분히 좋은 성능을 제공한다. 반면 o4‑mini‑high는 “잠시 숨을 크게 쉬고 더 깊게 생각해 보자”는 의미로, 정확도가 속도보다 중요한 경우에 사용한다. 이 구분은 실제 생활에서도 타당하다: 대부분의 상황에서는 완벽함이 필요 없지만, 때때로 꼭 필요할 때가 있다.

Real‑World Applications

가장 기억에 남는 부분은 실제 적용 사례다. 점수만 자랑하는 것이 아니라, 다음과 같은 실용적인 활용을 언급한다:

• 여행 어시스턴트
• 계약서 분석
• 장문 문서 요약

…즉, 화려하지는 않지만 업무 흐름을 실제로 바꾸는 매우 유용한 용도들이다. 덕분에 이 주제가 공상과학이 아니라 인프라스트럭처처럼 느껴진다.

Takeaways

글을 읽고 나서 나는 o4‑mini에 대해 더 차분하고 현실적인 존경심을 갖게 되었다. “가장 똑똑한 모델”을 숭배하는 것이 아니라, 비교적 저렴하고 효율적인 것이 일상 생활—업무, 학습, 계획, 심지어 창작 프로젝트까지—에 얼마나 많이 스며들 수 있는지를 인식하는 것이 중요하다. 건조한 학술 논문이 아니라, 구체적이고 따라가기 쉬우며 솔직한 이 Makiai 분석은 모델이 현재 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 스스로 판단하게 해준다.