DeepMind 출신의 소형 27B 모델, 과학 연구에서 GPT-5.5 완파
27b 파라미터 모델로 구동되는 inherent의 faraday 에이전트가 과학 논문 재현 작업에서 anthropic과 openai를 능가하며, 복잡한 에이전트에서는 규모보다 효율성이 승리한다는 것을 증명했습니다.
Inherent는 5천만 달러의 시드 라운드로 등장하여 자사의 Faraday 에이전트가 이전 답변 없이 발표된 논문을 복제할 수 있는 벤치마크를 보여주었으며, Anthropic Claude Opus 4.8 및 OpenAI GPT-5.5를 능가했습니다. 이 시스템은 27B 매개변수 모델인 Qwen 3.6에서 실행되며, 매개변수 크기 확장 대신 강화 학습을 활용하여 연구 취향과 실험적 직감을 습득합니다. 이는 더 큰 것이 더 좋다는 업계의 상식을 도전하며, 특정 고도의 복잡한 워크플로우에서 더 작은 모델이 거대 모델을 능가할 수 있도록 하는 전문적인 훈련 방법이 있음을 시사합니다. Inherent는 과학적 발견에 특히 중점을 두며, GPT-5.5 Codex와 같은 도구를 사용하여 바퀴를 재발명하지 않고 자율적인 연구 팀 동료로 자리 잡습니다.