GPT-6 Astra가 자동차를 운전할 능력을 갖추게 됨

DrivingBench는 최신 언어 모델에 실제 Toyota Corolla의 조향, 가속, 제동 제어권을 주고 고정된 콘 코스에서 주행 능력을 평가함 GPT-6 Astra는 첫 시도에서 진행률 49%를 기록한 뒤 두 번째 시도에서 5분 22초 만에 코스를 완주함 나머지 모델의 최고 진행률은 Claude Fable 5.1 45%, Grok 4.6 11%, GPT-5.6 Sol 6%로, 완주 기록이 없음 평가에서는 하나의 연속된 대화 안에서 모델별로 최대 3회까지 시도할 수 있음 진행률은 코스 중심선에서 4m 이내를 유지하며 도달한 위치를 기준으로 계산하고, 충돌 시에는 충돌 전까지 도달한 진행률을 유지함 실제 차량을 이용한 평가 DrivingBench는 실제 Toyota Corolla의 조향, 가속, 제동을 언어 모델이 제어하도록 하고, 고정된 콘 코스에서 평가함 모델별로 하나의 연속된 대화에서 최대 3회 시도하며, 각 주행의 실행 추적과 영상을 확인할 수 있음 모델별 주행 결과 GPT-6 Astra는 Codex의 medium 설정에서 최고 진행률 100% 를 기록함 첫 번째 시도는 49%, 두 번째 시도는 100%였으며, 완주 시간은 5분 22초임 세 번째 시도의 결과는 표시되어 있지 않음 Claude Fable 5.1은 Claude Code의 medium 설정에서 시도별로 9%, 10%, 45%를 기록해 최고 진행률이 45% 임 Grok 4.6은 Cursor의 medium 설정에서 시도별로 8%, 11%, 10%를 기록해 최고 진행률이 11% 임 GPT-5.6 Sol은 Codex의 medium 설정에서 세 번 모두 진행률 6% 를 기록함 측정 지표와 결과 확인 진행률은 코스 중심선에서 4m 이내를 유지하며 도달한 위치를, 결승 구역까지의 중심선 전체 길이에 대한 비율로 계산함 충돌하더라도 그 전에 도달한 진행률은 유지됨 주행 거리는 처음 수락된 set_motion부터 해당 시도의 마지막 제어 구간 종료까지 GPS 속도를 적분해 계산함 완주 시간도 처음 수락된 set_motion부터 해당 시도의 마지막 제어 구간 종료까지 측정함 완주한 주행에만 시간을 표시하며, DNF는 미완주를 뜻함 명령 수는 해당 시도에서 수락된 set_motion과 stop_now 호출 수임 토큰 사용량과 비용은 시도 후 회고까지 포함한 총량이며, 비용은 정가 기준으로 계산함 결과 화면에서 모델별 시도를 펼쳐 실행 추적과 영상을 확인하고,...