2월 5일 Anthropic이 Opus 4.6을 출시했으며, 가장 핵심적인 업그레이드는 어댑티브 싱킹(Adaptive Thinking)입니다.
이전 vs 현재
이전에 extended thinking을 사용하려면 수동으로 예산을 설정해야 했습니다. 개발자가 모델이 10초 동안 생각할지 30초 동안 생각할지 직접 결정해야 했습니다. 이제 Opus 4.6은 스스로 판단합니다:
- 간단한 질문 → 즉시 응답, 연산 자원 낭비 없음
- 복잡한 질문 → 자동으로 심층 추론 모드 진입
- 연산 자원을 필요에 따라 할당
기본 원리는 모델이 프롬프트를 수신하는 순간 난이도 평가를 수행한 후 추론 깊이를 동적으로 조정하는 것입니다. 4단계 수동 조절(low/medium/high/max)이 제공되며 기본값은 high입니다.
컨텍스트 윈도우 최대치
- 컨텍스트: 100만 토큰(베타)
- 최대 출력: 128K 토큰
- MRCR v2 검색 정확도: 256K 컨텍스트에서 93%, 100만에서도 76%
비교하자면, 동일한 테스트에서 Sonnet 4.5의 검색 신뢰성은 Opus 4.6의 4분의 1에서 9분의 1에 불과합니다. 격차가 상당합니다.
에이전트 시나리오에서 뚜렷한 개선
| 벤치마크 | 점수 |
|---|---|
| Terminal Bench | 59.8% → 65.4% |
| OSWorld | 66.3% → 72.7% |
두 항목 모두 GPT-5.2와 Gemini 3 Pro를 능가했습니다.
또 다른 강력한 기능은 Compaction API입니다. 서버 측에서 대화 기록을 자동으로 압축하여 이론적으로 무제한 길이의 대화를 지원합니다. 복잡한 프로그래밍 작업을 완료하기 위해 수십 번의 상호작용이 필요한 에이전트 시나리오에서 이 기능은 작업 성공률을 직접적으로 결정합니다.
참고 출처: The New Stack Opus 4.6 보도, CocoLoop, Anthropic 공식 문서