Opus 4.7 벤치마크 80% 달성 및 Adaptive Thinking 기반 추론 최적화 분석

Context

기존 LLM의 Chain of Thought(CoT) 전면 노출 방식이 안전성 및 토큰 효율성 저하를 유발하는 한계 직면. 모델 성능 유지와 컴퓨트 자원 최적화 사이의 Trade-off 해결을 위한 구조적 변화가 필요했던 상황.

Technical Solution

• Adaptive Thinking 도입을 통한 추론 예산(Thinking Budget)의 동적 할당 및 최적화 설계
• 추론 과정의 직접 노출 대신 'summarized' 옵션을 통한 Reasoning 요약 출력 구조로 전환
• 텍스트 처리 효율 향상을 위해 입력 토큰 매핑 범위를 1.0~1.35배로 확장한 신규 Tokenizer 적용
• 사이버 보안 제한 모델 설계를 통한 특정 도메인의 출력 제어 및 안전성 레이어 강화
• 추론 토큰 사용량 감소를 통해 연산 비용 효율성을 높인 추론 엔진 최적화