Opus 4.8 도입 시 Eval Suite 기반의 정밀한 롤아웃 전략 필요

Context

LLM 모델 업데이트 시 벤치마크 점수 상승이 실제 프로덕션 워크로드의 성능 보장으로 이어지지 않는 괴리 발생. 특히 복잡한 System Prompt와 다수의 Tool이 결합된 Agent Stack 구조에서는 미세한 모델 행동 변화가 시스템 전체의 Regression으로 전이되는 리스크 존재.

Technical Solution

• Long-context Coherence 개선을 통한 100K 토큰 이상 구간의 정보 누락 및 지시사항 망각 문제 해결
• Tool-call Latency 최적화를 통한 Agentic Workflow의 전체 루프 속도 개선
• Refusal Calibration 조정을 통한 경계선 요청에 대한 응답 일관성 확보
• 단순 모델 교체가 아닌 Eval Suite를 통한 Prompt-Tool-Skill-Evaluator 전 과정의 영향도 분석
• First-token Latency 측정으로 Chat UI의 사용자 체감 속도 변화 검증
• Gold-set 데이터셋과 신규 모델의 Tool-choice Prior 일치 여부 대조 분석