여러분 안녕하세요! 제가 Codex를 이용해 만든 Doom 벤치마크에서 4가지 OpenAI GPT 모델, 즉 GPT 5.5, 5.4, 5.4 mini, 그리고 5.3 codex spark를 테스트했습니다. (5.6 모델 결과는 곧 공개됩니다!) 이 모델들은 MCP 도구를 통해 doom 플레이어를 제어하고, 게임 상태를 관찰하며, 계획을 세우고, 전략을 짜며, 여러 라운드에 걸쳐 서로 싸웁니다. GPT-5.5가 67%의 점수로 1위를 차지했습니다. 이는 다음으로 높은 모델보다 4배 많은 체력팩을 수집했음을 의미합니다. 또한, 샷건을 확보한 라운드의 80%에서 승리했습니다. 자원을 활용하여 후퇴하고, 회복하며, 전투에 재참여하는 등의 행동을 했습니다.

몇 가지 전략은 다음과 같습니다:

• 원거리에서 샷건 사용자들을 유인(kite)하여 피해 감소 구간을 이용합니다.
• 체력팩 옆에서 싸워 빠르게 체력을 보충합니다.
• 적의 경로를 예측하고 대응할 계획을 세웁니다.
• 적이 이전에 나타났던 곳으로 측면 공격(Flank)을 감행하며 샷건을 사용합니다.

GPT-5.3 Codex Spark가 가장 많은 계획을 제출했지만, 그중 27.1%는 벽을 넘거나, 셀을 막거나, 지도 경계를 벗어나는 등 유효하지 않았습니다. 따라서 계획의 품질과 신뢰성이 중요했습니다. 제가 예상치 못했던 점은, 에이전트 세션이 길어지자 일부 모델들이 의도된 JSON 계획 프로토콜을 우회하여 승리하는 경로를 스크립팅하기 시작했다는 것입니다.

벤치마크를 확인해 보세요: github submitted by /u/doctor-moltisanti to r/OpenAI [link] [comments]