우리는 OECD 국제 학생 평가 프로그램 (PISA)에서 파생된 작고 고품질인 다국어 추론 벤치마크 (benchmark)인 mmPISA-bench를 소개합니다. 이 벤치마크는 정답을 맞히기 위해 추론 (reasoning)이 필요한 25개의 객관식 질문으로 구성되어 있습니다. 각 질문은 43개 언어에 대한 공식 인적 번역 (human translations)으로 제공되며, 기계 번역 (machine-translated) 대응물로 보완되었습니다 (즉, 총 2,150개의 데이터 포인트). 우리는 두 가지 주요 폐쇄형 LLM (proprietary LLMs)을 대상으로 언어, 추론 노력 수준, 번역 유형에 따른 질문 정답 능력을 평가합니다. 우리의 결과는 현대의 LLM이 평가된 모든 언어에 걸쳐 효과적으로 추론할 수 있으며, 일부 언어 간 성능 차이는 있으나 인간 응시자와 대등한 정확도를 달성함을 보여줍니다. 나아가 우리는 기계 번역된 질문이 공식 인적 번역에 비해 정확도를 저하시키지 않는다는 것을 발견했으며, 이는 공식 번역을 사용할 수 없는 대규모 다국어 추론 평가에서 고품질 기계 번역 (합성 데이터 (synthetic data))이 종종 적절할 수 있음을 시사합니다. 마지막으로, 토큰 사용량 (token usage) 및 관련 추론 비용 (inference cost)을 분석한 결과, 일부 언어에서의 LLM 사용은 더 비싼 동시에 정확도는 더 낮다는 것을 발견했습니다.