집Meitun LongCat, LoHoSearch 출시…BrowseComp 점수 30% 미만으로 하락
지난 1년 동안 검색 에이전트의 능력은 주로 BrowseComp에 의해 정의되어 왔습니다. 그러나 이 벤치마크는 그 관련성을 잃어가고 있습니다. 이 벤치마크는 단 10개월 만에 모델 성능을 30%에서 90%로 끌어올렸지만, 그 가치는 빠르게 감소하고 있습니다. 7월 17일, 미투안의 LongCat은 검색 에이전트 개발에서 의미 있는 진전을 다시 불러일으키기 위해 설계된 더 엄격한 평가인 LoHoSearch를 출시했습니다.
LoHoSearch의 과제는 수동으로 제작된 것이 아니라 762만 개의 엔티티를 포함하는 위키백과 지식 그래프에서 자동으로 생성됩니다. 기계 생성으로 인해 이러한 작업은 인간 주석이 일관되게 재현할 수 없는 수준의 검색 공간과 구조적 복잡성에 도달합니다. 간단히 말해, 이전 벤치마크가 인간이 설계한 한계에 제한되었던 반면, LoHoSearch는 질문 생성을 지식 그래프에 위임하여 이러한 상한선을 효과적으로 제거합니다.
결과는 극명합니다. 11개 주요 모델 중 최고 점수는 단 34.74%에 불과했으며, 그 다음 세 모델은 15%에서 16% 사이의 점수를 기록했습니다. 반면, 동일한 모델들은 BrowseComp에서 약 90%의 점수를 달성합니다. 이 격차는 현재 검색 에이전트의 진정한 한계를 강조합니다. 주목할 만한 점은 컨텍스트 전략이 체감 수익을 낳는다는 것입니다. LoHoSearch에서 가장 우수한 컨텍스트 접근 방식은 점수를 단 6.8%p 향상시켰지만, BrowseComp에서는 14%p 향상되었습니다. 이는 새로운 벤치마크 하에서 능력 격차를 메우기 위해 프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링에 의존하는 것이 대부분 효과적이지 않음을 시사합니다.
LoHoSearch는 11개 도메인에 걸쳐 544개의 질문을 포함하며, 트리 및 그래프 형식으로 구성되어 오픈소스로 공개되었습니다. 구식 벤치마크가 정체기에 접어들면서 검색 에이전트의 진정한 과제는 이제 시작이며, LoHoSearch는 곧 필수적인 평가 기준이 될 수 있습니다.
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결과는 극명합니다. 11개 주요 모델 중 최고 점수는 단 34.74%에 불과했으며, 그 다음 세 모델은 15%에서 16% 사이의 점수를 기록했습니다. 반면, 동일한 모델들은 BrowseComp에서 약 90%의 점수를 달성합니다. 이 격차는 현재 검색 에이전트의 진정한 한계를 강조합니다. 주목할 만한 점은 컨텍스트 전략이 체감 수익을 낳는다는 것입니다. LoHoSearch에서 가장 우수한 컨텍스트 접근 방식은 점수를 단 6.8%p 향상시켰지만, BrowseComp에서는 14%p 향상되었습니다. 이는 새로운 벤치마크 하에서 능력 격차를 메우기 위해 프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링에 의존하는 것이 대부분 효과적이지 않음을 시사합니다.
LoHoSearch는 11개 도메인에 걸쳐 544개의 질문을 포함하며, 트리 및 그래프 형식으로 구성되어 오픈소스로 공개되었습니다. 구식 벤치마크가 정체기에 접어들면서 검색 에이전트의 진정한 과제는 이제 시작이며, LoHoSearch는 곧 필수적인 평가 기준이 될 수 있습니다.
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