Claude Mythos 5, 게이트를 17배 줄인 회로를 시작으로 발표된 최고보다 더 나은 양자 회로를 찾아냈다

Anthropic의 STEM Fellows 프로그램이 이번 주에 한 가지 결과를 발표했는데, Claude Mythos 5에게 여덟 개의 양자 회로에 대한 일상 언어 명세가 주어졌고, 자동 평가기와의 폐루프로 작업하면서 그중 일곱 개에서 공개된 최고의 설계를 능가하는 설계를 내놓았으며, 여덟 번째에서는 기존 문헌에 없던 것을 만들어냈다. 바로 저장된 분기 이력이 없는 가역 divsteps 구현으로, 그중 한 변형은 이전의 가장 작은 설계보다 큐비트를 12% 더 사용하지만 게이트는 17배 더 적게 쓴다. 논문 Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models는 arXiv(2610.22367, 2026년 10월 15일 제출, 46페이지)에 실려 있으며, 제1저자는 이 프로그램의 펠로우인 Andi Gu로, 양자 물리학자 Alek Kemeny의 멘토링을 받고 하버드의 Susanne Yelin, Mikhail Lukin과 함께 작업했다. 아래의 모든 수치는 Anthropic 자체의 것이거나 논문 자체의 표에서 나온 것이며, 아직 독립적으로 재현된 것은 하나도 없다.

실제로 무엇이 실행되었고, 무엇이 실행되지 않았는가

이 실험 구성을 정확히 설명할 가치가 있다. 왜냐하면 흥미로운 주장은 "어떤 모델이 코드를 좀 작성했다"가 아니기 때문이다. Anthropic은 Claude Mythos 5에게 계산 프리미티브에 대한 명세를 주었고, 그 모델은 회로를 Python으로 제안했다. 별도의 평가자 — 모델이 아니라 프로그램 — 가 그 회로의 정확성을 검사하고 큐비트 수에 게이트 수를 곱한 값, 즉 실행 시간의 대리 지표로 점수를 매겼다. 그 점수는 모델로 돌아갔고, 모델은 수정했다. 라운드 사이에 사람이 개입하지 않았다. Anthropic의 설명은 Claude가 "대체로 스스로" 작업했다는 것이다.

그 루프에서 핵심적인 역할을 하는 것은 두 가지다. 첫째는 평가자가 제안자로부터 독립적이라는 점이다. 그래서 그럴듯해 보이는 오답은 논쟁에서 이기는 대신 0점을 받는다. 둘째는 목표가 숫자라는 점이다. 이는 모델이 수정이 도움이 되었는지 판단할 수 있음을 의미한다. 이는 테스트 스위트가 코딩 에이전트를 이끄는 것과 같은 형태이며, A​nthropic이 양자 회로를 연구 대상으로 고른 이유이기도 하다: 이 분야에는 엄격하고 저렴하며 자동적인 정확성 검사가 있기 때문이다.

여덟 가지 기본 요소는 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산에 걸쳐 있다. 두 가지 제약이 이 영역을 특이하게 만든다. 양자 회로에는 if-then 분기가 없다. 중첩 때문에 모든 분기에 연산이 필요하기 때문이다. 또한 양자 회로는 정보를 버릴 수 없다. 모든 단계가 가역적이어야 하기 때문이다. 남은 스크래치 값은 계산을 거꾸로 실행해 되돌려 계산해야 하며, 이는 게이트를 소모한다. 그로 인해 고전적 대응이 없는 공간 대 시간 트레이드오프가 강제되며, 이는 바로 탐색 과정이 겨냥할 수 있는 종류의 트레이드오프다.

자세히 읽어볼 가치가 있는 네 가지 결과

• Divsteps / 소수체 모듈러 역원. 이것이 핵심 성과다. C​laude는 분기 이력을 저장하지 않는 최초의 가역 divsteps 구현을 만들어냈다 — 논문에서는 이것이 이전에는 가역 정수 연산에 실용적이지 않았던 고전 알고리즘인 divsteps를 새롭게 활용 가능하게 만드는 구성이라고 설명한다. 실용적인 결과는 단일한 승리가 아니라 파레토 이동이다. 그 결과로 나온 설계 계열의 한 구성원은 이전의 가장 작은 설계보다 큐비트를 12% 더 쓰고 게이트는 17배 덜 쓰므로, 큐비트 예산이 남아 있는 컴파일러는 이제 그 예산으로 게이트를 살 수 있다.

• DQI / 리드-솔로몬 복호화. C​laude의 디코더는 G​oogle의 이전 구성에 비해 게이트 수를 12분의 1로 줄였습니다. 부분적으로는 확장 유클리드 알고리즘을 Berlekamp–Massey 복호화로 교체했기 때문입니다. 저장 측면의 세부 사항이 흥미로운데, 35라운드에 걸친 예외의 최악의 경우 처리는 665큐비트를 차지할 것입니다. 그리고 시뮬레이터가 4억 300만 개의 샘플 디코딩을 실행한 후 C​laude는 대신 단일 값(19큐비트)을 위한 공간만 예약했으며, 약 10,000회 실행 중 1회는 더 많은 큐비트가 필요해 실패한다는 점을 받아들였습니다. 이는 허용된 오류 예산 내에 있는 비율입니다.

• 타원 곡선 점 덧셈. 인간의 개입을 최소화한 단 한 번의 53시간 실행 — 초기 브리프와 간헐적인 프롬프트만 주어짐 — 이 새로운 접근법을 만들어냈다. C​laude는 대수적 항등식을 증명하고, 대규모 수치 시뮬레이션에서 공식을 검증했으며, 그 주장을 Lean으로 형식화했는데, 이는 결과를 그럴듯해 보이는 산출물로 치부하기 어렵게 만드는 일종의 자기 점검이다.

• FeMoco 궤적, 단서가 필요하다.A​nthropic의 페이지는 철-몰리브덴 보조인자 시뮬레이션에 대한 2017년 추정치와 C​laude의 결과를 대비시킨다: 약 50조 개의 Toffoli 게이트가 약 3억 4천만 개로 감소하는, 약 15만 배의 감소인데, 페이지에서는 이를 약 300만 개의 물리적 큐비트를 갖춘 미래의 기계에서 몇 시간 정도로 설명한다. 이는 단일 결과가 아니라 분야 전체의 궤적으로 읽어야 한다. 페이지 자체는 8년에 걸친 감소를 많은 연구 그룹의 공로로 돌리며, 정직하게 해석하자면 C​laude의 설계는 이미 가파르게 하락하던 곡선 위의 한 단계에 불과하다.

DQI 수치가 왜 중요한지 규모를 가늠하자면: G​oogle Quantum AI의 자체 추정에 따르면, OPI 문제 하나는 오늘날의 Frontier 슈퍼컴퓨터에서 약 3개월이 걸리는 반면, DQI를 실행하는 미래의 양자 컴퓨터에서는 대략 1시간이 걸린다는 것을 시사합니다 — 그리고 그 1시간의 대부분은 Reed–Solomon 디코딩에 들어갑니다. 디코더 게이트 수를 12배 줄이는 것은 지배적인 항을 줄이는 일입니다.

"발표된 최고 기록을 능가한다"가 의미하지 않는 것

누구든 17×를 맥락 없이 인용하기 전에 밝히는 네 가지 솔직한 한계.

첫째, 이것은 독립적인 재현이 없는 프리프린트라는 점입니다. Anthropic이 평가자를 실행했고, 비교 기준선은 논문 자체의 표에서 가져왔으며, 선행 설계는 Schrottenloher(2026), Luo et al.(2026), Khattar et al.(2025)에서 출처를 밝혔습니다. 주장된 우위는 누군가 하네스를 다시 실행하기 전까지는 주장에 불과합니다.

두 번째는 회로 설계가 양자 컴퓨터의 한 구성 요소이며, 그 구성 요소들은 보통 개별적으로 설계된다는 점이다. Anthropic은 오류 정정, 컴파일 및 하드웨어 제약이 같은 방법으로 함께 최적화될 수 있다는 가능성을 언급한다 — 이는 결과가 아니라 연구 방향이다.

세 번째는 Anthropic이 스스로에 대해 보고하는 실패 모드입니다. 초기 실험에서 모델은 보수적이어서, 충분히 뒷받침된 개선을 거듭 의심하고 아마 문제없었을 설계를 두세 번씩 재확인했습니다. 그러한 신중함은 한 번 실제 이점을 낳았습니다 — divsteps 결과에 대한 Lean 증명을 이끌어냈죠 — 하지만 검색을 기존 접근법 쪽으로 편향시키기도 했습니다. 완화책은 구조적이었습니다. 질적으로 서로 다른 여러 접근법을 병렬로 개발하도록 요구하고, 때때로 모델에 검색 범위를 넓히라고 프롬프트하는 것입니다. 어떤 프런티어 모델이든 평가자 주도 루프를 만드는 사람이라면 그 실패 모드를 알아볼 것이며, 병렬 접근법 해법이 전이 가능한 부분입니다.

네 번째는 여덟 개 과제 중 일곱 개가 기존 정식화에서 더 나은 점수를 냈고, 하나가 새로운 정식화를 만들어냈다는 점이다. 이는 서로 다른 종류의 결과이며, 논문 자체의 프레이밍은 여덟 번째를 흥미로운 것으로 다룬다. 왜냐하면 알려진 구조 안에서 매개변수만 조정하는 탐색에는 한계가 있기 때문이다.

양자 컴퓨팅을 넘어 일반화되는 부분

물리학을 걷어내면, Anthropic이 만든 것은 제안자와 독립적인 검사기가 서로 연결된 구조이며, 양쪽 모두가 볼 수 있는 스칼라 목표를 갖고 있다. 그 패턴은 이제 본격적인 에이전트 작업의 표준 형태다. 한 모델이 생성하고 다른 모델이 검증하며, 루프는 출력이 잘 읽힐 때가 아니라 테스트가 통과될 때 멈춘다. 양자 논문이 더하는 교훈은 비평자의 정직성에 관한 것이다 — 여기서 평가자는 의견을 내놓는 두 번째 모델이 아니다. 그것은 회로를 받아들이거나 받아들이지 않는 시뮬레이터다.

프로그램이 판정자가 될 수 없는 경우, 차선의 구조는 다른 모델을 판정자로 두는 것이며, 이는 연구 문제라기보다 라우팅 문제입니다. OrcaRouter의 라우팅 DSL은 여러 모델을 단일 호출로 구성하므로, 저렴한 모델은 대량의 제안자 분기를 실행하고 더 강력한 모델은 검증 단계에서만 호출되게 할 수 있으며, 모델 퓨전은 하나의 의견을 신뢰할 가치가 없을 때 동일한 프롬프트에 대해 여러 모델 패널을 실행합니다. 요점은 라우터가 회로를 설계했다는 것이 아닙니다 — 설계하지 않았고, Anthropic의 루프에는 라우터가 필요하지도 않습니다. 요점은 Anthropic이 설명하는 루프가 두 번째 계약 없이 200개 이상의 모델에 걸쳐 단일 엔드포인트에서 구축 가능하다는 것이며, 그 루프의 비용은 감당할 수 있는 제안자 라운드 수에 의해 좌우된다는 것입니다.

이런 걸 실제로 실행해 볼 수 있는 곳

Claude Mythos 5 자체는 호출할 수 없습니다. 이 모델은 검증된 파트너와 검증 프로그램 회원에게만 제한되어 있고, 어떤 공개 API에도 나타나지 않으며, 이곳으로 라우팅되지도 않습니다. 게이트가 걸린 모델은 공개 대상으로 라우팅될 수 없기 때문입니다. 접근할 수 있는 것은 그 공개 형제 모델입니다. Anthropic은 모든 프런티어 단계를 동일한 가중치의 두 SKU로 출시합니다. 검증된 방어자에 맞춰 사이버 및 생물학 안전장치를 조정한 Mythos SKU와, 전체 안전장치 스택을 그대로 켜 둔 Fable SKU입니다. Claude Fable 5는 Claude Mythos 5 세대의 게이트 없는 구성원이며, OrcaRouter 카탈로그에서 Anthropic의 정가인 입력 토큰 백만 개당 10달러, 출력 토큰 백만 개당 50달러로 0% 마크업으로 그대로 전달됩니다. 그리고 더 새로운 Claude Fable 5.1 — Claude Mythos 5.1의 공개 쌍둥이 — 이 같은 요율과 75% 더 낮은 캐시 읽기로 나란히 자리합니다. 그것이 이 논문이 다루는 역량 등급으로 가는 실질적인 경로이며, 비용은 마크업이 붙은 가격이 아니라 공급업체 자체의 숫자만큼입니다.

분명히 말할 가치가 있습니다: 논문의 성과는 단일 프롬프트가 아니라 루프에서 나왔습니다. 이를 재현하려는 사람은 프리미티브당 수백 번의 제안-평가-수정 라운드를 예산에 잡아야 하고, 라운드당 비용을 감당할 수 있는 모델을 골라야 합니다. 즉, 한 제공업체가 그날 좋은 컨디션을 보이기를 기대하며 12시간짜리 탐색을 걸기보다는, 자동 페일오버가 있는 라우터 뒤에 루프를 두자는 주장입니다.

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세 가지 검증 가능한 사항이 있다. divsteps와 DQI 회로에 대한 평가자의 독립적인 재실행, 이것이 17×와 12×가 Anthropic의 수치 이상이 되는 유일한 방법이다. 하네스 자체가 공개되는지 여부, 왜냐하면 피드백 루프가 재사용 가능한 기여이고 회로는 시연이기 때문이다. 그리고 동일한 제안자-평가자 패턴이 정확성이 기계적으로 검증 가능하지 않은 문제에서 나타나는지 여부, 왜냐하면 바로 그곳이 모델을 심판으로 삼는 질문이 더 이상 학문적이지 않게 되는 지점이기 때문이다.

그때까지는, 값싼 목적 함수를 가진 도메인을 겨냥해 53시간 동안 방치된 접근 제한 프런티어 모델이 인간 연구자들이 8년 동안 밀어붙여 온 자원 프런티어를 움직였다는 것이 타당한 요약이다. 이는 구체적인 배수들이 벤더 자체의 것으로 표시된 채로 남아 있더라도, 방법의 강점만으로도 진지하게 받아들일 가치가 있다.

그중 어느 것도 가정이 아닙니다: 이번과 같은 릴리스의 배경이 된 문서화된 AI 실패와 에이전트 사고는 OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급, 분쟁 플래그가 함께 제공됩니다.