AI 모델 (LLM·GPT·Claude·Gemini)

Vercel AI Gateway를 통해 OpenAI의 GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. Flare는 빠른 생성에, Sunburst는 정밀한 제어와 편집에 최적화되어 있으며, 개발자는 통합된 API를 통해 비용 효율적이고 안정적인 이미지 생성 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

AI가 수학적 난제를 채굴하는 과정에서 발생하는 비재생적 연산 특성을 활용한 '타오' 기술의 핵심을 다룹니다. 이는 기존의 재현 가능한 작업 증명 방식을 넘어 AI 모델의 추론 능력을 경제적 자산으로 전환하려는 시도를 보여줍니다.

LLM의 추론 능력을 극대화하기 위한 적응적 탐색(Adaptive Search) 알고리즘 도입이 오히려 새로운 형태의 사회적 편향을 유발할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이는 모델의 지능적 고도화가 반드시 윤리적 정렬(Alignment)의 개선을 보장하지 않는다는 중요한 경고를 담고 있습니다.

메타의 개인용 에이전트 전략과 대규모 언어 모델의 경량화 및 로컬 실행 기술이 개인 개발자들에게 새로운 비즈니스 기회를 제공하고 있습니다. 특히 특정 도메인에 특화된 수직적 AI 서비스와 개인 기기에서 구동되는 온디바이스 AI 도구 개발이 유망한 분야로 주목받고 있습니다.

의료 LLM 활용 과정에서 발생할 수 있는 민감 정보 유출을 막기 위해 데이터 주권(Data Sovereignty)을 확보하는 전략이 중요합니다. 이를 위해 모델 추론을 로컬 환경에서 수행하고, 데이터 분류부터 감사 로그 기록까지 포함된 보안 파이프라인을 구축하여 데이터의 통제권을 유지해야 합니다.

ARGODRIVE Deltafin은 M5 Max MacBook Pro에서 1.45TB에 달하는 Kimi K3 모델 가중치를 4개의 SSD로부터 실시간 스트리밍하여 실행하는 실험적 프로젝트입니다. 모델의 품질 저하 없이 소비자용 하드웨어에서 초당 약 1토큰의 생성 속도를 구현하며, 대규모 인프라 없이도 거대 모델을 구동할 수 있는 새로운 경로를 탐구합니다.

오픈AI가 수학계의 대표적 난제에 대한 새로운 증명을 AI로 도출했다고 발표했다. 그러나 연구 과정에서 뉴욕대학교(NYU) 수학자와 앤트로픽 연구진의 비공개 연구가 오픈AI의 AI 시스템에 활용된 것 아니냐는 논란이 불거졌다. 오픈AI는 8일(현지시간) 내부 AI 시스템이 수학계의 대표적인 미해결 난제인 ‘나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 문제(Navier–Stokes existence and smoothness problem)’를 해결했다고 발표했다. 나비에-스토크스 문제는 미국 클레이수학연구소가 선정한 7개의 ‘밀레니엄

2026년 LLM API 비용을 줄이는 5가지 검증된 방법 대부분의 LLM 비용은 사용량 증가 때문에 늘어나는 것이 아닙니다. 5가지 작은 기본 설정이 아무도 다시 확인하지 않기 때문에 늘어나는 것입니다. 출력 제한 부재, 캐싱 미사용, 모든 작업에 하나의 고가 모델 사용, 지나치게 긴 프롬프트, 그리고 청구서가 도착해야만 가시성이 확보되는 경우입니다. 다행히 각 문제는 몇 시간 안에 해결할 수 있으며, 절감 효과는 누적됩니다. 아래의 수치는 2026년 LLM API 비용 비교 자료에서 직접 가져온 것입니다. TokenPAPA의 실제 100만 토큰당 요금이며, 가상 가격이 아닙니다.

3개월 전, 저는 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude와 같은 AI 검색 엔진이 소프트웨어 프로젝트를 검색하고 인용할 수 있도록 설계된 플랫폼인 CitableHub를 출시했습니다. 아이디어는 간단했지만 급진적이었습니다. 전통적인 SEO는 Google 인덱스를 최적화하지만, AI 모델은 Google 인덱스를 사용하지 않습니다. 이들은 데이터를 스크래핑, 파싱, 그리고 종합적으로 분석합니다. 그래서 저는 제가 Generative Engine Optimization (GEO)라고 부르는, AI가 프로젝트를 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 특별히 설계된 플랫폼을 구축했습니다.

특정 질문에 대한 작은 답변을 얻고 싶었습니다. 두 개의 주제별 LoRA 어댑터가 모델 전체의 성능을 향상시키지 않고도 해당 주제에 대해 자체적으로 퍼플렉시티(perplexity)를 개선할 수 있는지 알고 싶었습니다. 실험에서는 기타(guitar)와 사워도우(sourdough)라는 두 가지 전문 분야를 사용했습니다. 베이스 모델과 각 어댑터는 새로운 학습/평가 실행 후, 두 가지의 보류된 주제 세트에 대해 평가되었습니다. guitar-ppl sourdough-ppl base 18.2 19.4 lora-guitar 11.3 15.4 lora-sourdough 13.7

만약 재작성 모델이 숫자를 바꾸거나, 식별자를 변경하거나, 단위를 바꾸거나, 부정(negation)을 조용히 바꾸지 않으면서도 빽빽한 문장을 자연스럽게 만들 수 있다면 어떨까요? 저는 RWKV-7 KAN Humanizer v7.2를 통해 이 질문을 탐구했습니다. 이는 RWKV-7 World3 1.5B 언어 모델을 기반으로 Apache-2.0 라이선스로 출시되었지만, 흥미로운 부분은 또 다른 전체적인 파인튜닝(fine-tune)이 아닙니다. 오히려 재작성 방식은 변경하면서도 순환(recurrent) 백본은 고정시키는 작은, 검사 가능한 어댑터(adapter)입니다. 아마 제가 아는 한, 이는

GPT-6 Astra에 대한 흥미로운 질문은 모든 순위표에서 최고점을 획득하는가 여부가 아니라, 그 가격을 정당화할 만큼 충분히 어려운 작업을 완료할 수 있는가입니다. OpenAI는 GPT-5.6 Sol의 후속 모델로 2026년 9월 3일에 Astra를 출시했습니다. 보고된 가장 큰 개선점은 컴퓨터 사용, 코딩 에이전트, 과학적 워크플로우, 긴 컨텍스트 검색, 전문적인 아티팩트와 관련되어 있으며, 일반적인 추론 능력의 균일한 향상은 아닙니다. 이러한 구분이 제가 평가하는 방식을 바꿉니다. 챗봇으로서, tok

Grok 4.7의 출시 예상 시기가 불분명했던 지난 9월 초에서 구체적인 사전 출시 카운트다운으로 변경되었습니다. 일론 머스크는 9월 2일, 출시까지 10일 남았다고 언급하며, 약 2026년 9월 12일 출시를 예상했습니다. 이전 발표에서는 약 2.1조 개의 파라미터, 향상된 토큰 효율성, 다소 느려진 서빙(serving), 그리고 상당한 스페이스X(SpaceX) 회사 데이터를 활용한 보완적인 훈련을 특징으로 하는 모델에 대해 설명했습니다. 하지만 이는 아직 완전한 출시를 의미하지 않습니다. xAI는 Grok 4.7 mod를 발표하지 않았습니다.

55GB인 Qwen3.8 27B를 4비트 양자화로 17GB까지 줄여도, 과학 문제, 지시 준수와 에이전트 코딩 평가에서 원본과 눈에 띄는 성능 차이가 없었음 17GB 모델은 24GB RTX 4090에 약 64k 토큰 컨텍스트와 함께 올릴 수 있어, 소비자용 GPU에서도 원본에 가까운 작업 성...

Qwen4를 아직 생산 환경에 적용할 만한 의존성이라기보다는, 테스트해 볼 가치가 있는 아키텍처 방향으로 보고 있습니다. 이유는 간단합니다. Qwen은 Qwen3.8-Flash-Next를 멀티모달 MoE 모델이자 Qwen4의 기반 아키텍처에 대한 실험적인 프리뷰로 설명합니다. 이는 로드맵 힌트보다 더 강력한 증거입니다. Qwen4 출시를 의미하는 것은 아닙니다. 아직 최종 라인업, 파라미터 규모, 벤치마크 점수, API 식별자, 라이선스, 가격, 출시 일정 등이 발표되지 않았습니다.

Gemini 3.8 Flash의 흥미로운 부분은 context window가 아닙니다. 그 부분은 늘지 않았습니다. 모델이 계속해서 작업을 진행하려는 의지가 핵심입니다. 툴 결과(tool result)를 검사하고, 계획을 수정하고, 실패한 단계를 재시도하고, 결과를 검증하는 것 말이죠. 코딩 에이전트의 경우, 이는 실행 가능한 패치와 테스트를 통과하는 수정(fix) 사이의 차이를 만들 수 있습니다. 분류 엔드포인트(classification endpoint)의 경우, 단순히 추가적인 latency와 tokens을 의미할 수도 있습니다. 제 접근 방식은 3.7을 전면적으로 교체하는 것이 아니라, 선택적인 도입(selective adoption)이 될 것입니다. 스펙(spec)을 어떻게 해석할지는 다음과 같습니다.

간단하게 요약하자면 Seedance 2.5는 ByteDance Seed에서 더 길고, 레퍼런스 기반의 오디오-비디오 클립 생성을 위해 개발한 모델입니다. 4~30초 분량의 비디오를 지원하며, 모델 레벨에서 최대 50개의 이미지, 비디오, 오디오 레퍼런스를 활용하고, 다중 라운드 확장 및 다양한 편집 모드를 제공합니다. 2026년 9월 3일 현재, 이 모델은 CometAPI와 BytePlus를 통해 텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 서비스를 제공합니다. 두 서비스는 별개이며, 서로 다른 자격 증명, 엔드포인트, 모델 식별자, 그리고 청구 시스템을 사용합니다.

OpenRouter는 오늘 GPT-6 Astra를 호출하는 가장 쉬운 방법입니다. 하나의 계정, 하나의 키, 하나의 모델 슬러그만 있으면 최신 플래그십 모델과 함께 기존 스택 내의 모든 것을 사용할 수 있습니다. 평가에 적합한 도구입니다. 실패 모드는 가격이나 가용성보다 더 미묘합니다. 공유 용량이 이처럼 인기 있는 모델에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 앱이 이에 의존하는 순간 발생하는 현상입니다. 솔직하게 양쪽 측면을 살펴보겠습니다. OpenRouter를 통해 Astra 호출하기 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-or-your-ke

GPT-6 Astra에 대해 가장 많이 받는 질문은 "어떻게 하면 더 싸게 구할 수 있나요?"입니다. 질문을 잘못 던지고 계십니다. Astra의 가격은 OpenAI에서 결정하며, 리셀러가 의미 있는 수준으로 변경할 수 없습니다. 진짜 문제는 아키텍처적인 문제입니다. 100만 건당 10달러/50달러의 플래그십 모델을 어떻게 운영해야 전체 AI 예산을 잠식하지 않을 수 있을까요? 답은 라우팅입니다. 이는 어떤 플래그십 모델에도 적용될 수 있으며, 이번 모델은 그 중요성을 명확하게 보여줄 뿐입니다. Astra의 비용 문제는 단순히 높은 요금률이 아니라 구조적인 문제입니다. 플래그십 가격 — 10달러/50달러, 대략 두 배

오픈AI(OpenAI)가 새로운 인공지능(AI) 모델과 수천 개의 AI 에이전트를 활용해 수십 년간 풀리지 않았던 고등 수학 문제를 단 몇 시간 만에 해결했다고 밝혔다. 8일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) · BBC 방송 등 외신에 따르면, 오픈AI는 약 1만 개의 AI 에이전트 그룹을 투입해 악명 높은 수학 난제를 88시간 만에 풀었다고 전했다. 이번에 다뤄진 문제는 유체 운동 원리를 다루는 '나비에-스토크스 방정식'의 일부로, 약 90년

저렴하게 실행하고 악성 요청을 거부하는 기능도 제거할 수 있는 오픈 웨이트 모델이 발전하면서, 공격자보다 먼저 취약점을 찾아 고칠 시간이 빠르게 줄고 있다는 경고 현재 GLM 5.3-flash의 실제 공격 자동화 수준은 불확실하지만, 1년 안에 최상위 모델...

오픈AI가 원본 특징을 보다 충실하게 유지하고 이미지 품질·편집 정확도를 높인 '챗GPT 이미지 2.5'를 9일 공개했다. 이미지 2.5는 참고 사진 속 인물과 사물의 고유한 특징을 더 정확하게 반영하고 조명과 질감을 더 자연스럽게 표현한다. 챗GPT 내 직접 스케치를 그려 원하는 이미지를 만드는 '스케치' 기능도 추가됐다. 배경이나 스타일, 구도를 바꾸는 창작 과정에서도 원본 대상의 특징을 보존하는 능력이 향상됐다. 사용자는 참고 사진 속 인

알트만처럼 팔아봐.

수학자 Tristan Buckmaster가 Levent Alpöge와 진행한 유체 방정식 연구를 공개하면서, OpenAI의 나비에-스토크스 해법 발표에 앞서 진행된 협의 과정을 성명으로 밝힘 두 사람은 기존 수학자들의 접근법을 LLM의 도움으로 발전시켜, 외력이 작용하는 유체 방정식에서 해가 ...