AI 뉴스
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Inception, 확산 기반 LLM 머큐리3 공개
Inception이 확산 방식으로 문장을 생성하는 LLM 머큐리3를 내놓았다. 회사 측 벤치마크에서 GPT-6 Luna, Claude Haiku 5.5를 여러 항목에서 앞섰다. 초당 1,000토큰 넘게 처리하며 속도는 4~8배 빠르고 파라미터는 Mercury 1의 40배 이상이다. 자기회귀 방식을 대체할 수 있는 고속 추론 구조의 실용성을 보여준다.
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MiniMax, 비용 70% 낮춘 M3.1 Flash 출시
MiniMax가 M3.1 Flash 모델을 새로 선보였다. 에이전트 작업, 코딩, 컴퓨터 사용, 사이버보안 역량이 강화됐다. 회사 설명으로는 온라인 추론이 약 3배 빨라졌고 에이전트 작업 비용은 70% 줄었다. 에이전트 운영 비용을 줄일 저렴한 모델 선택지가 늘어난다.
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구글, 자기개선 에이전트 프레임워크 '하네스²' 공개
구글이 에이전트가 스스로 개선되도록 돕는 오픈소스 프레임워크를 공개했다. 모델은 고정한 채 작업 중 쌓은 경험으로 실행 환경을 다듬는 구조다. 재학습 없이 지시문, 도구 활용법, 메모리, 작업 절차를 개선해 성능을 높인다. 모델 재학습 없이 에이전트 성능을 끌어올리는 실용적 접근이다.
AI타임스Source(new window)
엘로리안, 시각 추론 AI '글림프스' 프리뷰 공개
스타트업 엘로리안이 시각 추론 모델 글림프스를 연구 프리뷰로 내놓았다. 이미지와 영상을 반복해서 살펴보며 추론하는 방식을 쓴다. 자체 평가에서 차트 분석, 물체 수 세기 등 일부 과제는 GPT-6 아스트라를 앞섰다. 멀티모달 추론 분야에서 새 경쟁 모델이 API로 제공되기 시작했다.
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래블업, GPU 효율화 앞세워 코스닥 상장 추진
래블업이 GPU 분할 가상화와 자동 장애 복구 기술로 시장 공략에 나선다. 한 고객사에서 GPU 활용률이 30%에서 85%로 올랐다. 대규모 모델 학습 기간은 120일에서 66일로 줄었고, 공모 자금은 인프라 확충에 쓰인다. GPU 비용 부담이 큰 국내 AI 인프라 시장의 효율화 수요를 보여준다.
바이라인네트워크Source(new window)