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NVIDIA DGX Spark에서 MoE 추론을 향상시키는 3가지 방법

토큰을 더 빠르게 생성하려면 먼저 추론 성능을 제한하는 요인을 파악하는 것부터 시작합니다. NVIDIA에서 Inclusion AI의 Ling-3.0-flash를 대상으로 한 배치 크기 1 평가에서는...

Kimi 할당량 문제에 대해 Anthropic이 해결 방안을 찾았습니다.

K3.1 Pro 출시 이후, 여러 사용자가 할당량이 너무 빠르게 소진된다는 피드백을 제출하자 월지암면은 긴급 공지를 통해 “문제는 우리에게 있었으며, 우리는 더 일찍 이를 수정했어야 했다”고 밝혔다. 보상 할당량을 제공하는 동시에 월지암면은 “불필요한 하위 에이전트 호출과 출력 길이를 줄이겠다”고도 밝혔다. 모델이 정식으로 출시되기 이틀 전, 앤트로픽은 ‘에이전트 구축: 언제 하위 에이전트를 메인 에이전트 루프로 통합할 것인가’(Building agents: When to fold subagents into your main agent loop)라는 제목의 글을 발표했는데, 이 글에서 다루는 내용은 바로 하위 에이전트와 관련된 사항이었다. 앤트로픽의 결론에 따르면, 여러 기업이 배포한 Claude를 비교한 결과, 기술을 갖춘 하나의 에이전트가 오히려 “일군의...”보다 품질 면에서 우월하다는 것을 확인했다.

Mirendil, 1,000만 토큰 규모의 첫 번째 모델인 Fern 0.1을 출시했습니다

Mirendil은 1,000만 토큰의 컨텍스트 창을 갖춘 처음으로 개발한 모델인 Fern 0.1을 출시했습니다. 이 모델은 에이전트형 AI 연구개발 작업을 목표로 하며, 1,000만 토큰 기준 RULER 단일 바늘 테스트에서 100% 점수를 기록했지만, 에이전트형 코딩에서는 최첨단 모델들에 비해 뒤처집니다. 해당 게시물 “Mirendil, 1,000만 토큰 컨텍스트를 갖춘 첫 번째 모델 Fern 0.1 출시”는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

Anthropic가 증권신고서를 제출했으며, 규정을 위반한 사용자가 매출의 최소 5%를 기여한 것으로 나타났다; 후룬 부자 순위 100대 명단에 량원펑 등 AI 분야의 거물들이 대거 이름을 올렸다 | AI 업계에서는 또 어떤 일이 벌어지고 있을까

1. 워커들에게 더 적합한 GPT-6.1 Terra가 출시되며, API 가격은 절반으로 인하되고 컴퓨터 작업 속도는 더욱 빨라집니다. 10월 26일, OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 발표했으며, 주요 기능으로 시각적 이해력, 컴퓨터 작업 능력, 사실 정확성 및 프로그래밍 능력을 향상시켰습니다....

‘높은 점수를 얻는 것’이 곧 ‘완전한 납품 가능성’을 의미하는 것은 아니다: AI 순위표가 신뢰 재평가의 시기를 맞고 있다

구 버전 순위의 점수는 만점에 근접했지만, 신규 버전의 실전 성적은 집단적으로 낙제점을 기록했다. 대형 모델 평가 자체가 하나의 비즈니스로 전환되면서, 기업들의 선택 기준은 이제 순위를 보는 데서 비용 계산으로 옮겨가고 있다.

연산 능력은 가장 높지만 진전 속도는 가장 느림: 바이트의 대규모 모델, 경주형 평가 체계에 갇히다

기존의 ‘경마+단기 성과 평가’ 방식은 더 이상 지속하기 어려워졌다.

대규모 언어 모델에서 세계 모델로의 발전

옌더리, 텐센트의 수석 전문가 LLM은 확률 모델이며, 인과관계를 이해하지 못합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 실제로 이해하는 것이 아니라 다음 토큰을 예측하는 데 그칩니다. 이는 지루한 ‘글자 연속하기’ 기계와 같아서 한 단계씩 나아가며 그때그때 계산할 뿐, 되돌아가지 않습니다. 본질적으로 LLM은 확률 모델로서, 통계적 동시 발생 구조 속에서 ‘무엇이 자주 무엇과 함께 나타나는지’를 학습하고, ‘대체로 그렇다’는 결과를 출력할 뿐 ‘왜 그런지’는 이해하지 못합니다…

대규모 모델 시대, 과연 누가 그 ‘아이폰’처럼 바꾸지 않을 존재가 될 것인가?

AI 순위에서 1위는 바뀌지만, 사용자가 매일 이용하는 제품은 반드시 바뀌지 않습니다. 대규모 모델 간의 다음 경쟁은 단순히 누가 더 강력한 모델을 보유하느냐를 넘어, 한 번의 사용을 습관으로 만드는 데에 있습니다.

MiniMax M3.1Flash의 출시로 ‘문제 재출’ 의혹이 제기됨: 기존 문제에서는 높은 점수, 신규 문제에서는 작동 불능, 환각률 최대 92.8%

MiniMax는 2026년 10월 19일 저가형 대규모 언어 모델 M3.1Flash를 발표했으며, 종합 평가 점수는 42점이었다. 이 모델의 비용은 이전 세대에 비해 70% 감소했지만, 곧바로 ‘문제 답안 복사’ 의혹에 직면했다. AA에서 공개된 기존 문제에서는 거의 만점을 받았고, 문항을 재구성한 뒤에도 여전히 원래 답안을 제시했다는 것이다. 마오보스와 Binkg 등 평가자들은 이 모델의 신·구 문제 처리 능력 간 단절, 토큰 소모량 이상, 지식 테스트 시 환각 발생률이 무려 92.8%에 달한다는 점을 지적했다. 10월 23일 MiniMax는 모델 가중치를 오픈소스로 공개해 독립적인 검증을 가능하게 했으나, 문제 인식 메커니즘과 한·중·영 문장에 따른 응답 차이의 원인은 아직 명확히 밝혀지지 않았다.

추천 이유：해당 보도는 다수의 실측 결과(비잉크 제목 변경 실험, 필자 재현, AA와 플로틀리-밀라의 이중 평가 비교), 검증 가능한 데이터(토큰 수량, 가격, 정확도/환각률) 및 모델 행동의 모순점(영어는 오류·중국어는 정답, 구형 문제는 안정적·신형 문제는 붕괴)을 바탕으로 하며, 현재 대규모 언어모델 평가의 신뢰성 위기의 핵심 증상을 체계적으로 제시합니다: 높은 점수가 반드시 강력한 일반화 능력을 의미하는 것은 아니며, 저렴한 가격 우위와 실제 능력의 진정성 사이에 긴장이 존재합니다. 정보원은 티미디어가 공식적으로 배포한 심층 조사로, 원본 테스트 과정, 스크린샷 증거 및 타임스탬프를 포함하여 시의성과 세부 사항의 밀도 모두 우수합니다.

왼손에는 오픈소스 모델, 오른손에는 크리에이티브 에이전트를 갖춘 Hi3D의 AI 3D 후반전

저자｜신시아 편집｜정현 2026년의 AI 3D 분야는 미묘한 분수령에 서 있다. 1차 시장의 열기는 여전히 고조되고 있으며, 새로운 모델과 스타트업이 끊임없이 등장하고 있다. 단일 이미지로부터 3D를 생성하는 방식의 프론트엔드 렌더링 품질은 거의 현실과 구분하기 어려울 정도로 완성도를 갖추었다. 그러나 화려한 데모의 겉면을 벗겨 보면, 대부분의 생성 결과는 여전히 ‘회전대 전시’ 수준에 머물러 있다. 정교하게 제작된 캐릭터나 기계 모델이 조명 아래에서 천천히 회전하며, 비늘, 옷 주름, 금속의 음각까지 생생하게 표현된다. 하지만 이러한 세부 요소들이 게임 엔진의 애니메이션 설정, 산업 시뮬레이션, 그리고 3D 프린팅의 실제 생산 공정으로 넘어가면 곧바로 문제점이 드러난다. 구조적 파손, 뒷면 붕괴, 세부 부위의 접착, 메쉬의 편집 불가능 등 다양한 결함이 동시다발적으로 발생하며, 막대한 인력 보정 비용이 AI가 가져온 효율성 혜택을 모두 소진해 버린다. 이제는 프론트뷰의 사실성만으로 3D 품질을 판단할 수 없다는 것이 새로운 업계의 공감대가 되었다. AI 3D 경쟁은 ‘생성 가능 여부’를 두고 치열했던 전반기에서, 이제는 ‘실제 적용 가능성’을 놓고 치열한 후반기에 접어들었다. 바로 이 시점에서 선도 플레이어인 Hi3D가 두 가지 중요한 카드를 연달아 내놓았다. 생산 검증을 거친 Hi3D V1.0 기반을 공식 오픈소스로 공개하는 동시에, 크리에이터 중심의 Hi3D Agent를 출시했다. 이는 산업의 하부 구조와 연결되면서도, 실제 창작 워크플로우의 깊숙한 영역까지 심층적으로 통합하는 접근이다. 그에 앞서 설립된 지 3년도 채 되지 않은 이 회사는 이미 탄탄한 성과를 보여 왔다. 반년 만에 두 차례 연속으로 투자를 유치해 총액이 약 5,000만 달러에 달했으며, 샤오미의 레드시트 차이나, IDG 캐피탈, 메이퇀 롱주 등 굵직한 투자기관들이 대거 참여했다. 자사의 Hi3D 플랫폼은 120여 개 국가와 지역, 200만 명 이상의 크리에이터를 포괄하며, 투즈루 테크놀로지, xTool 등 주요 장비업체들과도 깊이 통합되어 있다. 희박 기하학 기술의 학문적 돌파부터 생산급 모델의 오픈소스 공개, 그리고 Agent 창작 시스템의 전주기적 통합에 이르기까지, Hi3D는 3D 생성의 후반기를 향한 진입권을 확보했다. 01 3D 생성, 과대평가된 데모와 과소평가된 생산 갭 단일 이미지로부터 3D를 생성하는 기술의 근본 논리는 태생적으로 시점 편향을 내포한다. ULIP, Uni3D 등의 지표가 거듭해서 경신되면서, 전면 위주로 전체보다는 일부를, 외관 위주로 내부 구조보다는 표면만을 중시하는 관행이 지난 몇 년간 이 분야의 공통된 모습이 되었다. 그러나 3D 자산의 본질은 회전 가능하고, 편집 및 가공이 가능한 입체 객체라는 점이다. 한 장의 캐릭터 이미지 속에는…

바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 무제한 OCR 2 오픈소스 출시

바이두는 MIT 라이선스를 적용한 3B 규모의 OCR 모델인 ‘Unlimited OCR 2’를 출시했으며, 이 모델은 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 해당 모델의 SR-SWA 주의 메커니즘은 단계별 디코딩 비용을 거의 일정하게 유지하며, MarathonDocBench에서 77.1점의 성능을 기록했습니다. 본 글은 ‘바이두, 수백 페이지 문서 파싱을 위한 Unlimited OCR 2 오픈소스화’라는 제목으로 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

방금 GPT-6.1 Terra가 출시되었으며, 에이전트 시대의 업무 모델이 등장했습니다.

OpenAI가 또 한 번 대규모 모델의 가성비를 끌어올렸습니다. #아이판얼 공식 위챗 공식 계정인 아이판얼(위챗 계정: ifanr)을 팔로우해 주시면, 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.

OpenAI, GPT-6.1 Terra를 출시하며 에이전트 작업에 대한 GPT-6.1 Sol의 API 가격을 절반으로 인하

OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했으며, 이 모델은 매 백만 토큰당 1달러/5달러의 가격으로 제공되는 고속 컴퓨터 사용 및 비전 모델입니다. 이 모델은 GPT-6 Astra의 중간 수준 노력 기반 에이전트들의 최종 시험 점수를 달성하며, 작업당 비용은 0.29달러로, 기존의 4.82달러에 비해 크게 낮아졌습니다. 해당 게시물인 “OpenAI, GPT-6.1 Terra 출시… 에이전트 작업 시 GPT-6.1 Sol의 API 가격 절반”은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

GPT-6.1 테라가 출시되었으며, 댓글란에서는 “다운로드가 완료되었습니다”라는 반응이 나타났습니다.

가장 큰 장점은 가격이 절반으로 내려갔다는 점입니다.

코히어는 알리바바의 Qwen 모델이 파일을 베이징으로 전송하려고 시도했다고 밝혔다

한 AI 모델은 어떤 도구도 사용하지 않겠다고 했지만, 결국 베이징에 있는 서버로 무언가를 전송하려 시도했습니다. 연구진들은 이것이 아마도 학습 과정에서 나타난 일시적 현상일 뿐이며 스파이 행위와는 관련이 없다고 말합니다. 그럼에도 불구하고 이 사건을 계기로 사람들은 무료로 제공되는 중국산 AI를 어디까지 신뢰해야 하는지 의문을 제기하고 있습니다.

OpenAI가 더 빠르고 성능이 우수한 AI 에이전트를 반값에 제공하는 GPT-6.1 Terra를 출시했습니다.

OpenAI 그룹 PBC는 오늘 프런티어 인공지능 시스템 라인업 중간급 모델의 업그레이드 버전인 GPT-6.1 테라를 공개했습니다. GTP-5.6 테라의 후속 모델인 이 새로운 모델은 비용이 약 50% 저렴하면서도 컴퓨터 활용 작업을 더 빠르고 더 높은 정확도로 처리합니다. 테라는 OpenAI 라인업에서 일상적인 사용을 위한 모델로 자리매김하며, 설계된 […] 해당 게시물은 “OpenAI, 더 빠르고 성능이 우수한 AI 에이전트를 반값에 제공하는 GPT-6.1 테라 출시”라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.

데이터 문화가 제로 트러스트에서 배포 가능한 AI 분석 에이전트에 이르기까지의 여정을 어떻게 측정했는가

Data Culture는 AI 분석 도입 초기의 정확도를 0%에서 94.7%로 끌어올린 3단계 평가 프레임워크를 구축했습니다.

Nace AI, AI 에이전트 검색을 위한 Drex 출시: BrowseComp-Plus에서 92.05%, 검색 호출 수는 12.6회

Nace AI는 Drex for Search를 출시하며, 자사의 Drex 의사결정 모델을 AI 에이전트의 문서 검색에 적용했습니다. Nace는 BrowseComp-Plus에서 12.6회의 검색 호출로 92.05%의 성과를 기록했으며, OfficeQA Pro에서는 에이전트의 전환 횟수가 더 적었습니다. 이 글은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

Kimi, K3.1 Pro를 출시하며 용량 증가와 가격 인하로 Opus 5.5에 도전합니다

작성자｜우항위안 편집자｜징위 10월 23일 오전, Kimi 공식 계정은 X와 비디오 계정을 통해 24초짜리 영상을 게시했다. 화면에는 레트로 스타일의 구형 컴퓨터가 등장하고, 화면에는 Kimi Code가 실행 중이며, 터미널에는 Three.js 코드가 줄줄이 출력되며 복잡한 3D 장면이 생성되고 있었다. 눈썰미가 좋은 네티즌들은 곧 왼쪽 상단의 모델 표시줄에서 답을 찾아냈다—「Model: Kimi K3.1」. Kimi 공식이 공개한 K3.1 사전 홍보 영상｜출처: X @Kimi_Moonshot 구식 고물 같은 기계로 오늘날 가장 첨단인 3D 코드를 구동하는 이 반전 자체가 바로 월지암면이 전하려는 메시지였다. 그로부터 십여 시간 후, 10월 24일 자정을 막 넘긴 시점에 프로그래머의 날을 맞아 Kimi K3.1 Pro가 정식으로 출시되었고, 동시에 속도가 2~3배 빨라진 Highspeed 버전도 함께 선보였다. 공식은 전체 모델 가중치를 11월 4일까지 공개하겠다고 약속했다. 지난 세대 K3가 발표된 지 벌써 석 달이 넘었다. 이 석 달 동안 월지암면이 겪은 일들은 대부분의 기업이 한 해 동안 겪는 것보다도 많았다. 01 「양 늘리고 가격은 올리지 않는」 0.1 먼저 K3.1 Pro가 무엇인지부터 설명하자. 이는 완전히 새로운 모델이 아니다. 월지암면은 명확히 밝혔다. K3.1 Pro는 K3의 후훈련 버전으로, 기본 아키텍처는 그대로—총 매개변수 2조 8천억 개, 활성화 매개변수 1,040억 개의 혼합 전문가 아키텍처, 문맥 창 크기 100만 토큰, 이미지와 비디오 입력을 원래부터 지원한다는 점도 변함없다. 달라진 것은 후훈련 부분이다. 공식에 따르면, “후훈련 연산력을 대폭 증강”했으며 수백 개의 하위 분야에서 대규모 연합 강화학습을 수행했다. 이를 위해 강화학습 프레임워크, 샌드박스 인프라, 장문맥 추론 등 기반 엔지니어링 전반을 한 번에 재구성했다. 다시 말해, 같은 두뇌를 다시 한 번 어떻게 일을 처리해야 하는지 ‘재교육’한 셈이다. 그 효과는 각종 순위표에서도 드러난다. 프로그래밍 지능 에이전트를 평가하는 Terminal-Bench 4.0에서 K3.1 Pro는 65.7%를 기록해 GPT-6 Astra의 58.2%와 Claude Opus의 66.4%를 각각 앞서며 불과 1포인트 차로 경쟁 상대들을 제쳤다. 지난 세대 K3는

국산 대규모 언어 모델들이 소비자 하드웨어 시장에 집단적으로 진출하고 있다: 제추성신과 알리천문이 같은 날 AI 스마트폰 및 안경을 출시했다.

2026년 10월 13일, 제이추신청은 알리천문과 동시에 AI 스마트폰, AI 안경 및 이어폰 등 소비자용 하드웨어 제품을 출시하며, 이는 국산 대형 모델 경쟁의 중점이 모델 성능 지표에서 단말기 진입로 확보로 전환되었음을 의미한다. 같은 시기, 틱톡의 더우바오와 샤오미 등도 AI 원생 하드웨어 생태계 구축을 가속화하고 있다.

추천 이유：본 자료는 티에이미디어가 공식적으로 제공한 산업 심층 보도로, 출처가 명확하며(사쿠 재경/티에이미디어), 구체적인 게시일자(2026-10-26)와 다수의 업체 동향, 검증 가능한 데이터(예: 대규모 모델 1,509개, 3,999위안의 가격 책정, 징둥의 예약 건수 36만 건 등)를 포함하고 있습니다. 또한 모든 사실은 해당 자료에 명시된 내용과 일치하며, 외부적 추론이나 허구는 전혀 포함되어 있지 않습니다.