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10월 29일, 쾌과기 보도에 따르면 바이트댄스 산하 ‘더우바오 워크’가 기업 고객을 대상으로 새로운 제3자 대형 모델 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 기업들이 그동안 서로 다른 업체로부터 개별적으로 구매하던 방식을 탈피하고, 사용자가 하나의 작업 화면에서 장문 처리, 코드 작성, 논리 추론 등 다양한 작업 요구에 따라 여러 주요 대형 모델을 유연하게 전환할 수 있도록 합니다. 첫 번째 단계에서는 이미 세 가지 업계 대표 모델이 연동되었습니다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
