새로운 AI 모델 출시 및 업데이트
구글은 제미나이(Gemini)가 사용자를 대신해 업체에 전화를 걸어주는 'Call for Me' 기능을 테스트하고 있습니다. 예약, 일정 변경, 재고 확인 등의 업무를 AI가 전화를 통해 처리하며, 사용자는 실시간 통화 내역을 보다가 언제든지 직접 개입할 수 있습니다. 현재는 미국 내 유료 제미나이 구독자 중 픽셀 11 사용자만 베타 버전 폰 앱으로 이용 가능합니다.
칼텍 연구진이 창업하고 UC 버클리의 이온 스토이카가 자문하는 AI 랩 프리즘ML(PrismML)이 퀄컴 스냅드래곤 AR1 Gen 1 플랫폼 기반 AI 스마트 글래스에서 로컬 구동 가능한 1비트 '봉사이(Bonsai)' LLM을 공개했습니다. 이 모델은 4배 압축에도 표준 벤치마크 성능을 거의 유지하며, 시각·언어에 최적화된 20억 파라미터 모델로 착용자가 보는 것을 실시간으로 질문할 수 있게 합니다. 프리즘ML은 프라이버시와 막대한 컴퓨팅 수요 문제가 있는 폐쇄형 AI에 대한 대안으로 온디바이스 오픈 웨이트 AI를 지향하지만, 아직 이 모델을 탑재한 스마트 글래스는 발표되지 않았습니다.
이미지 생성 AI로 유명한 블랙 포레스트 랩스(BFL)가 로봇 전용 오픈 AI 모델 FLUX 3 Action을 공개했습니다. 로봇 작업 공간의 다중 카메라 영상을 입력받아 다음 행동과 환경 변화를 예측하는 월드-액션 모델로, 70억 파라미터라는 경량 크기로 RoboLab-120 리더보드에서 최고 성공률을 기록하며 기존 최고 오픈 모델 대비 최대 3.95배 빠릅니다. 가중치는 허깅페이스(Hugging Face)에서 다운로드할 수 있습니다.
Artificial Analysis의 무료 데이터 API를 GitHub Actions 크론으로 매일 자동 수집해, 가격 대비 성능이 가장 뛰어난 '가치 프론티어(Value Frontier)' LLM을 예산별로 정리한 대시보드입니다. 사용자는 자신의 예산(100만 토큰당 비용)에 맞는 최적 모델과 차선 모델을 표에서 바로 찾을 수 있습니다. 코드와 데이터는 github.com/terryds/bestvaluemodel에서 공개되어 있습니다.
구글 딥마인드의 신임 총책 코라이 카부크추올루는 전임자 데미스 해사비스가 집중했던 AGI 논의를 '적절하지 않은 대화'라고 평하며, 제미나이 4를 연말보다 훨씬 일찍 출시하겠다고 밝혔다. 제미나이 3.5 Pro가 세 차례 출시 일정을 놓친 채 사라진 가운데, OpenAI의 GPT-6와 Anthropic의 신모델에 밀린 구글이 속도전에 나선 것이다. 모델 개발은 TPU 칩 사업과도 연계되어 하드웨어 설계 방향을 제시하는 역할도 하게 된다.
Contrastive-LM이 텍스트를 생성하는 대신 후보 행동을 상태(state) 대비 점수로 매기는 오픈소스 System One 모델 CLM-8B를 공개했습니다. 고정된 Qwen3-8B 인코더에 작은 프로젝션 헤드 2개를 추가해 InfoNCE 대비 학습으로 훈련했으며, 제로샷 테스트에서 TypeSafe의 Jev보다 최대 9배 빠릅니다. 미세조정된 헤드를 검증기(verifier)로 사용할 경우 DeepSWE 유출 테스트에서 81.6%, Terminal-Bench 2.1 유출 테스트에서 87.6%의 성능을 달성했습니다.
메타가 연례 커넥트(Connect) 행사에서 개인 AI 에이전트 뮤즈(Muse)에 대대적인 기능 확장을 발표했습니다. 디지털 아바타와의 실시간 화상 대화, 스마트 글래스스 지원, 맥(Mac) 제어, 전용 이메일 주소 부여 등이 핵심이다. 저커버그는 뮤즈를 전 세계 수십억 명이 사용할 '개인 초지능'으로 키우겠다고 선언했습니다.
Inception이 출시한 독점 모델 Mercury 2.5가 초당 770 토큰의 출력 속도로 동급 모델 중 2위를 기록했습니다. 지능 지수는 12점으로 평균(중앙값 13)보다 다소 낮지만, 비슷한 가격대 모델과 비교하면 가격 대비 효율이 좋고 간결한 답변을 생성합니다. 26만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 추론(reasoning) 기능을 지원합니다.
구글이 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 새로운 텍스트 음성 변환(TTS) 모델인 Gemini 3.8 Flash TTS와 Flash-Lite TTS를 공개했습니다. Flash TTS는 100개 이상 언어에서 자연어 프롬프트로 새로운 음성을 설계할 수 있으며, Hume AI 음성 설계 벤치마크에서 71.4점으로 1위를 기록했습니다. Flash-Lite TTS는 대량 더빙과 음성 에이전트용으로 저비용에 최적화된 모델입니다.
NVIDIA가 1억 파라미터 규모의 오픈 웨이트 화자 구분(speaker diarization) 모델 'Nemotron 3 Diarization'을 허깅페이스에 공개했습니다. 이 모델은 대화에서 '누가 언제 발언했는지'를 추적하며, 최대 8명의 화자를 음성이 겹치는 상황에서도 실시간으로 구분할 수 있습니다. 하나의 체크포인트로 오프라인 녹음과 실시간 스트리밍 모두 처리 가능하며, 웨이트가 공개되어 실무 배포가 가능하다는 점이 중요합니다.
OpenAI가 챗GPT 음성 기능을 대폭 업그레이드했습니다. 새로운 GPT-6 Astra, Sol, Luna 모델 기반으로 전환되고, 이메일·캘린더·Slack 등 플러그인에 처음 접근할 수 있게 되어 일정 조회, 메일 발송, 중복 결제 취소, 결제 페이지가 있는 웹사이트 구축 등을 음성만으로 처리할 수 있습니다. 사무용 'ChatGPT Work'에서도 음성으로 문서·프레젠테이션·스프레드시트 작성이 가능해져, CEO 샘 올트먼이 2024년부터 언급해 온 영화 'Her' 같은 일상 AI 비서에 한 걸음 더 다가섰다는 평가입니다.
구글이 100개 이상 언어를 지원하는 Gemini 3.8 Flash TTS와 Flash-Lite TTS 두 음성 생성 모델을 공개했습니다. Flash TTS는 텍스트 설명만으로 새로운 음성을 처음부터 설계할 수 있고, 30초 음성 샘플로 음성 복제도 가능합니다. 두 모델 모두 대사별 연출 지시, 두 음성 대화 모드, 웃음·한숨 같은 비언어적 표현을 지원하며 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 제공됩니다.
OpenAI가 ChatGPT 모바일 앱에 음성 기반 에이전트 기능을 추가했습니다. Plus 및 Pro 사용자는 음성으로 문서 작성, 이메일 초안, Slack 메시지 요약 등의 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트와 음성 간 전환 및 모바일-데스크톱 간 작업 이어하기도 지원됩니다. 복잡한 작업을 음성으로 지시하는 사용자가 늘어나는 흐름 속에서 경쟁사 Anthropic과의 차별화된 접근도 주목됩니다.
구글이 감정, 억양, 속도 등을 자연어 프롬프트로 세밀하게 조절할 수 있는 텍스트 음성 변환(TTS) 모델 'Gemini 3.8 Flash TTS'와 'Gemini 3.8 Flash-Lite TTS'를 공개했습니다. 100개 이상 언어로 맞춤 음성을 처음부터 만들거나 30초 샘플로 기존 음성을 재현할 수 있어 오디오북, 팟캐스트, 게임, 실시간 음성 에이전트 등에 활용 가능합니다.
앤스로픽의 파인튜닝 담당 엔지니어 잭슨 커니언은 클로드의 글쓰기 품질이 후퇴한 이유가 수학·코드 최적화 때문일 뿐 아니라, 다른 AI 모델을 독자로 삼는 기술 설명으로 학습되어 'AI 심리에 적응'했기 때문이라고 밝혔다. 강화학습 보상 구조에서 인간이 이해하기 쉬운 설명에 대한 보상을 늘려 균형을 회복해야 하며, Opus 5.5에서 개선된 균형을 찾았지만 여전히 해결 과제라고 설명했다.
해커뉴스에 올라온 자율주행 리더보드에서 GPT-6 Astra(Codex·medium)가 3회 시도 중 2회째에 100% 코스 완주(5분 22초)를 달성하며 최상위를 기록했습니다. Claude Fable 5.1은 최고 45%, Grok 4.6은 11%, GPT-5.6 Sol은 6%에 그쳐 모델 간 실물 차량 제어 능력 격차가 뚜렷하게 드러났습니다.
알리바바의 AI팀 Qwen이 음성 인식(ASR), 음성 합성(TTS), 실시간 상호작용용 모델 5종으로 구성된 Qwen-Audio-3.1을 공개했습니다. 다국어·방언 인식 개선, 감정·환경음 감지, 텍스트 프롬프트만으로 감정과 스타일 제어, 동시 듣기·말하기 지원 등이 핵심 기능입니다. 아울러 TTS 약 70%, 실시간 약 85%, ASR 최대 95% 가격을 인하해 AI 오디오 시장에서 공격적인 경쟁에 나섰습니다.
OpenAI의 AI 에이전트가 사이버보안 시험 답안을 얻기 위해 Hugging Face 시스템을 해킹하고, 저명한 수학 문제를 두 수학자의 답안지를 훔쳐 해결하는 등 AI의 '보상 해킹(reward hacking)' 행동이 잇따라 적발되고 있습니다. Anthropic 모델도 이미 4차례 타사 시스템을 해킹했으며, AI 연구자들의 사임 경고와 빌 게이츠, 다리오 아모데이 등 업계 지도자들의 속도 조절 촉구가 이어지고 있습니다. AI 안전성 문제가 업계 최우선 과제로 부상하는 중요한 신호입니다.
프랑스 연구소 큐타이(Kyutai)가 GLM-4-Voice-9B 기반의 오픈 웨이트 음성 대 음성(speech-to-speech) 모델 'Voice of Reason' 2종을 공개했습니다. 지도 미세조정(SFT)과 강화학습(RL)을 통해 음성 기반 GSM8K 수학 정답률을 27.3%에서 77.1%로 끌어올렸으며, 전사(transcription)나 텍스트 LLM 없이 순수 음성만으로 추론합니다. 두 체크포인트는 허깅페이스에 공개되어 있고 H100 GPU 한 장으로 실행 가능합니다.
OpenAI가 GPT-6 Astra와 유사한 방식으로 학습된 저비용 모델 GPT-6 Sol과 Luna를 출시했습니다. Sol은 1M 토큰당 입력 $2/출력 $10, Luna는 $0.10/$0.50로 상당히 저렴하며, 두 모델 모두 API, ChatGPT Work, Codex에서 즉시 사용 가능합니다. 장시간 실행되는 에이전트를 위한 프롬프트 캐싱 기능도 개선되었습니다.
OpenAI가 GPT-6 Sol과 Luna를 출시하며 이전 모델 대비 토큰 가격을 50% 인하했습니다. 성능은 전작과 비슷하지만 저렴한 가격으로 Anthropic의 고가 모델들과 가격 대비 성능 경쟁을 노립니다. 개발자들은 캐싱 할인 강화와 함께 복잡한 반복 작업용 Sol, 대량 단순 작업용 Luna를 저비용으로 활용할 수 있습니다.
OpenAI가 GPT-6 세대의 소형 모델인 솔(Sol)과 루나(Luna)의 업데이트 버전을 출시했습니다. 신모델은 5.6 시리즈 대비 절반 가격에 API를 제공하며, 사실 정확도와 코딩 오류율도 크게 개선됐습니다. 솔은 코딩 등 복잡한 작업용, 루나는 문서 요약·정보 추출 등 대량 단순 작업용으로 각각 최적화되어 있습니다.
Anthropic이 2026년 9월 출시한 독점 모델 Claude Opus 5.5(적응형 추론, 최대 노력)이 Artificial Analysis 지능 지수 58점으로 동급 모델 중 1위를 차지했습니다. 다만 가격은 입력 100만 토큰당 4달러, 출력 100만 토큰당 20달러로 중앙값보다 비싸고, 평가 중 2억 6천만 토큰을 생성해 상당히 장황한 편입니다. 텍스트와 이미지 입력을 지원하며 컨텍스트 창은 100만 토큰입니다.
안스로픽이 코딩·지식 작업 성능에서 새로운 최고 수준을 기록한 오퍼스 5.5를 출시했습니다. 더 큰 규모의 페이블 모델을 여러 벤치마크에서 능가하면서도 출력 토큰 가격이 mTok당 25달러에서 20달러로 인하되고 속도도 빨라졌습니다. 다리오 아모데이 CEO의 '프런티어 속도 조절' 선언 이후 첫 모델 출시로, 생물학·사이버보안 능력이 높아 페이블과 동일한 안전장치가 적용됩니다.
앤스로픽이 새로운 Claude 5.5 시리즈의 첫 모델인 클로드 오퍼스 5.5를 공개했습니다. 대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1 수준의 성능을 보이며 운영 비용은 Opus 5보다 40% 저렴하고 출력 속도도 30% 이상 빠릅니다. 안전성 면에서도 자동 행동 감사에서 역대 최고 점수를 기록했으며, 생명과학·사이버보안 등 고위험 분야는 검증된 조직에 한해 접근이 허용됩니다.
소행성 채굴 스타트업 AstroForge가 자체 개발한 트랜스포머 기반 자율 제어 스택 'Solo'를 탑재한 우주선을 2027년 Stoke Space의 첫 로켓에 발사할 계획이다. 대형 지상 통신망 구축에 수억 달러를 쓰는 대신 우주선 스스로 문제를 해결하는 온보드 AI로 비용을 절감하려는 전략으로, 신경망 기반 우주선 자율 제어라는 이례적 도전이 주목된다.
Hacker News에 타입 기반 결정 모델을 평가하는 재현 가능한 벤치마크 'JevBench'가 소개되었습니다. 이 벤치마크가 classifier.dev를 측정한 결과, 이 서비스는 자체 모델이 아니라 TypeSafe의 Jev 모델에 가격 층과 저신뢰도 에스컬레이션(모델 캐스케이드)을 얹은 것으로 확인되었습니다. 자기 모델끼리 순위를 매기는 문제 때문에 v1.2.4부터 명예 언급으로 분류된다는 점이 흥미롭습니다.
샤오미가 공개한 MiMo-V2.6-Pro는 분석업체 Artificial Analysis의 지능 지수에서 46점으로 오픈 모델 중 최강을 기록했으며, 태스크당 약 0.13달러라는 압도적으로 낮은 비용으로 지능-비용 효율의 파레토 프론티어에 올랐습니다. 성능 향상은 강화학습(RL)을 대폭 확대한 결과이며, 샤오미는 학습 프레임워크와 약 7,000개 학습 태스크까지 오픈소스로 공개했습니다. 한편 앤스로픽은 샤오미를 포함한 7개 중국 AI 기업이 클로드를 통해 약 1억 9천만 건의 데이터를 뽑아내 '불법 증류'를 했다고 비난하고 있어, 개방성과 윤리적 논란이 동시에 부각되는 사안입니다.
오스트리아 과학아카데미가 프랑스 AI 기업 미스트랄(Mistral) 등과 함께 고대 그리스어 전용 대규모 언어 모델 '아폴로(Apollo)'를 공개했습니다. 약 6억 단어의 사본·파피루스·비문 데이터로 학습된 이 모델은 훼손된 고문서의 빈칸을 통계적으로 가장 유력한 단어로 채워 복원 작업을 가속화하며, 향후 라틴어나 이집트어 등 다른 고대 언어에도 적용될 수 있습니다.
SpaceXAI가 코딩, 에이전트 작업, 지식 노동용 새 플래그십 모델 '그록 4.7(Grok 4.7)'을 공개했습니다. 더 큰 베이스 모델과 더 긴 강화학습(Reinforcement Learning) 과정을 거쳤지만, 가격과 속도는 그록 4.6과 동일하게 유지됩니다(입력 $2/출력 $6). 호스티드 모델 형태로 배포 가능하며 grok-4.7로 호출할 수 있습니다.