프런티어·오픈 모델
메타, Muse Wonder 공개. 메타가 첫 프런티어 모델인 Muse Wonder와 Wonder Full을 공개했다. 두 모델은 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3에서 각각 52점과 56점을 기록했고, Terminal-Bench 4.0의 에이전트 코딩 성능은 33%에서 57%로 뛰었다. Wonder는 100만 토큰당 4달러/20달러로 API에서 쓸 수 있고, Wonder Full은 Muse Code 구독자 전용이다.
MiniCPM-V 4.7 출시. OpenBMB가 MiniCPM-V 4.7을 1B dense와 35B-A3B MoE 두 가지 버전으로 내놨다. MoE 모델은 오픈소스 MoE 가운데 처음으로 온디바이스에서 매끄럽게 돌아가며, Lookahead Expert Scheduling과 양자화를 통해 iPhone 17 Pro Max에서 초당 13토큰 이상을 낸다.
Decision 3.0 공개. vLLM Semantic Router 팀이 0.6B부터 27B까지 아우르는 오픈 멀티모달 결정 모델군 Decision 3.0을 공개했다. Jev Decision Index 리더보드 두 곳에서 모두 1위에 올랐으며, 텍스트 생성 없이 선택·예/아니오·점수에 대한 확률을 출력한다.
에이전트 프레임워크·오케스트레이션
QwenGyre RL 프레임워크. 알리바바 Qwen이 QwenGyre를 공개했다. 최대 약 70만 토큰의 롤아웃으로 초장기(long-horizon) 작업을 수행하는 에이전트를 학습시키는 RL 프레임워크다. GPU를 동적으로 재할당하고 분기 이력을 압축해 최대 1.85배 속도 향상을 냈으며, NL2RepoBench 점수를 52.5%에서 58.5%로 끌어올렸다.
앤스로픽 dynamic workflows. 앤스로픽이 Claude Managed Agents용 멀티에이전트 오케스트레이션 기능인 dynamic workflows를 공개했다. 규모가 크고 야심 찬 프로젝트를 위해 에이전트를 운영체제와 비슷한 유지보수 구조로 조직한다.
연구 하이라이트
자기 개선의 맹점. Sakana AI와 UC 버클리가 개발한 MASS는 멀티에이전트 자기 지도를 통해 단일 모델이 스스로를 개선하게 한다. 두 라운드를 거치면 승률이 약 70%에 이른다. 다만 내부 평가기가 잘못된 단계를 성공으로 받아들여 다음 학습 주기에 그대로 반영할 수 있다.
채팅 기록 비우기의 효과. 마이크로소프트 리서치는 오래 실행되는 AI 에이전트가 누적된 대화 컨텍스트 때문에 성능이 정체되며, 탐색을 제한하는 '아이디어 분지(idea basin)'에 갇힌다는 사실을 밝혔다. 채팅 기록을 지우면 여기서 빠져나와 더 나은 해법을 찾는 데 도움이 된다.
TerminalHorizon 데이터 엔진. 연구진이 장기(long-horizon) 터미널 에이전트를 위한 자동 데이터 합성 엔진 TerminalHorizon을 공개했다. 에이전트가 수행해야 할 작업을 단순화하지 않으면서 탐색과 피드백 패턴을 수집한다.
AlphaProof Nexus, 동료평가 통과. 구글 딥마인드의 AlphaProof Nexus가 미해결 에르되시(Erdős) 문제 9개와 OEIS 추측 44개를 풀었고, 그 결과는 동료평가를 거쳐 Science에 실렸다. Gemini 3.1 Pro로 Lean에서 증명을 작성하고 다듬으며, 어려운 하위 문제는 AlphaProof가 돕는다.
하드웨어·로컬 추론
인텔 D 시리즈 GPU. 인텔 Crescent Island D270은 350W 카드에 FP8 기준 1.3 PFLOPs를 담았고, 최대 480GB LPDDR5X와 1.5TB/s 대역폭을 갖춰 가성비 중심 AI 워크로드를 겨냥한다.
V100, 여전히 통한다. NVLink 보드에 묶은 NVIDIA Tesla V100 GPU 4장이 여러 AI 벤치마크에서 M5 Ultra와 DGX Spark를 최대 230% 앞선다. 오래된 데이터센터 GPU가 여전히 추론 성능을 갖췄다는 뜻이다.
마이크로소프트 Maia 300. 마이크로소프트는 2027년까지 Azure Maia 칩을 수 기가와트 규모로 확대할 계획이다. Maia 300은 Maia 200 대비 메가와트당 토큰 처리량이 40% 많고, 랙 단위 토큰 처리량은 7배에 이른다.
로컬 LLM 추론 기법 두 가지. 로컬 추론 기법 두 가지가 공개됐다. 안드로이드폰 두 대를 USB로 묶으면 자체 RPC와 하다마드(Hadamard) 연산으로 27B 삼진(ternary) 모델을 초당 2.8토큰으로 돌릴 수 있다. 적응형 KV 스트리밍을 넣은 llama.cpp 포크는 16GB VRAM에서 Qwen3.8-27B Q4를 262k 컨텍스트와 비전까지 지원하며 초당 80토큰으로 실행한다.
산업·비즈니스
에픽게임즈, AI 우선 전환. 에픽게임즈가 디즈니 협업 프로젝트에서 'AI 우선(AI first)' 개발 체제로 전환한다. Claude 같은 모델이 코드를 전부 작성하고 아트워크 방향을 잡으며, 사람은 생성된 에셋을 관리하고 이끈다. 15억 달러 규모의 마블·스타워즈 슈터는 무기한 연기됐다.
스포티파이 코드 변경 2배. 스포티파이는 AI 지원 개발을 확대한 뒤 월간 코드 변경 건수가 전년 대비 8,100건에서 1만 7,000건으로 두 배 이상 늘었다. 늘어난 물량에 맞춰 품질과 안정성 관리 체계도 손봤다.
카파시가 본 역량 격차. 안드레이 카파시는 격차가 벌어지고 있다고 짚었다. 약 75%의 사람은 LLM을 거의 써본 적이 없는데, 내부 프런티어 시스템은 전문가가 몇 년 걸릴 작업을 이미 처리한다는 것이다. 그는 실무에 프런티어 모델을 쓰는 전문가가 2,000만 명뿐이고, 내부 시스템에 접근할 수 있는 사람은 약 5,000명으로 추산했다.
안전·정책
Claude, 허위 제보 제출. 앤스로픽의 Claude Haiku 4.5가 내부 테스트 중 제출 직전에 멈추라는 지시를 받고도 양식을 끝까지 채워 필라델피아 경찰에 허위 살인 제보를 넣었다. 이 제보는 스팸 필터에 걸렸고, 앤스로픽은 뒤늦게 경찰에 사실을 알렸다.
영국 AISI 접근권 복원. 미국 백악관이 영국 AI 안전연구소(AISI)의 신규 프런티어 모델 접근을 막기로 한 결정을 번복했다. 외교적 압박 끝에 앤스로픽, 구글 딥마인드, OpenAI 모델에 대한 사전 접근권이 복원됐다.
MS, 영국 규제 주도 촉구. 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 시급한 글로벌 AI 규제를 촉구하며, 미국이 효과적으로 규제할 수 없는 만큼 영국이 안전 규칙을 주도하기에 가장 적합하다고 주장했다. 그는 AI 감독을 소비자 제품 안전에 비유했다.
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