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4개월 만에 네 번째 Flash — Gemini 3.8의 추론·코딩 도약
Google이 9월 2일 추론·코딩 최강 Flash 모델 Gemini 3.8을 공개했다. 3.7 Flash 출시 3주 만에 나온 후속작으로, Gemini 3.8 Flash와 사이버보안 특화 3.8 Flash Cyber 두 가지 변형이 제공된다.
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Insights의 LLM 기사
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GPT-6 Astra, Pro·Enterprise·API 전면 개방과 불투명 추론 논란
OpenAI가 9월 4일 GPT-6 Astra를 ChatGPT Pro, Enterprise, Business Premium 전 사용자와 API에 공개했다. 컴퓨터 사용·소프트웨어 엔지니어링 최고 성능을 주장하지만 추론 과정을 외부에서 관찰하기 어려운 '불투명 재귀' 방식을 도입해 안전성 우려도 제기됐다.
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K2 Horizon 6종, 0.9B~375B 전면 공개…코드·훈련 데이터까지 연 공개형 LLM
0.9B부터 375B까지 이어지는 6개 모델이 가중치뿐 아니라 코드, 훈련 데이터, 방법론까지 Apache 2.0으로 풀렸다. 가장 작은 모델은 시계급 기기를, 가장 큰 모델은 기업용 추론을 겨냥하며 토큰 블록 병렬 생성으로 약 3배 속도 향상을 내세운다.
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GitHub Copilot, GPT-6 Astra 전면 도입…10개 개발 환경서 장기 자율 코딩 지원
GPT-6 Astra가 GitHub Copilot의 10개 개발 환경에 일반 제공되며 장시간 자율 코딩 경쟁이 실제 도구 단계로 들어섰다. Pro+·Max·Business·Enterprise 등 4개 요금제가 대상이고 기업 관리자는 모델 정책으로 접근을 통제하며 배포는 계정별로 점진 진행된다.
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GPT-6 Astra 출시, ExploitBench 100%·SRE-Bench 99.2%로 컴퓨터 작업 전면화
컴퓨터에서 사람이 하던 작업을 끝까지 수행하는 GPT-6 Astra가 제한 배포를 시작했다. ExploitBench 100%, SRE-Bench 4회 시도 기준 99.2%를 기록해 생산성 향상과 사이버 위험이 동시에 커졌으며 API 가격은 입력 100만 토큰당 10달러다.
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SafeQL, 생성 SQL 오류 87.4% 부분 수리…기업용 에이전트 토큰 최대 15.1배 절감
생성된 SQL 전체를 다시 쓰지 않고 틀린 부분만 고치는 SafeQL이 BIRD의 실행 오류를 최대 87.4% 해결했다. 전체 재생성 대비 토큰은 최대 15.1배, 수정 시간은 최대 29.6배 줄어 기업용 AI 에이전트의 비용과 신뢰성을 함께 겨냥한다.
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Claude·Codex·Cursor 도구 선택 일치율 42%, 1만6893회 실험의 결론
같은 개발 과제를 줘도 Claude Code·Codex·Cursor가 같은 외부 도구를 고른 비율은 42%뿐이었다. 1만6893회 실행 기록은 코딩 에이전트의 선택이 모델 이름뿐 아니라 검색 습관, 언어, 기존 저장소 구조에 크게 흔들린다는 사실을 보여준다.
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Meta Muse Spark 1.3, 도구 호출 20%·토큰 25% 줄이고 장기 에이전트 강화
Meta의 Muse Spark 1.3이 이전 버전보다 도구 호출을 약 20%, 토큰 사용을 약 25% 줄이면서 장기 코딩·에이전트 작업을 강화했다. 모호한 지시에는 질문하고 중대한 행동 전에는 확인하는 방식으로 작업 지속성과 통제 가능성을 함께 높였으며, 공개 가중치도 예고했다.
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GPT-6 Astra, FrontierMath 98%·ARC-AGI-3 99.9%로 추론 한계선 재설정
GPT-6 Astra가 FrontierMath Tier 4에서 98%, ARC-AGI-3에서 99.9%, ExploitBench에서 100%를 기록하며 수학·추론·사이버 역량의 기준선을 동시에 끌어올렸다. 다만 OpenAI 자체 평가가 포함된 만큼 독립 재현과 실제 제품 환경의 안전성 검증이 다음 관문이다.
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Gemini 3.8 Flash·Cyber 출시, Chrome 유효 패치 2.6배·취약점 성공률 70% 돌파
Google DeepMind이 Gemini 3.8 Flash와 보안 특화 Cyber 모델을 내놨다. Cyber는 내부 20개 언어 취약점 평가에서 성공률 70%를 넘었고, Chrome 코드에서는 대형 상용 모델보다 올바른 패치를 2.6배 더 많이 만들었다. 범용 모델의 도입 가격은 3.7과 같다.
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Claude Fable 5.1·Mythos 5.1 공개, 캐시 비용 75% 낮추고 이중 안전 등급화
Anthropic이 같은 기반 모델을 일반용 Fable 5.1과 검증 기관용 Mythos 5.1로 나눴다. 캐시 읽기 비용은 75% 내려가고 에이전트형 작업 비용은 최대 약 45% 줄어드는 한편, 생물학 안전장치의 정상 요청 개입은 85% 감소했다. Fable은 API와 주요 클라우드에도 제공된다.
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104GB Qwen을 48GB Mac에서 12 tok/s로, slotstream의 SSD 승부
메모리에 들어가지 않는 125B MoE 모델을 SSD에서 필요한 expert만 불러 48GB Mac에서 약 12 tok/s로 돌린 구현이 화제다. 실제 측정값과 저사양 추정치를 구분해 공개하면서 로컬 추론의 병목을 RAM 용량에서 저장장치 대역폭으로 옮겼다.
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