키미 K3 전체 가중치 공개…2조 8천억 매개변수에 독자 라이선스 🔓🧠
문샷 AI가 7월 27일 키미 K3의 전체 가중치를 허깅페이스에 공개했습니다. 총 2조 8천억 매개변수 MoE 모델로, 4비트로 학습돼 파일 용량만 약 1.4TB에 이르는데요. 라이선스는 MIT가 아닌 독자 ‘키미 K3 라이선스’라 최근 12개월 매출 2천만 달러가 넘는 사업자는 별도 계약을 맺어야 합니다. 더 알아보기
그록, 구글 워크스페이스 애드온 출시…독스·시트·슬라이드 직행 📄⚡
스페이스XAI가 7월 24일 구글 독스와 시트, 슬라이드에서 바로 쓰는 무료 애드온 ‘그록’을 출시했습니다. 대기 명단이나 베타 신청 없이 한 번 설치하면 세 앱에서 모두 작동하고, 시트 수식 작성부터 개요를 슬라이드 덱으로 바꾸는 작업까지 처리하는데요. 마이크로소프트 365에 이어 양대 오피스 환경을 모두 지원하는 드문 사례가 됐습니다. 더 알아보기
허브스팟, AI 에이전트 통합 관리 ‘에이전트 허브’ 공개 베타 🤖🗂️
허브스팟이 7월 23일 AI 에이전트를 한곳에서 만들고 관리하는 ‘에이전트 허브’와 ‘에이전트 빌더’를 공개 베타로 내놨습니다. 프로페셔널·엔터프라이즈 등급 고객이 대상이고, 여러 팀이 각자 만든 에이전트가 같은 고객 정보를 공유해 상담과 후속 대응이 끊기지 않는데요. 도입 사례인 이그나이트 리딩은 연간 약 350시간을 절감했습니다. 더 알아보기
구글 웨이모, 한국 법인 ‘웨이모코리아’ 설립…국내 진출 첫발 🚗🇰🇷
구글 모기업 알파벳의 자율주행 자회사 웨이모가 7월 24일 ‘웨이모코리아 유한회사’ 설립 등기를 마쳤습니다. 서울 서초구에 자리 잡았고 자본금은 1억 5,000만 원, 사업 목적에 자율주행 기술 기반 여객자동차 운수사업이 포함됐는데요. 다만 국내는 시범운행지구 밖 무인 로보택시를 상시 운영할 법적 틀이 아직 없어 서비스 시점은 제도 정비 속도에 달렸습니다. 더 알아보기
오픈웨이트 지지 서한 50곳으로 배증…오픈AI 합류, 앤트로픽 불참 ✍️⚖️
젠슨 황 엔비디아 CEO가 주도한 오픈웨이트 규제 자제 요구 서한의 서명 기업이 하룻밤 사이 두 배인 50곳으로 늘었습니다. 폐쇄형 상용 모델을 주력으로 삼아 온 오픈AI가 합류하며 배증의 계기가 됐고, 마이크로소프트·메타·AMD·IBM·허깅페이스 등이 이름을 올렸는데요. 반면 아마존과 앤트로픽은 서명하지 않았습니다. 더 알아보기
블랙포레스트랩스 ‘FLUX 3’…영상·오디오·로봇 동작 한 모델로 🎬🦾
독일 블랙포레스트랩스가 7월 23일 멀티모달 생성 모델 ‘FLUX 3’를 공개했습니다. 하나의 가중치를 이미지와 영상, 오디오로 동시에 학습한 뒤 같은 구조를 로봇 동작 예측까지 확장했고, 20초 길이 영상에 소리가 함께 생성되는데요. 클링 v3 프로나 시댄스 2.0 같은 주요 영상 모델 중 같은 구조 안에서 오디오를 함께 만드는 모델은 없습니다. 더 알아보기
오픈AI가 만든 AI가 자사 챗봇을 84% 뚫었다 🔴🛡️
오픈AI가 자사 챗봇을 가장 집요하게 공격할 존재로 사람 해커가 아니라 AI를 택했습니다. 7월 15일 공개된 GPT-Red는 스스로 공격법을 발명하도록 훈련된 자동화 레드팀 AI인데요. 사람 전문가가 13%에서만 성공한 시나리오에서 84%를 뚫었고, 오픈AI 사무실의 AI 자판기 ‘벤디’를 실제로 털어 100달러가 넘는 상품을 0.50달러에 팔게 만들었습니다.
공격의 진짜 목적은 방어력 강화입니다. GPT-Red가 찾아낸 공격을 훈련 데이터로 삼은 GPT‑5.6은 직접 프롬프트 인젝션 공격 실패율을 0.05%까지 낮췄는데요. GPT‑5.1에서 95%가 넘게 통하던 ‘가짜 추론 과정’ 공격도 10% 미만으로 떨어졌습니다. 👉 공격을 만든 AI가 곧 백신이 되는 구조, 확인해 보세요. 더 알아보기
거대 AI가 70억 파라미터 작은 AI에게 완패했다 📉🐜
파라미터가 수천억 개인 거대 AI가 70억 개짜리 작은 AI에게 완패했습니다. 학생들이 제출한 파이썬 코드 4만 8,646건으로 오류 종류를 골라내게 한 시험에서, 소형 전용 모델 코드라마가 매크로 F1 80.6%로 최고 성적의 제미나이 2.5 프로(71.9%)를 앞섰는데요. 오류 유무만 가르는 단계에서는 96.3%까지 올라갔습니다.
비결은 크기가 아니라 준비 방식이었습니다. 코드 채점이라는 한 우물만 판 작은 전문가가 무엇이든 조금씩 아는 만능 거대 모델을 특정 분야에서 이긴 셈인데요. 거대 모델들은 정체를 알 수 없는 오류가 나오면 일단 ‘논리 오류’로 찍는 버릇을 드러냈고, GPT-3.5는 이 비율이 92.8%에 달했습니다. 👉 이제 ‘얼마나 큰가’보다 ‘무엇을 위해 훈련됐는가’를 따져야 하는 이유, 확인해 보세요. 더 알아보기
순이익 61조 기대가 반년 만에 ‘생존 모드’로 뒤집혔다 ✈️💸
연초 순이익 61조 원을 기대하던 세계 항공업계가 반년도 안 돼 ‘생존 모드’로 돌아섰습니다. 미국과 이란의 전쟁으로 항공유 가격이 전년 대비 약 70% 급등하면서 운영비 중 연료비 비중이 25.4%에서 31.4%로 뛰었는데요. 딜로이트가 CEO 21명에게 물으니 경영의 첫 번째 기준이 ‘성장’이 아니라 ‘이 노선이 돈이 되느냐’로 바뀌어 있었습니다.
그런데 거의 모든 영역에서 몸을 사리는 CEO들이 유독 AI에는 지갑을 열었습니다. 올해 기술 투자 1순위는 60%가 넘는 응답률로 AI와 머신러닝이었고, 활용 1순위는 실시간 수요에 따라 좌석값을 바꾸는 동적 가격 책정이었는데요. 정작 도입을 막는 건 자금이 아니라 AI와 함께 일할 인재 부족이었습니다. 👉 방어만 하는 CEO가 AI에는 투자하는 이유, 확인해 보세요. 더 알아보기
클로드 오퍼스 5, 프롬프트는 더 쓰지 말고 지워라
지시를 더 자세히 붙이면 결과가 좋아진다. 그동안의 상식이었다. 클로드 오퍼스 5에서는 이 상식이 뒤집혔다. 앤트로픽이 7월 24일 공개한 공식 프롬프팅 문서에는 새로 쓸 문장보다 지울 문장이 먼저 나온다. 이 회사는 오퍼스 5와 페이블 5용으로 클로드 코드의 시스템 프롬프트에서 80%가 넘는 분량을 덜어냈고, 코딩 평가에서 측정 가능한 성능 저하는 없었다.
핵심은 오퍼스 5가 시키지 않아도 스스로 검증한다는 점이다. “복잡한 작업에 최종 검증 단계를 넣어라”, “답을 다시 확인해라” 같은 지시는 이제 같은 일을 두 번 하게 만든다. 문서는 이런 지시가 과잉 검증을 유발하며 제거해도 품질 손실이 없다고 명시했다. 오퍼스 5의 가격은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 25달러로 이전 오퍼스 4.8과 같다. 비용이 그대로인 만큼 프롬프트에서 덜어낸 토큰은 그대로 절감으로 이어진다.
대신 붙여야 할 문장은 따로 있다. 오퍼스 5는 기본 응답이 이전보다 길고, 에이전트 작업 중 진행 상황을 자주 알리며, 요청하지 않은 단계까지 스스로 더하기도 한다. 추론 강도를 낮춰도 답변 길이는 안정적으로 줄지 않으므로 길이와 보고 방식, 작업 범위는 프롬프트로 직접 지시해야 한다. 무엇을 하지 말라고 막기보다 원하는 방식을 묘사하는 편이 효과적이다.
추론 강도(effort)는 max부터 low까지 다섯 단계이고 API 기본값은 high다. 권장 방식은 high에서 시작해 평가 결과를 보고 조정하는 것이다. 30분이 넘는 코딩과 에이전트 작업은 xhigh로 올리고, 품질이 유지되는 구간에서는 low와 medium을 비용 조절 수단으로 쓴다. 다만 추론 강도는 모델이 얼마나 생각하는지를 조절할 뿐 답변 길이를 줄이지는 않는다는 점을 기억해야 한다.
더 근본적인 변화는 규칙을 주던 방식에서 판단에 맡기는 방식으로의 전환이다. 앤트로픽은 사내 기록에서 “적절히 문서화하라”와 “주석을 달지 마라”처럼 충돌하는 지시가 한 요청 안에 함께 들어간 사례를 확인했고, 모델은 이를 조율하느라 더 오래 생각한다. CLAUDE.md는 가볍게 유지하고 토큰 대부분을 코드베이스의 함정을 적는 데 쓰라는 것이 지금의 권고다. 결국 프롬프트 한 줄을 지우는 것만으로 비용이 줄고 품질은 유지되는 시대가 열린 셈이다.
👉 오퍼스 5, 지워서 더 잘 쓰는 법 자세히 알아보기
![[AI 활용팁] GPT-5.6 제대로 쓰기…추론 강도 기본값만 알아도 요금 줄어든다](https://aimatters.co.kr/wp-content/uploads/2026/08/howto-gpt56-reasoning-effort.jpg)
