오픈AI가 새 내부 모델로 장기 미해결 수학 문제 100개 이상을 풀었다고 발표했고, 알리바바는 Apsara 2026에서 Qwen4 네 종과 5~10조 파라미터 계획을 공개했습니다. 샤오미는 MiMo-V2.6 Pro와 Flash를 오픈웨이트로 풀었고, 구글은 Gemini를 운영체제에 넣은 노트북 Googlebook을 내놨습니다.
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점수보다 공개 범위가 큽니다. 학습 환경과 코드가 같이 열려 자기 문제로 갈아 끼울 수 있고, 학습 값을 숫자로 적어 둔 것도 드뭅니다.
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사전학습을 마친 모델에 대규모 강화학습을 더하는 동안 더 학습된 버전이 나오면 탐색 중인 에이전트를 새 버전으로 교체했습니다. 학습과 난제 탐색을 같은 24일 안에서 함께 돌린 방식이 발표 속도를 만들었습니다.
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로봇이 사람 일을 대신하려면 판단보다 손이 먼저 막힙니다. 6,500달러라는 값은 실험실 바깥으로 내려오기 시작했다는 표시입니다.
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경쟁 대상이 GPU에서 전력과 데이터센터를 지나 대륙을 잇는 회선까지 넓어졌습니다. 2029년이라는 시점이 이 투자의 시간 단위를 보여 줍니다.
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구글 발표 기준으로 이 개요 한 장에 출처 요약과 인포그래픽, 퀴즈, 플래시카드 같은 학습 자료가 함께 묶입니다.
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처리량이 2.3~2.8배면 같은 GPU 시간에 돌릴 수 있는 학습 반복 횟수도 그만큼 늘어납니다.
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Claude Code 구독에는 5시간 단위 한도와 주간 한도가 걸려 있어, 공식 CLI를 거치는 요청은 이 한도 안에서 계산됩니다.
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참고 이미지를 과금하지 않아, 기준 이미지를 여러 장 넣고 같은 인물이나 제품을 반복해 그리는 작업에서도 결과물 장수만큼만 돈이 나갑니다.
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마이크로소프트가 2024년 Copilot+ PC 조건으로 내건 NPU 성능이 40TOPS였고, Googlebook은 45TOPS 이상을 기본으로 잡았습니다.
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공식 페이지 기준으로 최대 4.5배는 학습된 초안 모델 Flash를 켠 값이고, 편집 작업은 1.8~3.9배, 첫 단어가 나오기까지는 3.6~5.5배 빨랐습니다.
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이번 발표는 학습 중인 모델의 이름과 규모 계획이고, 네 모델의 출시일과 가격은 나오지 않았습니다.
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Codex CLI는 오픈소스로 공개된 터미널용 코딩 에이전트라, 음성 모드의 동작도 변경 기록과 코드로 확인할 수 있습니다.
수학 난제 100건 발표와 같은 날 독립 수학 자문그룹을 세운 순서는 〈난제 100건 넘긴 오픈AI 내부 모델, 같은 날 독립 수학 자문그룹이 섰습니다〉에 정리했습니다.
