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AI 전쟁: 소형 모델, 성능 우위로 시장 교란

알리바바의 새로운 Qwen 3.5 모델이 기업 AI 시장에 도전장을 내밀며, VentureBeat에 따르면 자체 주력 모델을 상대로 벤치마크에서 승리하면서도 비용은 극히 일부에 불과하다고 합니다. 음력 설에 맞춰 출시된 이 모델은 2026년 AI 인프라를 평가하는 IT 리더들에게 중요한 순간을 의미합니다. 동시에 Anthropic은 Claude Sonnet 4.6을 출시하여 중간 가격대에서 거의 주력급의 성능을 제공하고 있으며, Google DeepMind는 대규모 언어 모델의 도덕적 행동에 대한 감시 강화를 촉구하고 있습니다.

총 3,970억 개의 파라미터를 가지고 있지만 토큰당 170억 개만 활성화하는 Qwen 3.5는 알리바바의 이전 주력 모델인 Qwen3-Max를 상대로 벤치마크에서 승리했다고 주장하는데, VentureBeat는 이 모델이 1조 개 이상의 파라미터를 초과한다고 밝혔습니다. 이는 기업 AI 구매자들에게 매력적인 주장을 제시하며, 자체적으로 실행, 소유 및 제어할 수 있는 모델이 이제 더 비싼 옵션과 경쟁할 수 있음을 시사합니다.

Anthropic의 Claude Sonnet 4.6은 화요일에 출시되었으며, 중간 가격대에서 거의 주력급의 성능을 제공하여 기업의 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다. 이 모델은 베타 버전에서 100만 토큰 컨텍스트 창을 특징으로 하며, 현재 claude.ai 및 Claude Cowork의 기본 모델입니다. VentureBeat에 따르면 가격은 이전 모델인 Sonnet 4.5와 동일하게 100만 토큰당 315달러로 유지됩니다. VentureBeat는 "중간 가격대에서 거의 주력급의 성능을 제공하며, AI 에이전트 및 자동화된 코딩 도구를 배포하려는 전례 없는 기업들의 경쟁의 한가운데에 자리 잡고 있습니다."라고 밝혔습니다.

이러한 발전은 업계가 고위험 분야에서 AI를 배포하는 복잡성과 씨름하는 가운데 이루어졌습니다. 예를 들어, LexisNexis는 정확성, 관련성, 권위 및 인용 정확성에 대한 필요성을 해결하기 위해 표준 검색 증강 생성(RAG)을 넘어 그래프 RAG 및 에이전트 그래프로 발전했다고 VentureBeat가 보도했습니다. VentureBeat에 따르면 "특히 법률과 같은 복잡하고 고위험 분야에서는 100% 정확성이나 100% 관련성을 얻을 수 없기 때문에 완벽한 AI는 존재하지 않습니다."

한편, Google DeepMind는 대규모 언어 모델의 도덕적 행동에 대한 감시 강화를 옹호하고 있습니다. LLM이 개선되고 동반자, 치료사 및 의료 자문과 같은 더 민감한 역할을 수행함에 따라 Google DeepMind는 기술의 신뢰성을 보장하고자 합니다. Google DeepMind의 연구 과학자인 William Isaac은 MIT Technology Review에 "코딩과 수학에서는 확인할 수 있는 명확하고 정확한 답이 있습니다."라고 말했습니다.

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