Anthropic, 기업공개 로드쇼 시작, Google, Gemini 4 Carbon 정식 출시, OpenAI, Businesses in ChatGPT 출시

Anthropic이 기업공개 로드쇼를 시작한다. 클래스 A 주식 8억 2,500만 주를 주당 70~78달러에 공모하며, Nasdaq 종목 기호는 « ANT »다. Google은 개발자, 기업, Ultra 구독자에게 Gemini 4 Carbon을 공개한다. 11월 30일까지 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러에 제공하며, Cursor, GitHub Copilot, Perplexity, Devin도 같은 날 이를 도입했다. 이 가운데 일부는 자체 측정 결과도 공개했다. OpenAI는 Businesses in ChatGPT를 베타로 출시하고, Anthropic은 Claude에 Whiteboards, Sheets, Data를 추가한다. ByteDance와 MiniMax는 Seedream 5.5와 H3-Image를 공개하고, 엘리제궁은 16개국, 10개 기업, 7개 단체가 서명한 AI 안전성 호소문을 발표한다.

Anthropic, 기업공개 로드쇼 시작: 8억 2,500만 주를 70~78달러에 공모

11월 10일 — SEC에 S-1을 공개 제출한 지 2주 만에 Anthropic이 기업공개 로드쇼를 시작한다. 로드쇼는 공모가 확정에 앞서 투자자를 대상으로 진행하는 설명회다. @AnthropicAI가 공유한 회사 뉴스룸 게시물에 따르면, 이번 공모 대상은 클래스 A 보통주 8억 2,500만 주다. 이 중 대부분인 801 351 354주는 Anthropic이 발행하며, 나머지 23 648 646주는 일부 기존 주주가 매각한다. 회사는 기존 주주의 주식 매각 대금을 받지 않는다.

인수 은행에는 클래스 A 주식을 최대 123 750 000주까지 추가 매입할 수 있는 30일 옵션도 부여된다. 예상 공모가는 주당 70~78달러다. Anthropic은 Nasdaq Global Select Market에 종목 기호 « ANT »로 상장을 신청했으며, 예비 투자설명서는 Goldman Sachs와 Morgan Stanley에서 확인할 수 있다.

공모 항목	공개 수치
공모 대상 클래스 A 주식	825 000 000
이 중 Anthropic 발행 주식	801 351 354
이 중 기존 주주 매각 주식	23 648 646
은행 옵션(30일)	최대 123 750 000주
주당 공모가 범위	70,00~78,00달러
시장 및 종목 기호	Nasdaq Global Select, « ANT »

SEC에 제출된 증권신고서는 아직 효력이 발생하지 않았다. 효력이 발생하기 전에는 주식을 판매하거나 매수 청약을 수락할 수 없다. 이번 발표에는 기업가치, 조달 금액, 첫 거래일이 제시되지 않았다. S-1은 6월 1일 비공개로 제출됐으며, 10월 26일 공개됐다.

🔗 Anthropic, 로드쇼 시작(Anthropic 뉴스룸)

Gemini 4 Carbon 정식 출시, 11월 30일까지 100만 토큰당 2달러 및 10달러

11월 10일 — Fairwind Program의 사이버 방어 담당자에게만 제공한 지 2주 만에 Google이 Gemini 4 Carbon을 정식 출시한다. Google DeepMind 수석 부사장(SVP) 겸 최고 AI 설계자인 Koray Kavukcuoglu가 작성한 게시물에 따르면, gemini-4-carbon 모델은 Gemini API 유료 등급, Google AI Studio, Android Studio, Gemini for business와 기업용 Antigravity 및 CodeMender에서 정식 제공된다. 모든 Google AI Ultra 구독자를 대상으로 Antigravity, Gemini 앱(데스크톱, 모바일, 웹), Search의 AI 모드에도 순차적으로 제공된다. 사이버 버전은 계속 Fairwind Program 신청을 통해 이용할 수 있다.

출시 요금의 종료일도 확정됐다. API 릴리스 노트에 따르면 Carbon 요금은 2026년 11월 30일까지 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러이며, 이후에는 각각 4달러와 20달러가 된다. 이 금액은 10월 28일에도 발표됐지만, 당시에는 전환일이 명시되지 않았다. Google은 이 요금이 일반 공개용 Carbon 모델에 적용된다고 설명한다.

요금 유형(API, 100만 토큰당)	2026년 11월 30일까지	2026년 11월 30일 이후
입력 토큰	2달러	4달러
출력 토큰	10달러	20달러

Google은 대부분의 코딩 및 문서 작업에는 Gemini 4 Argon이 적합하며, 더 많은 탐색과 검증이 필요한 장시간의 복잡한 작업에는 Carbon이 적합하다고 설명한다. 다만 Carbon은 토큰 사용량이 더 많다. 게시물에 따르면 Carbon은 CursorBench 4.0, Perplexity의 WANDR, Zapier의 AutomationBench에서 1위를 기록했으며, 작업당 비용은 그다음으로 우수한 외부 모델의 절반 미만이다(Cursor와 Perplexity의 수치는 다음 절에서 자세히 다룬다). 금융 분야에서는 Hebbia의 에이전트 평가에서 테스트된 최고 모델과 동등한 성능을 기록했으며, Balyasny Asset Management 벤치마크의 23개 구성에서 1위를 차지했다.

안전성 측면에서 Google은 시뮬레이션 환경에서 공격 경로의 99 %를 차단했다고 발표했다.

Google이 제시한 안전성 지표	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
시도당 침해 성공률(사이버 시뮬레이션)	0,8 %	3,1 %
공격 요청 성공률(Gray Swan 테스트)	2,17 %	9,86 %
에이전트 정직성(375개 작업 벤치마크)	92 %	70 %

과학자 10 000명에게 Argon을 6개월간 무료로 제공하는 프로그램은 Carbon으로 확대된다. 또한 Google 연구진은 이 모델과 AlphaProof Code를 활용해 Signal 프로토콜 코드의 보안 속성을 Lean으로 증명했다.

🔗 Gemini 4 Carbon 출시(blog.google) · Gemini API 릴리스 노트

MKA: Google과 Artificial Analysis, 시각적 문서 작업 200개로 구성된 벤치마크 공개

11월 10일 — Google이 Artificial Analysis와 함께 MKA(Multimodal Knowledge Agent)를 공개한다. 이 벤치마크는 건축 도면, 기술 도식, 그래프, 표 등 시각적으로 복잡한 파일을 다루는 에이전트의 능력을 측정한다. 비공개 작업 200개는 10개 산업, 83개 직종의 전문가와 함께 제작했으며, 각 작업은 숙련된 전문가가 수행하는 데 3~8시간이 걸리는 분량이다. 결과물마다 약 70개의 예·아니요 항목으로 구성된 평가표를 적용하며, 정확도에 75 %, 시각적 디자인에 25 %의 비중을 둔다.

모든 모델은 동일한 오픈 소스 실행 환경인 Stirrup을 사용한다. 채점은 Google 이외의 모델을 기반으로 만든 에이전트가 담당하며, 인간 전문가와의 평가 일치율은 96 %다. 전체 데이터셋은 Artificial Analysis가 비공개로 보유하며, 공개 작업 10개는 Hugging Face에 올라와 있다. 테스트한 모델은 작업당 평균 30~130회의 턴을 사용한다. Gemini 4 Carbon은 품질에서 2위를 기록했으며, 작업당 평균 비용은 1위 모델의 6분의 1이다. 게시물은 1위 모델의 이름을 밝히지 않았다.

🔗 멀티모달 지식 에이전트 벤치마크(blog.google)

Gemini 4 Carbon, 공개 당일 Cursor·GitHub Copilot·Perplexity·Devin에 도입, 이용 조건은 제각각

전날의 Claude Fable 5.2와 마찬가지로 Carbon도 공개 후 몇 시간 만에 모델을 통합하는 도구들에 도입됐다. Cursor와 Perplexity는 자체 측정 결과를 공개하고, GitHub는 Copilot에서 기본으로 활성화한다. Cognition은 Devin Desktop과 Devin CLI에 Carbon을 도입했으며, Cognition에 따르면 낮은 추론 강도에서부터 Argon의 최고 성적을 넘어선다. Cognition은 공개 할인까지 포함한 API 공개 요금을 기준으로 비용을 측정한다(단신 참조).

Cursor: 높은 추론 강도에서 CursorBench 4.0 60,4 %로 1위, 11월 30일까지 반값

11월 10일 — Cursor가 Gemini 4 Carbon을 제공하며, 자체 벤치마크인 CursorBench 4.0에서 1위로 평가했다. 높은 추론 강도(High)에서 60,4 %, 작업당 9,22달러를 기록했다. 중간 추론 강도는 60,1 %, 8,49달러로 뒤를 이었으며, 최대 추론 강도의 Claude Fable 5.2(60,0 %, 32,79달러)를 앞섰다. 순위 페이지에서 눈에 띄는 점은 낮은 추론 강도(58,6 %)가 작업당 11,89달러로 Carbon의 세 단계 중 가장 비싸다는 것이다. 단계 수는 124회로, High의 71회보다 많다.

모델 및 추론 강도	CursorBench 4.0 점수	작업당 비용
Gemini 4 Carbon High	60,4 %	9,22달러
Gemini 4 Carbon Medium	60,1 %	8,49달러
Claude Fable 5.2 Max	60,0 %	32,79달러
Gemini 4 Carbon Low	58,6 %	11,89달러
Claude Opus 5.5 Max	57,8 %	13,43달러
Gemini 4 Argon High	52,9 %	4,57달러

Cursor에서 Carbon은 11월 30일까지 반값인 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러에 제공된다. 12월 1일부터는 정상 요금인 4달러와 20달러가 적용된다. 페이지에는 Carbon의 작업당 비용을 할인 요금으로 계산했는지 정상 요금으로 계산했는지 명시돼 있지 않으며, 발표에 변경 이력도 첨부되지 않았다.

🔗 @cursor_ai의 발표 · CursorBench 4.0 순위

GitHub Copilot: Carbon 정식 제공, 조직에서 기본 활성화

11월 10일 — GitHub가 Copilot의 Pro+, Max, Business, Enterprise 요금제에 Gemini 4 Carbon을 정식 추가한다. 이 모델은 복잡한 코딩, 에이전트 작업, 추론 작업을 대상으로 하며, 안전한 코드 생성과 보안 작업에 중점을 둔다. VS Code, Visual Studio, Copilot CLI, 코딩 에이전트, GitHub Copilot 앱, github.com, GitHub Mobile, JetBrains IDE, Xcode, Eclipse 등 10개 환경의 모델 선택기에 표시된다. 10월 13일 출시된 Gemini 4 Argon은 8개 환경에서 제공됐다. 배포는 순차적으로 진행된다.

Claude Fable 5.2(다음 절)와 달리 Carbon은 Business 및 Enterprise 조직에서 별도의 조치가 필요 없다. 이들 조직에서는 새 모델이 기본으로 활성화되므로, 관리자가 해당 설정을 끄거나 이 모델을 비활성화하지 않았다면 자동으로 표시된다. 요금은 공급업체의 정가를 기준으로 사용량에 따라 부과된다. 도입 당시 할인 가격을 적용했던 Argon과 달리, 이번 변경 이력에는 구체적인 금액이나 프로모션 요금이 제시되지 않았다.

🔗 GitHub Copilot의 Gemini 4 Carbon(GitHub 변경 이력)

Perplexity: WANDR 0,857점, 작업당 5,86달러로 Computer와 Search에 도입

11월 10일 — 정식 공개 후 2시간도 지나지 않아 Perplexity가 자사 에이전트인 Computer에서 Pro 및 Max 구독자에게 Carbon을 제공한다. Search에서는 Max 구독자만 이용할 수 있으며, 이는 전날의 Claude Fable 5.2와 같다.

Gemini 4 Carbon is now available in Perplexity Computer for Pro and Max subscribers, and in Search for Max subscribers. It scores 0.857 on our WANDR benchmark at $5.86 per task, matching Claude Fable 5.2 at 40% of the cost.

🇰🇷 이제 Pro 및 Max 구독자는 Perplexity Computer에서, Max 구독자는 Search에서 Gemini 4 Carbon을 이용할 수 있습니다. 자체 WANDR 벤치마크에서 작업당 5,86달러로 0,857점을 기록해, Claude Fable 5.2와 동등한 성능을 40 %의 비용으로 달성했습니다. — @perplexity_ai의 X 게시물

WANDR 평가 모델	WANDR 점수	작업당 비용
Gemini 4 Carbon	0,857	5,86달러
Claude Fable 5.2	0,851	14,51달러
Gemini 4 Argon	0,802	7,88달러

Fable 5.2와 동등하다는 것은 Perplexity의 해석이다. 두 모델의 차이는 0,006점이며, 이 수치의 출처인 Perplexity 그래프에서 Carbon은 파레토 경계에 위치한다. 이 모델별 점수는 11월 5일 공개된 Agent API의 ultra 단계 85,9 %와 직접 비교할 수 없다. 후자는 여러 에이전트를 사용하는 구성이기 때문이다. API 변경 이력에는 google/gemini-4-carbon이 Agent API에 추가됐으며, 2026년 11월 30일까지 출시 요금이 적용된다고 명시돼 있다(100만 토큰당 입력 2달러, 캐시된 입력 0,10달러, 출력 10달러). anthropic/claude-fable-5-2도 함께 추가됐다. WANDR에 사용한 추론 강도와 Computer에서의 크레딧 비용은 명시되지 않았다.

🔗 Perplexity API 변경 이력

Claude Fable 5.2와 Mythos 5.2, GitHub Copilot·Devin Security·Warp·Genspark에 도입

출시 다음 날에도 Fable 5.2와 Mythos 5.2가 외부 도구에 계속 도입되고 있다. 11월 9일 Cursor, Devin, Perplexity, v0에 이어 Warp는 Warp Factories와 자사 터미널에서, Genspark는 Code Agent에서 Fable 5.2를 제공한다(단신 참조). 두 가지 통합에는 특별한 조건이 붙는다. GitHub Copilot에서는 데이터 보관 조건이 적용되며, Devin Security에서는 Mythos 5.2 이용 대상이 제한된다.

GitHub Copilot: Fable 5.2 정식 제공, 기본적으로 데이터 보관

11월 9일 — Anthropic의 출시 당일 Claude Fable 5.2가 GitHub Copilot의 Pro+, Max, Business, Enterprise 요금제에 정식 제공된다. 이용 환경은 Carbon과 동일한 10개다. GitHub의 초기 테스트에 따르면 Fable 5.1보다 적은 단계와 도구 호출로 더 많은 작업을 해결하지만, 구체적인 수치는 공개되지 않았다. 요금은 공급업체의 정가를 기준으로 사용량에 따라 부과되며, Copilot CLI에서는 버전 1.0.109부터 모델 선택기에 표시된다.

Fable 5 및 5.1과 마찬가지로 Anthropic은 안전성 분류기를 운영하기 위해 기본적으로 프롬프트와 출력을 보관하며, 이를 학습에는 사용하지 않는다. 따라서 Business 및 Enterprise에서는 Claude Fable 5.2 정책이 기본적으로 비활성화돼 있으며, 활성화하면 이러한 데이터 보관에 동의한 것으로 간주된다. Copilot의 다른 Claude 모델은 계속 데이터를 보관하지 않는다(zero data retention). 자격을 갖춘 기업에는 Fable 5.2, 5.1, 5의 데이터를 보관하지 않아도 되는 예외가 해당 연도 말까지 적용된다. 이후 이들 모델을 이용하려면 Enterprise Frontier Safeguards(EFS)가 필요하다. EFS는 자동화된 보안 모니터링과 데이터 보관 옵션을 추가하며, 고객이 제어하는 암호화 키도 포함한다.

🔗 GitHub Copilot의 Claude Fable 5.2(GitHub 변경 이력)

Devin Security: Cognition의 내부 사이버 보안 벤치마크에서 Mythos 5.2는 73,5점, Mythos 5.1은 56,9점

11월 10일 — Cognition이 자격 요건을 충족하는 기업 고객을 대상으로 Devin Security의 관리형 보안 검사에 Claude Mythos 5.2를 도입한다. 대상은 Devin을 통해 최첨단 사이버 보안 모델에 접근할 수 있는 고객이며, 그 외 고객은 접근 권한을 신청할 수 있다. 검사는 Devin이 직접 실행하므로, 고객의 보안팀은 Anthropic이 검증 프로그램에 한정해 제공하는 모델에 별도로 접근할 필요가 없다.

Cognition은 새로운 내부 취약점 탐지 벤치마크를 공개했다. 공개적으로 보고된 취약점 1 781개가 남아 있는 커밋으로 고정한 C, Python, Go, PHP, TypeScript 저장소 25개를 대상으로 한다. 100점 만점의 F2 점수는 재현율에 더 큰 가중치를 두어 재현율과 정밀도를 결합하며, 저장소마다 세 차례 실행한 결과의 평균을 낸다.

Cognition이 평가한 모델	평균 F2 점수(내부 벤치마크)
Claude Mythos 5.2	73,5
Claude Mythos 5.1	56,9
Claude Opus 5.5	32,7

Mythos 5.2와 함께 발표된 ‘1억 달러 이상’의 크레딧은 10월 26일 이미 발표한 수억 달러 규모의 Devin 크레딧 지원 약속을 이어간다. 새로워진 점은 이를 Mythos 5.2와 명시적으로 연결했다는 것이다. 요금은 공개되지 않았다.

🔗 @cognition의 발표 · Devin Security에 도입된 Claude Mythos 5.2(Cognition)

기업용 ChatGPT: Businesses in ChatGPT 베타 출시와 외부 도구에서의 Business 요금제 사용

11월 10일 — OpenAI가 기업이 어시스턴트 안에서 자사의 노출 정보를 관리할 수 있는 Businesses in ChatGPT를 베타로 출시한다. OpenAI는 이를 매주 ChatGPT를 사용하는 12억 명에게 다가가는 새로운 방법으로 소개한다.

Now in beta: Businesses in ChatGPT. Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you. Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.

🇰🇷 Businesses in ChatGPT가 이제 베타로 제공됩니다. 기업 프로필의 관리 권한을 확보하고, 정보를 관리하며, 사람들이 여러분의 기업과 어떻게 상호작용하는지 확인하세요. 자격 요건을 충족하는 기업은 고객의 질문에 답하고 상품과 서비스를 살펴보도록 돕는 Business Agent도 만들 수 있습니다. — X의 @OpenAI

시작점은 웹 버전 ChatGPT의 사이드바에서 접근할 수 있는 Business Hub다. 기업은 이곳에서 자사 프로필의 관리 권한을 신청하며, 인증을 마치면 정보를 갱신하고 가격과 재고가 포함된 상품 피드를 추가할 수 있다. 릴리스 노트에 따르면 정보를 공개하기 전에 Persona를 통한 신원 확인이 필요하다. ChatGPT 제공 지역에 있는 기업 중 자격 요건을 충족하는 기업이라면 누구나 이용할 수 있다. Enterprise 고객과 광고주는 OpenAI 담당자를 통해 진행하며, Shopify 판매자는 Business Hub나 Shopify 관리 화면에서 연결한다. Business Hub는 언급 횟수, 사이트 클릭 수, 발견 주제 등의 집계 통계도 보여준다. 발견 주제는 사이트가 인용된 대화에서 반복적으로 등장하는 주제를 뜻한다. 사용자의 대화와 Business Agent와의 대화는 공유되지 않으며, 이러한 통계는 일정 기준을 넘을 때만 표시된다.

두 번째 구성 요소는 Business Agent다. 기업은 제공한 정보를 바탕으로 고객에게 답하는 에이전트를 만들고, 시험하고, 공개한다. 사용자는 답변에 기업이 등장하면 해당 기업 프로필에서 에이전트를 열 수 있다. 에이전트와의 대화는 별도 표시가 붙으며 원래 대화와 분리된다. 기업은 에이전트를 유료로 홍보하고 ChatGPT Ads 캠페인의 연결 대상으로 지정할 수도 있으며, 광고 게재 위치에는 광고임을 알리는 표시가 붙는다.

제공 구성 요소	가능한 작업	발표된 제공 범위
Business Hub	기업 프로필 관리 권한 확보, 정보 갱신, 상품 피드 제공	ChatGPT 제공 지역의 자격 요건을 충족하는 기업(베타)
통계	언급 횟수, 사이트 클릭 수, 발견 주제(집계 방식, 기준치 적용)	Business Hub와 함께 제공
Business Agent	기업 정보를 바탕으로 고객에게 답하는 에이전트	미국 내 자격 요건을 충족하는 온라인 상거래 및 서비스 기업만 해당
유료 홍보	Business Agent를 ChatGPT Ads의 연결 대상으로 지정	Business Agent를 보유한 기업

요금은 명시되지 않았다. OpenAI는 다른 시장과 업종으로 제공 범위를 확대하고, 요구 사항이 더 복잡한 조직을 위한 도구도 추가할 계획이지만 일정은 밝히지 않았다.

🔗 Businesses in ChatGPT 소개(OpenAI)

ChatGPT로 로그인을 통해 ChatGPT Business 요금제를 v0와 Warp 등 외부 도구에서도 사용 가능

11월 10일 — ChatGPT Business 요금제가 Go, Plus, Pro에 이어 ChatGPT로 로그인(Sign in with ChatGPT)을 지원한다. 팀은 Notion, v0, Amp, Kilo Code, Warp, Nous Research의 Hermes, OpenClaw, OpenCode 같은 도구에서 구독을 사용할 수 있다. 사용량은 추가 할당량 없이 요금제의 Codex 및 ChatGPT Work 할당량에서 차감되며, 연결된 앱은 대화나 메모리에 접근하지 않는다.

새로운 점은 관리자 제어 기능이다. 관리자는 admin.openai.com에서 각 앱이 요금제를 사용하도록 허용한 다음, Standard 또는 Premium 구성원별 할당량 중 해당 서비스에 사용할 수 있는 비율을 설정한다. 이 한도를 넘으면 권한이 있는 구성원은 워크스페이스 크레딧을 사용할 수 있다. Devin은 Business 요금제 사용을 지원하지 않는다.

v0는 변경 기록에서 연동 방식을 자세히 설명한다. 적용 대상인 OpenAI 모델의 응답은 v0 크레딧 대신 요금제에서 차감된다. 관리자가 설정한 한도에 도달하면 v0는 작업을 보존한 채 생성을 일시 중지하며, 사용자는 한도 상향을 요청하거나 v0 크레딧으로 계속할 수 있다. Warp도 Business 요금제 지원을 확인했지만 추가 설명은 하지 않았다.

🔗 @OpenAIDevs의 발표 · ChatGPT로 로그인 문서 · v0 변경 기록

Claude Whiteboards와 Claude Sheets 베타 출시, Claude Dashboards는 Claude Data로 이름을 바꿔 정식 출시

11월 10일 — Anthropic이 Claude에 두 가지 협업용 아티팩트를 추가하고, 세 번째 아티팩트를 정식 출시한다. Claude Whiteboards는 공유 화이트보드다. 계획을 말로 설명하면 Claude가 일정, 담당자, 날짜를 갖춘 형태로 정리하고, 팀은 이를 실시간으로 수정한다. 영역을 테두리로 지정해 그 부분에 관해 Claude에 질문한 다음, 보드를 문서나 프레젠테이션으로 변환하거나 Lucid, Miro, Vani by Zoho로 내보낼 수 있다. Claude Sheets는 탭, 수식, 서식, 드롭다운 목록을 갖춘 스프레드시트를 만들며, 프롬프트 하나로 가능한 경우가 많고, 자신이 수정한 부분을 모두 강조 표시한다. Anthropic은 Sheets의 기능이 아직 단순하다고 인정하며, .xlsx 또는 CSV 내보내기, Claude for Excel, Airtable, Asana, monday.com, Smartsheet 사용을 안내한다.

10월 8일 베타로 출시된 Claude Dashboards는 Claude Data라는 이름으로 정식 출시된다.

Claude Data (formerly Dashboards) is now generally available on paid plans. Along with dashboards, Claude can draft data stories and narrated videos from your metrics, for you to review before sharing. Certified queries and live sharing are in beta.

🇰🇷 Claude Data(이전 명칭 Dashboards)를 이제 모든 유료 요금제에서 사용할 수 있습니다. 대시보드뿐 아니라, Claude는 지표를 바탕으로 데이터를 설명하는 글과 해설이 포함된 영상을 만들 수 있으며, 공유하기 전에 검토할 수 있습니다. 인증된 쿼리와 실시간 공유는 베타로 제공됩니다. — X의 @claudeai

Claude Data에는 데이터팀이 인증한 지표 정의가 추가되며, 차트의 배지로 표시된다. 또한 독자가 승인된 쿼리의 결과를 보되 소유자의 접근 권한으로 다른 쿼리를 실행할 수는 없는 실시간 공유, 디자인 시스템 지원, 대시보드별로 조정할 수 있는 캐시, 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 변경 이력이 추가된다. 데이터 커넥터(데이터 웨어하우스 또는 CRM)가 필요하며, Amplitude, Mixpanel, Omni, PostHog, Sigma가 파트너로 참여한다.

Claude 제품	11월 10일 기준 상태	Enterprise 활성화
Claude Whiteboards	베타, 유료 요금제	기본 비활성화
Claude Sheets	베타, 유료 요금제	기본 비활성화
Claude Data	정식 출시(인증된 쿼리와 실시간 공유는 베타)	2026년 11월 19일 기본 활성화
Claude Meetings	발표됨, 일정 미정	명시되지 않음

세 제품은 모든 유료 요금제에서 웹, 데스크톱, 모바일에 순차적으로 제공되며, Team에서는 기본으로 활성화된다. Anthropic은 같은 날 공개한 종합 소개 글에서 Claude Meetings도 발표했지만 날짜는 밝히지 않았다. Claude가 통화에 참여해 메모를 작성하고 대화 중에 문서를 갱신하는 기능이다. 여기에 스킬이 포함된 Salesforce(베타), NetSuite, Workday(베타) 플러그인도 추가된다. Anthropic에 따르면 Claude Marketplace에는 9 000개가 넘는 커넥터와 플러그인이 있다.

🔗 Sheets, Whiteboards, Data 소개(claude.com) · Claude로 작업하는 더 다양한 방법(claude.com)

대화형 커넥터가 Claude 안에서 전체 화면으로 열리고, MCP Apps에 앱 도구와 내장 사이트 추가

11월 10일 — 지난 1월부터 대화 안에 도구의 축소된 화면을 표시하던 대화형 커넥터가 이제 대화 옆이나 전체 화면으로 완전히 열린다. 예를 들어 사용자 계정에 연결된 Confluence나 Notion의 전체 편집기를 사용할 수 있다. Claude는 커넥터 작업과 동일한 승인 절차에 따라 열린 페이지, 행, 파일을 수정할 수 있으며, 변경 사항은 실시간으로 표시된다. 프롬프트 없이 도구를 열고 사이드바에 고정할 수도 있다. 대화와 Cowork를 통합한 새 환경을 통해 모든 요금제의 웹과 Claude Desktop에 배포된다. 초기 지원 도구는 Asana, Canva, Carta, Dropbox, monday.com, Smartsheet, Vercel, Webflow이며, Figma, Harvey, Shopify도 연동을 준비하고 있다.

개발자 측면에서는 Claude가 앱 도구와 내장 사이트(embedded sites)를 비롯한 MCP Apps 확장 기능을 공개 미리보기로 더 폭넓게 지원한다. @ClaudeDevs에 따르면 구현 세부 사항은 아직 변경될 수 있다. 문서에는 원격 서버가 필요하며, 디렉터리에 등록하려면 인증된 등록 정보도 필요하다고 명시되어 있다.

🔗 대화형 커넥터(claude.com) · @ClaudeDevs의 게시물 모음

Seedream 5.5, 이미지를 100차례에 걸쳐 수정하고 투명 이미지를 기본 생성

11월 9일 — ByteDance의 Seed 팀이 전문 제작 작업 흐름에서 신뢰할 수 있는 결과를 목표로 하는 새 이미지 생성 모델 Seedream 5.5를 출시한다. 첫 번째 개선점은 최대 100차례까지 안정적인 반복 편집이다. 수정하지 않은 영역을 픽셀 단위로 보존하고 색상 변화도 방지한다. 두 번째는 배경 제거 없이 바로 합성할 수 있는 투명 또는 반투명 RGBA 이미지의 기본 생성이다. 세 번째는 빛, 재질, 피부를 더 자연스럽게 표현하고, 과도한 광택과 과다 노출을 줄이며, 작고 빽빽한 글자를 더 잘 표현한다는 점이다.

ByteDance가 자사 MagicArena 플랫폼에서 전자상거래, 마케팅, 영화·방송, 비디오 게임, 사무 작업, 패션의 여섯 가지 용도로 평가한 결과에 따르면, Seedream 5.5는 여섯 분야 모두에서 Seedream 5.0 Pro보다 품질 점수와 활용 가능 비율이 향상됐다. ByteDance에 따르면 두 모델씩 비교한 평가에서는 텍스트 구조 측면에서 GPT Image 2.5 Sunburst와 Nano Banana 2.1을 앞섰다.

Seedream 5.5 평가(ByteDance 기준)	공개된 결과
5.0 Pro 대비 활용 가능 비율(영화·방송, 사무 작업)	두 배 초과
이전 버전 대비 이미지 기반 이미지 생성의 사실성에 대한 GSB 선호도	+55,62 %
텍스트의 심각한 손상	0,4 %
텍스트의 경미한 손상	1,7 %

모델은 Dreamina, CapCut, BytePlus에 도입된다. Pika는 11월 10일부터 Creator 및 Fancy 구독자를 대상으로 Image Studio에 무료로 추가했으며, 100개 이상의 레이어 분리와 투명 PNG 내보내기도 제공한다. Genspark는 사전 체험으로 제공한다(단신 참조). 이 시리즈의 Pro 버전도 뒤이어 나올 예정이지만 날짜는 정해지지 않았으며, 공개 가중치나 요금은 발표되지 않았다.

🔗 Seedream 5.5 소개(ByteDance Seed)

MiniMax H3-Image, 16메가픽셀 이미지 생성·편집 지원과 커뮤니티 라이선스에 따른 가중치 공개

11월 10일 — MiniMax가 H3 계열의 이미지 생성·편집 모델 H3-Image를 가중치와 함께 공개한다. 이 계열의 첫 모델은 7월 31일 발표됐으며 8월 3일부터 가중치가 공개됐다. 생성과 편집은 하나의 체크포인트에 통합되어 있다. 모델은 업스케일링 없이 정사각형 4096x4096부터 21:9 비율의 6272x2688까지 모든 화면 비율에서 약 16메가픽셀 이미지를 직접 생성하며, 최대 16개의 참조 이미지를 입력받는다. MiniMax는 4K 이미지를 10초 만에 생성한다고 밝혔지만 사용한 하드웨어는 명시하지 않았다.

H3-Image의 특징	공개된 사양
기본 해상도	약 16메가픽셀, 4096x4096(1:1)부터 6272x2688(21:9)까지
아키텍처	밀집 확산 트랜스포머(DiT), 매개변수 33,1(십억 개 단위), 50개 층
샘플링	6단계로 증류, CFG 가이던스 없음
공개 가중치	BF16, 트랜스포머 66,28 Go, VAE 2,34 Go
참조 이미지	최대 16개
라이선스	MiniMax-H3-Image Community License Agreement

트랜스포머는 MiniMax H3의 아키텍처에서 오디오 층을 제거한 구조를 사용하며, 텍스트 인코더는 그대로 유지한다. MiniMax는 프롬프트 보강 모델인 MiniMax-H3-Image-PE와 vLLM-Omni 배포 구성 예제도 제공한다. 모델 설명에는 벤치마크가 공개되지 않았다. Hugging Face도 이 발표를 공유했다.

가중치는 MiniMax 자체 라이선스에 따라 Hugging Face에서 제공된다. 라이선스 IV절에 규정된 별도의 서면 허가는 양식으로 신청한다. 모델은 MiniMax API에서도 제공되며, Highspeed 변형과 최대 2천만 픽셀 출력을 지원한다. MiniMax Code와 Hailuo AI에서도 사용할 수 있으며, 출시 첫 주에는 16메가픽셀 이상 이미지에 50 % 할인이 적용된다.

🔗 @MiniMax_AI의 발표 · MiniMax-H3-Image의 Hugging Face 모델 설명

Gemini Robotics 2.5, 작업 성공 건수 30~100 % 증가, Mercedes-Benz 키팅 성공률 96 %

11월 10일 — Google DeepMind가 Carolina Parada가 작성한 글을 통해 자사의 가장 발전된 시각·언어·행동 모델(VLA)인 Gemini Robotics 2.5를 공개했다. 집게로 음식을 덜어 주기, 피펫으로 액체 옮기기, 포장 상자에 리본 묶기 등 200개 이상의 서로 다른 작업으로 평가한 결과, 작업 유형에 따라 기존 기준 모델보다 30 %~100 % 더 많은 작업에 성공했으며 수행 속도도 20 %~30 % 빨랐다. 이 모델은 손가락 5개와 자유도 22개를 갖춘 SharpaWave 손이 장착된 Apptronik의 휴머노이드 Apollo 2와 평행 집게를 사용하는 Franka Duo 플랫폼에서 작동한다. 모델은 Google DeepMind의 로봇 분야 협력사에 배포되고 있으며, 일반 공개 계획은 발표되지 않았다.

가장 구체적인 시험은 Apptronik과 함께 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐에 있는 Mercedes-Benz 생산 라인에서 진행된다. 이 개념 검증에서 Apollo 2는 자동차 부품을 키트로 구성하는 작업(키팅)에서 성공률 96 %를 기록했다. 추론 모델 Gemini Robotics ER이 작업 진행 상황을 추적하고 Gemini Robotics 2.5가 손과 팔을 제어한다.

Google DeepMind가 제시한 지표	공개된 수치
평가한 작업 수	200개 이상
작업 유형별 성공 건수 증가폭	30 %~100 %
수행 속도 향상 폭	20 %~30 %
Mercedes-Benz 키팅(Apollo 2)	성공률 96 %
장애물 / 사람 주변에서 안전하게 수행한 작업	+33 % / +43 %
ASIMOV-Jailbreak: Gemini 4 Argon / Robotics ER 2	99,5 % / 82 %

안전성 측면에서는 추론 시점에 추론을 통해 행동을 유도하면 장애물 주변에서 위험 없이 수행한 작업이 33 %, 사람 가까이에서 수행한 작업이 43 % 늘어난다. Google DeepMind는 로봇 분야에 특화된 오픈 소스 우회 공격 벤치마크인 ASIMOV-Jailbreak도 공개했다. 수십 가지 장면에서 위험한 요청을 위장하는 수백 개의 프롬프트로 구성되어 있으며, Gemini 4 Argon의 방어율은 99,5 %로 Gemini Robotics ER 2의 82 %보다 높다. Argon은 촬영된 장면 하나에서 수천 개의 시뮬레이션을 생성해 개발 속도를 높이는 데도 기여했다.

🔗 Gemini Robotics 2.5(Google DeepMind)

NVIDIA, OpenShell을 CNCF에 기증하고 Kubernetes 기반 인공지능 팩토리용 NVKE·NVKR·Snapshot 공개

11월 10일 — NVIDIA가 솔트레이크시티에서 열린 KubeCon + CloudNativeCon North America에서 OpenShell을 Linux Foundation 산하 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)에 기증했다. 이 오픈 소스 런타임은 자율 에이전트의 보안과 관리를 담당하며, 에이전트의 파일, 네트워크, 인증 정보와 호출하는 모델의 엔드포인트를 통제한다. OpenShell은 CNCF의 Sandbox 프로젝트가 된다. NVIDIA에 따르면 수백 개 조직이 이를 사용하고 있으며, 1년도 채 되지 않아 수만 건의 기여를 받았다.

NVIDIA는 같은 Sandbox에 채택된 Google 발 프로젝트인 Agent Substrate에도 기여한다. 이 프로젝트는 유휴 상태인 에이전트 환경을 일시 중단한 뒤 공유 Pods 풀에서 다시 실행한다. NVIDIA의 기술 블로그 글은 일반 컨테이너보다 10배 높은 밀도를 제시하며 수백만 개 에이전트의 운영을 목표로 한다. NVIDIA와 Google은 OpenShell과 Agent Substrate를 통합하기 위해 협력하고 있다.

인공지능 팩토리용 NVKE(NVIDIA Kubernetes Engine)와 NVKR(NVIDIA Kubernetes Recipes)는 NVIDIA DSX AI Factory 플랫폼의 구성 요소로 공개 미리보기 버전이 제공되며, Apache 2.0 라이선스의 오픈 소스로 공개된다. NVKE는 인공지능 팩토리 현장에 설치하는 관리형 Kubernetes 서비스의 소프트웨어를 제공해 클러스터 프로비저닝과 관리를 담당한다. NVKR은 검증·서명되고 버전이 고정된 레시피를 바탕으로 시스템 이미지, 컨테이너 이미지와 패키지를 만든다. Mirantis, Netris, OpenNebula Systems, Rafay, Spectro Cloud, vCluster, Firmus, SK Telecom은 통합 계획을 갖고 있다.

NVIDIA Snapshot은 추론의 콜드 스타트 문제를 해결한다. 이 오픈 소스 구성 요소는 이미 초기화된 GPU 워크로드의 CPU 및 GPU 메모리를 캡처하고, 동일한 GPU와 드라이버가 있는 노드에 복원한다. vLLM, SGLang, TensorRT LLM용 예제도 제공된다.

Snapshot 측정 항목 및 사용 GPU	Snapshot 미사용	Snapshot 사용
Crusoe, GLM-5.3 서비스 준비(HGX B300)	약 8분	31초
Saturn Cloud, vLLM 시작(HGX B300)	2~8,5분	6~34초
시험한 모든 구성(기술 블로그 글, B200)	콜드 스타트	45초 미만, 8~36배 빠름

가격 정보는 없다. 모두 오픈 소스 프로젝트다.

🔗 OpenShell과 오픈 소스 인프라(NVIDIA 블로그) · CNCF 보도 자료

음성과 아바타: ElevenLabs의 Scribe v3·Scribe v3 Live, Synthesia의 대화형 분신

11월 10일 — ElevenLabs가 서로 말을 끊거나 언어를 바꾸는 실제 음성 환경을 고려한 음성 인식 모델 두 가지를 출시했다. Scribe v3는 녹음된 음성용이며, Scribe v3 Live는 실시간 처리를 위한 저지연 버전이다. 102개 언어로 평가한 결과(FLEURS 벤치마크의 내부 버전), Scribe v3의 단어 오류는 Scribe v2보다 27 % 적었으며 시험한 모든 언어에서 개선됐다. 독일어는 -42 %, 스페인어는 -35 %, 영어는 -23 %를 기록했다. 발화를 각 화자에게 연결하는 성능도 개선돼 화자 분리 오류가 전체적으로 12 %, 화자가 3명 이상일 때는 17 % 줄었다.

Scribe v3 Live는 Scribe v2 Realtime 대비 의미 오류율을 43 %, 단어 오류율을 31 % 줄였다. 처음으로 실시간 화자 분리를 제공하며, ElevenLabs에 따르면 시험한 다른 실시간 모델 중 가장 성능이 좋은 모델보다 오류가 39 % 적다. 음성 에이전트의 발화 차례 종료 감지는 대화 맥락을 바탕으로 이루어지며, 다국어 모드는 문장 중간에 언어가 바뀌어도 이를 따라간다. 네덜란드의 가정과 기업 200만 곳 이상에 에너지를 공급하는 Eneco에서는 에이전트가 우편번호를 한 번에 정확히 인식하는 빈도가 40 %, 번지를 정확히 인식하는 빈도가 15 % 늘었다.

ElevenLabs가 공개한 비교	발표한 개선 폭
Scribe v3의 v2 대비 102개 언어 단어 오류	-27 %
Scribe v3의 v2 대비 화자 3명 이상일 때 화자 분리 오류	-17 %
Scribe v3 Live의 v2 Realtime 대비 의미 오류	-43 %
Scribe v3 Live의 v2 Realtime 대비 단어 오류	-31 %
Scribe v3 Live의 2위 실시간 모델 대비 화자 분리 오류	-39 %

Scribe v3 Live는 의료 대화에 최적화된 버전과 함께 ElevenAgents에서 제공된다. 두 모델은 ElevenAPI(scribe_v3, scribe_v3_live)에서도 제공되며 ElevenLabs 앱에서는 기본으로 사용된다. 실행은 기본적으로 미국에서 이루어지며, 유럽연합·인도·싱가포르의 격리된 환경과 데이터 무보존 모드도 제공된다. 가격은 공개되지 않았다.

🔗 Scribe v3(ElevenLabs)

Synthesia, 소리 내어 대화할 수 있는 무료 대화형 인공지능 분신 공개

11월 10일 — Synthesia가 자신의 대화형 인공지능 분신을 무료로 만들 수 있는 기능을 제공한다. 짧은 영상을 녹화하면 약 2분 안에 분신이 준비된다. 이후 소리 내어 말을 걸면 사용자의 외모와 목소리로 실시간 응답한다. 생성하려면 이름과 이메일 주소가 필요하다.

분신은 링크로 공유할 수 있으며, 링크를 받은 사람은 분신과 대화한 뒤 자신의 분신도 만들 수 있다. 말투는 기본, 열광적(추켜세우기), 짓궂은(놀리기)의 세 가지가 제공된다. Synthesia는 사용 모델, 대화 가능 시간, 무료 제공 범위의 제한을 밝히지 않았으며 관련 블로그 글도 게시하지 않았다.

🔗 @synthesiaIO의 발표 · 대화형 분신 페이지(Synthesia)

인공지능 안전: 16개국·10개 기업·7개 단체가 서명한 파리 선언과 OpenAI의 Control Room

11월 9일 — 프랑스 대통령실이 에마뉘엘 마크롱의 초청으로 파리에서 열린 인공지능 및 안보 회의가 끝난 뒤, 11월 9일 서명된 「인공지능 안전 및 보안을 위한 파리 선언」을 공개했다. 16개국, 10개 기업, 7개 시민사회 단체가 참여했으며 추가 지지도 계속 받고 있다. 발표 당시 서명자는 다음과 같다.

서명자 분류	서명자 수	서명자 목록
국가 및 정부	16	오스트리아, 바레인, 캐나다, 크로아티아, 키프로스, 에스토니아, 핀란드, 프랑스, 아일랜드, 케냐, 라트비아, 리히텐슈타인, 룩셈부르크, 네덜란드, 노르웨이, 포르투갈
기업	10	Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Hugging Face, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Sakana AI, Synthesia
시민사회	7	LawZero, SaferAI, AI Safety Connect, Ifri, Geopolitical Center for the Datasphere, GPAI Policy Lab, CeSIA

기업 명단에는 Google, Meta, SpaceXSI가 없으며, 국가 명단에는 미국, 영국, 일본이 없다.

선언은 세 가지 약속으로 구성된다. 첫째는 공통 표준과 평가 도구를 바탕으로 최첨단 모델의 위험을 평가하고 관리하는 공통 체계를 마련하는 것이다. 사이버·핵·방사선·생물학·화학 분야의 위험한 사용과 자율성 증가 또는 정렬 실패에 따른 위험에 초점을 맞추며, 통제 상실도 포함한다. 평가 결과 중 민감하지 않은 내용은 표준화된 형식으로 공개 접근이 가능한 공유 저장소에 게시된다. 둘째는 책임에 관한 약속이다. 최첨단 모델 개발자는 역량, 한계, 알려진 위험을 공개하고, 위험 수준에 비례하는 독립 평가를 지원하며, 학습과 내부 사용을 포함해 모델을 중단할 수 있는 안전 장치(고장 안전 장치)를 갖추기로 한다. 선언은 가중치 공개형 개발의 이점을 보존하면서도 안전장치 제거의 위험을 인정한다. 셋째는 정보 공유에 관한 약속이다. 조기 경보 체계, 사이버 사고와 인공지능 통제 관련 사고의 공통 분류, 내부 고발자를 위한 비밀 보장 채널을 포함하며, 정책 결정자들은 이러한 채널을 개설하기로 한다.

Sakana AI는 회의에 참석한 뒤 11월 10일 X에서 서명 사실을 발표했다.

🔗 인공지능 안전 및 보안을 위한 파리 선언(프랑스 대통령실) · Sakana AI의 발표

Control Room: OpenAI, 모든 연구 워크로드를 최대 35초 안에 중단 가능

11월 9일 — 같은 날 OpenAI는 연구 인프라 전반의 모델 워크로드를 추적하는 중앙 시스템인 Control Room을 상세히 소개했다. 여기에는 학습·평가를 위한 에이전트 샘플링과 데이터 처리가 포함된다. 각 작업은 시작할 때 식별자(job_id)를 요청하며, 각 추론 엔진은 요청을 처리하기 전에 Control Room에 허가를 요청한다. 중단된 작업의 요청은 모든 엔진에서 거부된다. 중단 결정부터 실제 생성 중단까지 걸리는 최대 시간은 35초다. 이는 허가 정보를 캐시하는 계층 때문이며, OpenAI는 이 지연을 0으로 줄이려 한다.

통제 기능은 실험 코드 대신 중앙화된 추론 계층에 배치된다. Control Room의 기본 동작은 거부다. 시스템에 장애가 발생하거나 비활성화되거나 조작되면 모든 추론 요청이 거부된다. 이 원칙은 이미 최첨단 모델 연구 워크로드에 적용되고 있으며, 앞으로 며칠 안에 나머지 워크로드로 확대될 예정이다. 모든 에이전트 기반 연구 워크로드는 승인된 안전성 입증 문서(안전성 입증 자료)도 갖춰야 한다.

🔗 Control Room(OpenAI)

코딩 에이전트: Cursor Projects의 다중 사용자 기능, Amp Boxes, Delta, Antigravity의 /swarm, Gemini CLI와 Qwen Code

코딩 에이전트 분야에서는 이날 특히 협업이 중심이었다. Cursor는 여러 팀원의 에이전트가 함께 일하게 하고, Antigravity는 에이전트 군집을 조율하며, Amp는 자사 에이전트가 만든 애플리케이션을 호스팅하고, Delta는 Conductor 사용자를 받아들인다. Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Vibe CLI, Kimi Code 등의 짧은 업데이트는 단신에 담았다.

Cursor, Projects에 다중 사용자 기능 도입: 팀원들의 에이전트가 맥락·계획·작업 공유

11월 10일 — 조율 에이전트가 전체 프로젝트에서 여러 에이전트를 지휘하는 Projects를 출시한 지 두 달 만에 Cursor가 다중 사용자 기능을 도입했다. 팀원을 Project에 초대하면 각자는 자신의 조율 에이전트 및 작업 에이전트와 나누는 채팅을 유지하면서도, 모두가 요구사항·다이어그램·명세·목업으로 구성된 공통 맥락 계층과 작업 현황판을 공유한다. 현황판에는 누가 무엇을 하는지, 각 팀원의 에이전트가 어떤 일을 하는지, 각 작업에 해당하는 PR이 무엇인지 표시된다. 한 채팅에서 내린 결정은 Project의 모든 에이전트가 참조할 수 있다.

서로 다른 팀원의 에이전트끼리도 소통한다. Cursor에 따르면 에이전트는 시작 전에 계획을 공유하고, 작업 중 충돌을 알리며, 서로의 작업을 가로막는 문제를 해결한다. Cursor 내부에서는 이미 여러 팀이 공유 Project에서 당직 업무를 수행하고 있다. Cursor는 Projects를 소프트웨어 팀이 모든 에이전트와 함께 일하는 최초의 작업 공간으로 소개한다. 이 기능은 11월 10일부터 모든 사용자에게 베타로 배포되며, 가격은 발표되지 않았다.

🔗 이제 여러 사람이 함께 사용하는 Projects(Cursor) · @cursor_ai의 게시물 모음

Amp, 에이전트가 만든 결과물을 호스팅하는 상시 가동 머신 Boxes 출시

11월 10일 — 개발용 orbs와 진행 중인 작업 공유용 portals에 이어, Amp가 완성한 결과물을 지속적으로 호스팅하는 boxes를 추가한다. box는 컨테이너나 다른 추상화 계층이 없는 상시 가동 가상 머신으로, 에이전트가 하나 이상의 애플리케이션을 배포하며 각 애플리케이션은 고유한 URL을 갖는다. 배포는 비공개로 설정하거나 Sign In With Amp로 보호할 수 있으며, 작업 공간에 box를 공유하면 모든 구성원이 새 버전을 배포할 수 있다. 각 box에는 러너도 있어, 팀 위키의 데이터베이스를 정리하는 등 서비스 중인 애플리케이션의 상태를 변경하는 에이전트를 실행할 수 있다.

boxes는 분 단위로 과금되며 일정에 따라 켜고 끌 수 있다. 게시물에는 네 가지 크기가 제시되어 있지만, 이 표가 어느 요금제에 해당하는지는 명시하지 않는다. 동영상에 표시된 가격은 Enterprise 요금제 기준이며, Personal과 Team의 boxes는 더 저렴하다고만 설명한다.

box 크기	머신 구성	시간당 가격	30일 연속 가동
b1.tiny	0,5 vCPU (최대 2), 2 Go	0,025 달러	18 달러
b1.small (기본값)	1 vCPU (최대 2), 4 Go	0,042 달러	30 달러
b1.medium	2 vCPU, 8 Go	0,069 달러	50 달러
b1.large	4 vCPU, 16 Go	0,139 달러	100 달러

🔗 Boxes (Amp)

Delta, 서비스 종료를 앞둔 Conductor의 대화 가져오기 지원 및 11월 11일 Cloud Runners 출시 예고

11월 10일 — Zed 팀이 Conductor 사용자에게 에이전트와 함께 여러 사람이 코딩하는 환경인 Delta로의 전환을 제안한다. Delta의 게시물에 따르면 Conductor 팀은 지난주 Meta 합류와 제품 종료를 발표했다. 또한 Delta에 따르면 Conductor Cloud는 11월 13일부터 새 메시지를 받지 않으며, 데이터 삭제가 시작되는 11월 20일에 서비스를 종료한다.

이에 Delta는 메뉴에서 Conductor 대화를 가져올 수 있게 했으며, 기기에서 대화를 감지하면 사이드바에서도 가져올 수 있다. 가져온 대화는 Conductor라는 라벨이 붙은 비공개 스레드가 된다. 가져오기 대상은 대화뿐이다. 파일과 첨부 파일은 Conductor에서 저장해야 하며, Cloud 작업 공간은 11월 20일 전에 로컬로 옮겨야 한다. Delta는 다음 날인 11월 11일 Cloud Runners 출시도 예고했지만, 아직 출시되지는 않았다. 스레드를 Cloud로 설정하면 에이전트가 호스팅된 러너에서 실행되며 컴퓨터, 웹, 휴대전화 간에 동기화된다. Claude Code 세션은 이미 Delta CLI를 통해 동기화되며, Pi와 Codex도 뒤따를 예정이다. Agent Client Protocol(ACP) 지원도 추가 중이다.

🔗 Conductor 대화 가져오기 (Delta) · @zeddotdev의 스레드

Antigravity, /swarm 미리 보기 출시 및 2.30.0·2.31.0 버전에 Knowledge Work 인터페이스 추가

11월 9일과 10일 — Antigravity는 Gemini 4 Carbon 출시와 함께 애플리케이션과 CLI에서 /swarm을 미리 보기로 선보인다. 조정 에이전트가 병렬로 실행되는 작업 에이전트들에게 업무를 분배하며, 각 작업 에이전트는 별도의 git worktree에서 작업한다. 한편 적대적 검증 에이전트는 테스트를 실행하고 diff에 이의를 제기한다. 모든 에이전트는 내용 추가만 가능한 공유 메시지 게시판에서 소통하며, 대기 중인 에이전트는 토큰을 소비하지 않는다. 역할마다 모델을 지정할 수 있어 조정과 감사에는 Carbon을, 실행에는 Argon이나 더 가벼운 모델을 사용할 수 있다. 다만 Google은 에이전트 군집이 일반적인 대화보다 할당량을 훨씬 빠르게 소모한다고 경고한다.

11월 9일 자 애플리케이션 2.31.0 버전은 /swarm, 글꼴 크기 설정, 브라우저 에이전트의 파일 다운로드 전 필수 승인을 도입한다. 같은 날 나온 2.30.0은 조사, 글쓰기, 일상 작업을 위해 코드 변경 사항과 개발자 도구를 숨기는 Knowledge Work 레이아웃을 추가한다. 또한 음성 모드의 배포를 완료하고(업무용 및 기업용 계정 제외), 원격 에이전트의 배포도 완료했으며(유료 Ultra 및 Pro 구독자 대상), Claude Code, Codex 또는 Cursor의 설정을 플러그인으로 가져온다(MCP 서버, 스킬, 명령어, 하위 에이전트, 지침).

🔗 Gemini 4 Carbon과 /swarm (Antigravity 블로그)

Gemini CLI, 6일간의 배포 공백 후 안정 버전 v0.68.0과 미리 보기 버전 v0.69.0 공개

11월 10일 — 야간 빌드가 나오지 않아 6일간 배포가 없었던 Gemini CLI가 12분 간격으로 안정 버전과 미리 보기 버전을 공개했다. 워크플로는 11월 5일부터 매일 밤 실패하고 있다. 안정 버전 v0.68.0은 11월 4일 자 v0.68.0-preview.0을 그대로 승격한 것으로, 확장 기능 검증, 429 오류 발생 시 카운트다운, 대체 처리 후 모델 유지 기능을 담고 있다.

미리 보기 버전 v0.69.0-preview.0은 그동안 주 브랜치에 머물러 있던 변경 사항을 마침내 배포한다. 일일 토큰 사용량을 보여 주는 /stats heatmap, 독립된 theme.json 파일의 테마, 모델 이름을 검증하고 직접 인수를 받는 /model이 포함되며, 첫 응답 헤더를 기다리는 60초 제한 시간도 이제 조정할 수 있다. 처음 배포되는 수정 사항도 약 20개 추가했다. headless 모드에서는 중단 시 하위 프로세스를 종료하고 신호의 종료 코드를 보존한다. shell 모드는 더 이상 다른 gemini 세션 안에서 새 세션을 열지 않는다. macOS에서는 Seatbelt 샌드박스를 적용하기 전에 폴더의 신뢰 여부를 확인하며, PDF와 관련된 여러 메모리 누수도 수정했다.

🔗 Gemini CLI v0.69.0-preview.0 · Gemini CLI v0.68.0

Qwen Code v0.27.2, WeChat·QQ·이메일을 Web Shell에 연결하고 Mods에 API 3개 공개

11월 10일 — Qwen Code v0.27.2가 v0.27.1 출시 다음 날 안정 버전으로 전환됐다. 기능 추가 20건과 수정 20건을 포함해 총 55개 항목을 담고 있다. Web Shell에서는 이제 WeChat, QQ, 이메일 채널을 설정할 수 있으며, 앞의 두 채널은 QR 코드로 로그인한다. 입력 영역 아래에는 대화 차례 수, 출력 속도, 소비한 토큰 수, 캐시 적중률이 표시된다.

도구의 확장 기능인 Mods에는 API 3개가 추가됐다. 도구나 기록 없이 일회성 완성을 수행하는 $.model.complete, 저장된 텍스트를 건드리지 않고 화면에 표시되는 응답 텍스트를 다시 쓰는 hook ui.render, 세션 간에 값을 유지하는 $.store다. 터미널이 백그라운드에 있을 때 승인 대기 항목이 생기면 알림음이나 데스크톱 알림이 울리며, Managed Agent는 선택에 따라 자동으로 생성할 수 있는 세션 요약을 제공한다. 호환성을 깨는 변경으로 표시된 유일한 항목은 SDK와 Web Shell의 의존성 버전 상향이다.

🔗 Qwen Code v0.27.2

Grok Bot, Tailscale 사설 네트워크에 참여해 내부 MCP 서버에 접근

11월 10일 — SpaceXSI의 에이전트 Grok Bot이 이제 개인이나 기업의 Tailscale 사설 네트워크(tailnet)에 참여해, 인터넷에 공개되지 않은 비공개 MCP 서버, 내부 도구, 애플리케이션에 접근할 수 있다. Grok Bot 데스크톱 애플리케이션의 Tailscale 플러그인을 통해 활성화한다.

이 통합은 Tailscale의 OAuth apps를 기반으로 하며, Tailscale에 따르면 OAuth apps는 전날 정식 출시됐다. Grok Bot은 공유 서비스 계정 대신, 접근을 승인한 사용자의 계정에 연결된 기기로 tailnet에 참여한다. 키나 비밀 값을 붙여 넣을 필요가 없으며, 사용자의 다른 기기와 마찬가지로 접근 규칙, 감사 로그, 기기 수 제한이 적용된다. Tailscale의 Premium 및 Enterprise 요금제에서는 Grok Bot에 전용 보안 상태 속성(custom:grokbot)이 부여된다. 이를 통해 소유자의 전체 네트워크 접근 권한을 주지 않고 특정 MCP 서버만 허용할 수 있다. 다른 요금제에서는 인증 후 부여하는 태그가 이 역할을 한다. 다른 에이전트 개발사도 OAuth apps 문서를 바탕으로 같은 통합을 구현할 수 있다.

Grok Bot은 이미 10월부터 MCP 서버를 사용하고 있었으며, 이번에 새로 추가된 것은 비공개 서버에 대한 접근이다. 전날에는 공식 계정이 모든 사용자의 주간 한도도 초기화했다.

🔗 @bot의 발표 · Tailscale 게시물

기기와 소프트웨어 속 Gemini: Pixel 10, motorola signature 27, Adobe와의 제휴

Google이 새 모델 발표 없이 휴대전화와 협력사의 소프트웨어로 Gemini를 확대한다.

Gemini Intelligence, Create My Widget·Device Assistance와 함께 Pixel 10 및 motorola signature 27에 도입

11월 10일 — 5월에 발표된 Android의 선제적 AI 계층인 Gemini Intelligence가 새로운 기기로 확대된다. Motorola는 자사의 첫 Gemini Intelligence 기기인 motorola signature 27을 공개했으며, 미국에서 11월 19일부터 사전 주문을 받는다. 11월 Pixel Drop은 Pixel 10, Pixel 10 Pro XL, Pixel 10 Pro Fold에 최신 기능을 제공한다. 받아쓴 내용을 깔끔한 텍스트로 다듬는 Rambler가 이 기기들에 도입되며, 음식 주문, VTC 호출, 예약 등 애플리케이션 내 작업 자동화는 영국, 인도, 일본으로 확대된다.

Create My Widget은 Gmail, Agenda, Search의 정보를 활용해 설명만으로 홈 화면 위젯을 만든다. 앞으로 몇 주에 걸쳐 Pixel Watch를 포함한 기기에 배포된다. Device Assistance를 통해 Gemini에 저장 공간 확보, 위치 접근 권한 확인, 중요한 전화는 허용하면서 방해 요소 차단 등을 요청할 수 있다. Android Auto의 선제적 제안 기능도 곧 제공될 예정이지만, 날짜는 공개되지 않았다.

🔗 Gemini Intelligence: 11월의 새로운 기능 (blog.google)

Google과 Adobe: Drive·Gmail에 Acrobat 도입, Photoshop용 Google DeepMind 이미지 모델 검토

11월 10일 — Google이 Adobe MAX를 맞아 Adobe와의 제휴 확대를 발표했다. 모든 내용은 향후 도입 계획이며 일정은 공개되지 않았다. Google Drive와 Gmail에서 Acrobat에 직접 접근할 수 있게 되고(추천 애플리케이션, 파일 미리 보기의 « 다음으로 편집 » 항목), Gemini와 Gemini Enterprise의 Adobe 커넥터는 Acrobat 및 다른 창작 도구로 확대되며, 이 도구들은 Search의 AI 모드에도 도입된다. 기업은 Gemini Enterprise에서 시각 자료를 만들고, PDF를 다루며, 마케팅 캠페인을 실행하는 Adobe의 CX Enterprise Coworker 에이전트를 사용할 수 있게 된다.

반대로 Google의 최첨단 모델도 Adobe 애플리케이션에 도입되지만, 어떤 모델인지는 명시되지 않았다. Adobe와 Google DeepMind는 새로운 편집 기능도 함께 검토할 예정이다. 첫 대상은 거의 즉각적인 보정을 가능하게 할 수 있는 Photoshop용 이미지 모델로, 발표된 제품이 아니라 연구 중인 방향이다.

🔗 Adobe와 Google, 제휴 확대 (blog.google)

업무와 AI: OpenAI와 Upwork, AI가 프리랜서 업무를 대체하기보다 재구성한다고 밝혀

11월 10일 — OpenAI의 « 업무의 최전선 » 시리즈에 새로운 편이 나왔다. OpenAI의 경제학자들은 Upwork와 함께 « AI 시대 프리랜서 업무의 재구성 » 보고서에서 ChatGPT 사용과 프리랜서 일감 공고를 교차 분석했다. 첫 번째 발견은 두 분포가 서로 다르다는 점이다. ChatGPT 사용에서는 글쓰기의 비중이 훨씬 크고, Upwork 공고에서는 영상과 애니메이션의 비중이 더 크다.

서로 대응시킨 63개 하위 범주 가운데 43개에서는 같은 양상이 나타났다. ChatGPT에서 상대적으로 흔한 활동이 Upwork에서는 비중을 잃었다. 나머지 20개에서는 반대 양상이 나타났으며, 저자들은 ChatGPT 사용만으로는 이러한 변화를 설명할 수 없다고 결론 내렸다.

Upwork 업무 범주	공고 비중, 2025년 상반기~2026년 상반기
모바일 개발	+2,27 포인트
영상 및 애니메이션	+1,38 포인트
QA 테스트	+0,58 포인트
콘텐츠 작성	-0,57 포인트
웹 및 모바일 디자인	-0,68 포인트
웹 개발	-1,98 포인트

AI 관련 프로젝트는 직무를 재구성하고 있다. 2023년 초부터 2025년 말 사이에 해당 공고에서 요구하는 과업은 45 % 더 다양해졌다. 동일한 빈도로 등장하는 과업 수로 환산하면 14,6개에서 21,2개로 늘어난 것이다. 공고에 제시된 시간당 요금은 다른 프로젝트와 비슷하지만, 정액 예산과 작업 시간 규모는 더 크다.

🔗 AI가 프리랜서 업무에 미치는 영향 (OpenAI) · OpenAI·Upwork 전체 보고서 (PDF)

공개 데이터와 연구: Transformers의 의사결정 모델, MotionGraphicsBench, 접목된 전문가, Dory1.0-4B

라이브러리부터 평가 도구와 학습 방법을 거쳐 모델까지, 네 가지 공개 발표다.

DecisionPipeline과 AutoModelForDecision, Transformers에 병합됐지만 배포 버전에는 아직 미포함

11월 10일 — Hugging Face가 의사결정 모델에 관한 참조 가이드를 공개했다. 이 모델은 텍스트를 생성하는 대신 미리 정의된 응답에 확률을 부여한다(서비스, 긴급도, 예 또는 아니요). 아리트라 로이 고스티파티, 리산드르, 페드로 쿠엥카, 톰 아르센이 작성한 이 가이드는 Transformers에 DecisionPipeline, AutoModelForDecision, DecisionConfig 클래스가 도입된다고 알린다. 이를 통해 pipeline("decision", ...)을 분류 파이프라인처럼 호출할 수 있다.

이 코드는 11월 9일 주 브랜치에 병합된 PR 50054에서 나온 것으로, 아직 어떤 배포 버전에도 포함되지 않았다. 최신 버전인 v5.22.2는 11월 6일 자다. 게시물은 JEV-9B를 대상으로 Trainer API를 이용해 의사결정 모델을 미세 조정하는 방법도 보여 준다. 가이드의 나머지 부분은 이미 사용 가능한 구성 요소를 모아 놓았다(transformers serve의 /v1/systemone 엔드포인트, llama.cpp를 통한 서비스 제공, Hub 태그). 성능 수치는 공개되지 않았다.

🔗 Hugging Face의 의사결정 모델 · Transformers PR 50054

MotionGraphicsBench: GPT-6 Astra가 67,7 %로 선두, 50 %를 넘은 모델은 네 개뿐

11월 10일 — 자쥐 마(스탠퍼드와 Figma)와 Figma 소속 공동 저자 세 명이 기존 벡터 그래픽에 애니메이션을 적용하는 모델의 능력을 측정하는 평가 도구 MotionGraphicsBench를 공개했다. 전문가들이 실제 Lottie 애니메이션을 바탕으로 작성한 100개 과제는 각각 정적 SVG와 애니메이션 지시를 제공하며, 결정론적 검증 프로그램이 결과를 검사한다. 이 검증 프로그램과 사람의 판단 사이 일치율은 93,3 %로, GPT-6 Astra 기반 시각 평가 모델의 83,3 %보다 높다.

12개 제공사의 32개 모델 가운데 추론 노력을 최대로 설정했을 때 첫 시도 성공률이 50 %를 넘는 모델은 네 개뿐이며, GPT-6 Astra가 67,7 %로 선두다. 가장 우수한 공개 모델들도 크게 뒤처져 있다.

평가 모델 (추론 노력)	pass@1
GPT-6 Astra (max)	67,7 %
GLM 5.3 (max)	39,8 %
Qwen 3.8 (xhigh)	39,4 %
Qwen 3.8 Flash-Next (xhigh)	34,0 %
비공개 모델 16개의 평균	38,8 %
공개 모델 16개의 평균	21,8 %

🔗 MotionGraphicsBench (Hugging Face 블로그, Figma) · arXiv 논문

TNG, Qwen3.5-35B-A3B에 Rust와 Haskell 전문가 추가… 재학습 없이 결합 가능

11월 10일 — TNG Technology Consulting이 기존 전문가를 건드리지 않고 혼합 전문가(MoE) 모델에 새로운 전문가를 추가했다. 새 전문가들은 별도의 매개변수 공간에 존재하며, 라우터는 이들을 언제 호출할지 학습한다. Qwen3.5-35B-A3B-Base에서 Rust 전문가를 추가하면 Rust 코드 생성의 pass@1이 0,62에서 0,73으로, Haskell 전문가를 추가하면 Haskell 점수가 0,32에서 0,51로 오른다. 일반 능력 점수는 각각 0,78과 0,80으로, 기준 모델은 0,80이다.

따로 학습한 두 전문가를 하나의 체크포인트로 결합해도 성능 향상의 대부분이 유지된다(0,70과 0,50). 가장 우수한 LoRA 어댑터들은 개별적으로는 비슷한 성능을 내지만(0,74와 0,48), 둘을 평균하면 0,67과 0,36으로 떨어진다. 전문가 추가는 연속 사전학습 단계에서만 이뤄졌으며, 게시글에는 공개된 가중치로 연결되는 링크가 없다.

평가 구성	Rust	Haskell
기준 모델	0,62	0,32
Rust 전문가 추가	0,73	—
Haskell 전문가 추가	—	0,51
두 전문가 결합	0,70	0,50
두 LoRA의 평균	0,67	0,36

🔗 나만의 전문가를 추가하세요! (Hugging Face 블로그, TNG)

Dory1.0-4B: NVIDIA, 추론 시 연산량을 조절하는 소형 반복 모델 공개

10월 16일, 11월 10일 다시 소개됨 — NVIDIA가 Hugging Face에 Nemotron Labs의 개방형 언어 모델 Dory1.0-4B를 공개했다. 이번 동향 정리에서는 아직 다루지 않았던 모델이다. 층을 계속 쌓는 대신, 각각 8개 층으로 이뤄진 입력 블록과 출력 블록 사이에 20개 층으로 이뤄진 동일한 블록을 두고 여러 번 반복 적용하며, 반복할 때마다 입력을 다시 주입한다. 재학습 없이 추론 시 반복 횟수를 조절해 연산량과 정확도 사이의 균형을 바꿀 수 있으며, 마지막 반복의 KV 캐시만 유지한다.

처음부터 NVFP4로 사전학습한 뒤 BF16으로 학습을 이어간 Dory는 BF16, MXFP8, NVFP4, Q5_K_M 형식으로 제공된다. 문맥 길이는 256K 토큰이며, 영어를 지원하고 상업적 이용을 허용하는 OpenMDW-1.1 라이선스를 따른다. vLLM 지원은 검토 중이며, BF16 버전은 지난달 13 488회 다운로드됐다. NVIDIA는 11월 10일 이 모델을 다루는 ‘전문가에게 물어보세요’ 방송을 진행했다.

🔗 Dory1.0-4B (Hugging Face)

단신

코딩 에이전트

Claude Code 2.1.322 — 변경 사항이 하나인 버전이다. Vertex의 global, us, eu 리전에 빠른 모드가 추가되며, Vertex가 이를 거부하면 표준 속도로 돌아간다. 문서에 따르면 Google Cloud Agent Platform에서 제공되는 Fable 5.2의 빠른 모드로, /fast 또는 실행 옵션으로 활성화할 수 있다. 🔗 출처
Codex CLI 0.167.1 — 릴리스 노트가 없는 수정 버전이다. 두 풀 리퀘스트에 따르면 기본적으로 비활성화된 incremental_tools_legacy 옵션은 대화가 진행되는 동안 도구를 순차적으로 선언하며, Amazon Bedrock 공급자에만 제공된다. 같은 날 openai-python 3.49.0과 openai-node 7.55.0에는 비동기 함수의 타입 정의가 추가됐다. 🔗 출처
Copilot CLI 1.0.109 및 1.0.110-0 — 안정 버전 1.0.109에는 변경 사항 158개가 포함됐다. 모델 선택기에 Fable 5.2가 추가되고, 샌드박스 호스트 규칙에 CIDR을 사용할 수 있으며, /share가 심볼릭 링크를 따라가기 전에 확인을 요청한다. 미리보기 버전 1.0.110-0은 기존 원격 제어 방식을 AHP 환경으로 대체하고, AI 크레딧 사용량이 90 %에 도달하면 충전을 제안한다. 🔗 출처
Copilot CLI의 C++ Language Server — 이제 서버에 MSBuild 컴파일 명령 추출기가 내장돼, 설정용 스킬이나 수동으로 작성한 compile_commands.json 없이도 프로젝트를 열면 자동으로 실행된다. CMake 프로젝트는 계속 스킬을 사용한다. Copilot 구독이 필요하다. 🔗 출처
GitHub Agentic Workflows 1.2.2 — 1.2 계열의 첫 안정 버전이다. 더 많은 워크플로가 고정된 모델 대신 비용을 절약하는 모델 라우팅을 사용하고, Copilot 워크플로 10개에 불필요한 실행을 막는 조건이 추가됐으며, cancel-work --obsolete가 더 이상 유효하지 않은 작업을 취소한다. 에이전트의 외부 네트워크 접근 통제도 강화됐다. 🔗 출처
Antigravity CLI 1.5.3 — 11월 7일 버전이다. 각 하위 에이전트의 모델과 추론 수준이 표시되고, 플러그인 훅에 PLUGIN_ROOT와 PLUGIN_DATA이 전달된다. 터미널 샌드박스의 취약점도 수정됐다. 명령이 이후 샌드박스 밖에서 불러오는 환경을 변경할 수 있었던 문제다. 🔗 출처
Vibe CLI 3.1.2 — Mistral의 명령줄 에이전트에서 플러그인을 제거하지 않고 비활성화할 수 있게 됐다. /skills도 개편돼 검색, 활성화 전환, 버전이 고정된 레지스트리 공유 스킬을 지원하며, 헤드리스 모드에서는 매 응답 생성 전에 --max-tokens과 --max-price을 준수하도록 한다. 🔗 출처
mistral CLI 0.18.0 — Mistral의 애플리케이션 및 에이전트 배포 도구가 이제 세션이 만료되면 401 오류로 실패하는 대신 세션을 갱신한다. mistral context show --json도 추가됐으며, Mistral 샌드박스에서 실행되는 에이전트에 필요한 역할을 부여한다. 🔗 출처
Kimi Code 2.5.3 — 이제 방향을 조정하는 메시지를 보내면 진행 중인 모델 요청이 중단되고, 같은 턴에서 작업이 이어진다. 전용 steer 엔드포인트도 제공된다. Windows에서는 npx로 실행한 MCP 서버가 다시 시작된다. 🔗 출처
v0 보안 검토 — 요청하면 v0가 대화에서 이뤄진 변경 사항이나 프로젝트에서 가장 위험한 코드를 검토해 인증 누락, 인젝션, SSRF를 찾는다. 각 발견 사항을 프로젝트 전체에서 확인하고 수정안을 제안하며, 동의를 받아야 적용한다. 유료 요금제에서만 제공되며 v0 크레딧을 사용한다. 🔗 출처
Replit의 Performance Scanner — Replit이 애플리케이션의 잠재적인 성능 저하 요인을 찾아 Agent가 수정을 시작할 지점을 제시하는 도구를 소개했다. 게시물에는 제공 시점, 지원 요금제, 가격이 명시되지 않았으며, 해당 기능은 아직 문서에도 나타나지 않았다. 🔗 출처
Devin의 Gemini 4 Carbon — Cognition이 Devin Desktop과 Devin CLI에 Carbon을 제공한다. 게시글에 따르면 낮은 추론 수준에서부터 Gemini 4 Argon의 최고 성적을 넘어서며, 최고 점수 달성 시 작업당 비용은 Argon의 3분의 2보다 적다. FrontierCode 2.0에서 기록한 40,0 %는 이미 10월 30일 공개됐다. 🔗 출처
Warp의 Fable 5.2 — 11월 9일 저녁, Warp가 Warp Factories와 터미널에 Claude Fable 5.2를 제공하기 시작했다. 애플리케이션에 숨어 있는 상태 머신을 찾아 달라고 요청하면 에이전트가 코드를 더 쉽게 이해하도록 만들 수 있다고 권한다. 가격과 벤치마크는 제시하지 않았다. 🔗 출처
Genspark Code Agent의 Fable 5.2 — Genspark가 Code Agent에 Claude Fable 5.2를 추가하고, FrontierCode 2.0에서 Opus 5.5를 앞서 최고 점수를 기록했다는 주장을 다시 소개했다. 수치, 요금제, 크레딧 비용은 제시하지 않았다. 🔗 출처

기업

JPMorganChase — 이 은행이 Claude 활용 범위를 엔지니어 외의 직군으로 확대한다. 풀 리퀘스트 검토, 자가 복구 에이전트, 사고 분석, 제품 백로그, 위험 평가 등에 사용한다. Claude Code는 컨테이너 기반 플랫폼인 Devspace에서 실행되며, 에이전트는 인증 정보에 직접 접근하지 못한다. 자동 검증 절차는 Claude가 자신의 작업을 스스로 승인하지 못하게 한다. 공개된 수치는 없다. 🔗 출처
Curative — 미국 건강보험사 Curative는 Claude 기반 에이전트 Gwen을 활용해 매주 의료 서비스 제공자 계약 2 000~2 400건을 체결한다. 주로 Opus를 사용하고 Sonnet이 검토자, Haiku가 판정자 역할을 맡으며, 계약당 약 2천만 토큰을 사용한다. 2025년 한 해 전체 계약은 2 100건이었다. 보험금 지급 분쟁 처리 시간은 약 90일에서 30분 미만으로 줄었다. 🔗 출처
CodeRabbit — 11월 9일 공개된 OpenAI 사례 연구에서 CodeRabbit은 Codex를 활용해 6개월 동안 소프트웨어 출시량이 약 20배로 늘었다고 밝혔다. 무료 Deep Scan은 심층 분석 13 000건에서 취약점 43 000개 이상을 찾아냈으며, GPT-6 Astra는 내부 평가의 문제 중 50 %를 탐지한다. 🔗 출처
Gemini for healthcare — Google Cloud가 환자 기록, 청구 정보, 임상 지침, Medicare 데이터를 연결하는 솔루션을 미리보기로 출시한다. 사람의 감독 아래 진료 기록 요약, 사전 승인 검토 등 여러 단계로 이뤄진 작업을 수행하며, HCA Healthcare, Highmark Health, Northwell Health가 함께한다. 🔗 출처

교육과 사회

유럽·중동·아프리카 학교의 AI 활용 — OpenAI가 ThinkYoung 연구를 바탕으로 에스토니아, 슬로바키아, 그리스, 이탈리아의 교육 협력에서 얻은 교훈을 정리했다. 설문에 응한 학생의 79 %가 과제에 AI를 사용하지만, 사용법을 배웠다고 답한 비율은 47 %에 그쳤다. 🔗 출처
가족 돌봄자를 위한 워크숍 — OpenAI Academy가 11월 10일 세 단체와 함께 오클랜드, 탬파, 피츠버그, 애틀랜타, 디트로이트에서 가족 돌봄자를 위한 무료 ChatGPT 워크숍을 연다. OpenAI에 따르면 미국에서 매주 오가는 건강 관련 메시지 중 4천만 건 이상이 가까운 사람의 건강에 관한 내용이다. 🔗 출처

음성

GPT-Live 기반 음성 에이전트 — OpenAI 개발자 블로그가 Juno, Treater, Picsart, Weekend의 사례를 소개한다. Juno에서는 백그라운드의 소형 모델이 텍스트 에이전트로의 작업 위임을 40 % 줄이고, 시험 통화에서 가장 길었던 침묵 시간을 9,3초에서 3,2초로 단축했다. Treater에서는 대화 시간 중앙값이 26~30 % 늘었다. 🔗 출처

이미지

Genspark의 Seedream 5.5 — Genspark가 Genspark Design과 AI Media Studio에서 BytePlus의 Seedream 5.5를 조기 제공하며, 모든 사용자에게 한 달 동안 40 % 할인을 적용한다. 🔗 출처
Ideogram 4.5 — Ideogram은 사람 평가자가 다섯 차례 연속 편집 후에도 얼굴을 알아볼 수 있는지 평가하는 Rapidata 벤치마크에서 20개 모델 중 1위를 차지했다고 밝혔다. FLUX 3 Image, Muse Image, MAI-Image-2.6을 앞섰으며, 점수는 공개하지 않았다. 🔗 출처
AMD GPU의 Pika H3 Flex — 한 기여자가 Pika의 가중치 공개형 영상 모델 추론을 AMD GPU로 이식했다. Instinct MI350X 전용 브랜치에서 제공되며, Pika는 AMD 개발자들의 기여를 요청했다. 성능 측정치는 없다. 🔗 출처

Hugging Face와 개방형 연구소

Google Cloud 청구서로 결제하는 Hugging Face — 이제 조직은 Google Cloud Marketplace를 통해 Team 및 Enterprise 구독, Jobs, Inference Endpoints, Inference Providers, GPU Spaces, ZeroGPU, 스토리지 요금을 결제할 수 있다. Hugging Face의 공개 요금이 적용되며, 각 구독은 Hugging Face의 승인을 받아야 한다. 🔗 출처
Google Cloud의 Muse — 11월 9일 저녁, Meta가 Muse Ember와 Muse Wonder를 Google Cloud에 제공한다고 발표했다. Google Cloud에서는 Muse Spark 1.3이 9월부터 미리보기로 제공되고 있다. 구체적인 서비스, 제공 상태, 가격은 밝히지 않았다. 🔗 출처
Hugging Face의 창작자 2천만 명 — 클레망 들랑그에 따르면 Hugging Face에는 AI 창작자 2천만 명이 있으며, 모델, 데이터셋, 에이전트 실행 기록, 강화학습 환경 등 300 Po를 호스팅하고 있다. 이 중 9 Po는 일주일 만에 추가됐다. 10월에는 활성 사용자 수와 매출 모두 역대 최고를 기록했지만, 금액은 공개하지 않았다. 🔗 출처
Trainium3의 GLM-5 — 다비드 코르부아지에가 공개된 Transformers 코드로 단일 trn3.48xlarge 인스턴스에서 GLM-5를 실행했다. 매개변수는 7 540억 개이며, 로딩에 43분, 첫 토큰 생성에 4,1초가 걸렸고, 배치 크기 1에서 초당 6,9토큰을 처리했다. 작성자에 따르면 최적화하지 않은 초기 측정치다. 🔗 출처
OpenMed의 질병 탐지 — 마지야르 파나히가 영어 의료 텍스트에서 CPU로 질병을 찾아내는 개방형 모델 세 개를 Apache-2.0 라이선스로 공개했다. 매개변수 규모는 194M~576M이며, NCBI Disease로 미세조정해 BC5CDR에서 F1 점수가 약 14점 올랐다. 🔗 출처
테스트 없이 결과물을 제출하는 에이전트 — 세르칸 페케르는 튀르키예어 게시글에서 SWE-agent의 결과물 제출 47 293건 중 39,4 %가 마지막 수정 후 테스트 없이 이뤄졌으며, 이 경우 해결 가능성이 약 3분의 1 낮았다고 밝혔다(오즈비 0,68). 사전 등록한 가설이며, Claude Code와 gpt-oss-120b로도 재현했다. 🔗 출처
빌려온 추론 — 티모페이 클류빈이 Qwen3.8-27B의 추론 기록을 Qwen3-8B에 삽입하자, LiveCodeBench의 문제 300개에서 점수가 51,1 %에서 80,9 %로 올랐다. 이 기록을 생성하도록 학습한 8B 모델 두 개는 도움이 되지 않았다. 🔗 출처
FiftyOne의 EgoDex — 하르프리트 사호타가 Apple이 공개한 EgoDex 테스트 데이터셋을 변환했다. 조작 작업 111종의 에피소드 3 243개, 총 7시간 분량으로, Apple Vision Pro로 기록한 관절 68개의 자세 정보가 포함된다. 🔗 출처

이것이 의미하는 것

전날의 Fable 5.2처럼 Gemini 4 Carbon도 이를 통합하는 업체들이 당일 각자의 평가 환경에서 측정했다. Cursor의 CursorBench 4.0에서는 60,4 %, Perplexity의 WANDR에서는 0,857을 기록했으며, Devin에서는 낮은 추론 수준에서부터 Argon의 최고 성적을 넘어섰다. Google도 자체 게시글에서 이러한 외부 순위를 인용한다. 이 수치는 비용과 함께 읽어야 한다. Cursor에서는 Carbon의 낮은 추론 수준이 높은 추론 수준보다 작업당 비용이 더 들며, Perplexity는 Fable 5.2와 0,006점 차이에 비용은 40 %라며 동급 성능이라고 설명한다. GitHub는 수치를 제시하지 않지만 Carbon을 기본 활성화한다. 반면 Fable 5.2는 관리자가 Anthropic의 데이터 보관 조건을 수락할 때까지 비활성화된 상태로 유지된다.

11월 30일이 중요한 기준일이 된다. Google은 Carbon의 출시 기념 요금이 이날 종료된다고 명시했다. 토큰 100만 개당 2달러와 10달러에서 이후 4달러와 20달러로 오른다. Cursor는 12월 1일부터 정상 요금을 적용하고, Perplexity는 Agent API에 이 출시 기념 요금을 적용한다. 이미지 분야에서도 출시 할인이 늘고 있다. MiniMax H3-Image의 16메가픽셀 이미지는 일주일 동안 50 %, Genspark의 Seedream 5.5는 한 달 동안 40 % 할인한다. 따라서 이날 공개된 작업당 비용은 어떤 요금을 기준으로 계산했는지 함께 살펴야 한다. Devin은 공개 할인까지 포함한 API 공개 요금으로 측정했다고 명시하지만, Cursor 페이지는 자사 비용에 할인이 반영됐는지 밝히지 않는다.

어시스턴트가 업무와 상거래의 공간으로 바뀌고 있다. OpenAI는 기업이 ChatGPT에서 자사 프로필을 관리하고, 언급 현황을 추적하며, ChatGPT Ads로 광고할 수 있는 에이전트를 설치할 수 있도록 한다. Business 팀은 구독 할당량을 v0, Warp, Notion에서도 사용할 수 있다. Anthropic은 Claude를 계획을 구상하고, 스프레드시트를 관리하고, 인증된 지표를 공유하며, Confluence나 Notion을 통째로 열어볼 수 있는 공간으로 만든다. 같은 날 Anthropic은 기업공개 로드쇼를 시작했지만, 공개한 수치는 클래스 A 주식 8억 2 500만 주와 주당 70~78달러라는 두 가지뿐이다. 기업가치, 조달 금액, 상장일은 밝히지 않았다.

모델을 중단할 수 있는 역량이 원칙을 넘어 실제 엔지니어링으로 구현되고 있다. 파리 선언은 OpenAI, Anthropic, Mistral AI 등 서명한 개발사들이 학습과 내부 사용까지 포함해 자사 모델을 중단할 수 있는 장치를 갖추도록 약속하게 한다. 같은 날 OpenAI는 자체 장치인 Control Room을 설명했다. 최대 중단 지연 시간은 35초이며, 시스템에 장애가 나면 기본적으로 요청을 거부한다. 한편 NVIDIA는 에이전트의 파일, 네트워크, 인증 정보를 통제하는 OpenShell을 CNCF에 맡겼다. Tailscale은 Grok Bot이 사용자의 신원으로 사설망에 들어가도록 하되, 관리자가 권한을 제한할 수 있게 한다.