ChatGPT Wallet로 에이전트 결제 지원, Claude Code에 Code Mode 추가, llama.cpp 1.0 전환

OpenAI가 ChatGPT Wallet을 출시한다. 개인 에이전트인 dots가 이제 결제까지 수행할 수 있으며, 구매할 때마다 생체 인증으로 승인하고 실제 카드 정보를 숨기는 토큰으로 결제한다. 같은 날 Google은 Gemini 앱을 Google Wallet에 읽기 전용으로 연결한다. Claude Code 2.1.323에는 Claude가 JavaScript를 작성해 도구를 연속 호출하는 Code Mode가 추가되고, DeepSeek는 자사 앱의 검색, 파일, 음성 기능을 API로 공개하며, llama.cpp는 안정적인 API를 갖춘 1.0.0 버전으로 전환한다. GitHub Copilot은 Gemini 4 Hydrogen을 도입하고 12월 14일에 모델 6개의 지원을 종료한다고 발표한다.

ChatGPT Wallet: 실제 카드 정보를 숨기는 토큰으로 결제까지 수행하는 OpenAI의 dots

11월 13일 — OpenAI가 개인 에이전트인 dots가 사용자를 대신해 구매를 완료할 수 있는 지갑인 ChatGPT Wallet을 출시한다. 카드는 한 번만 등록하면 된다. 결제 전마다 dot이 판매자, 상품, 총액, 선택한 카드를 제시하면 사용자가 생체 인증(Face ID, Touch ID 또는 지문)으로 승인하며, 승인할 때마다 허가된 구매 기록이 남는다.

We’re introducing ChatGPT Wallet, setting a new bar for secure payments by agents. It’s the first wallet that lets agents pay without access to users’ actual card details and that requires a security check for every purchase, while also preserving existing card rewards and protections for eligible disputes.

🇰🇷 에이전트 결제 보안의 기준을 한 단계 높이는 ChatGPT Wallet을 출시합니다. 에이전트가 사용자의 실제 카드 정보에 접근하지 않고 결제할 수 있으며, 구매할 때마다 보안 확인을 요구하면서도 기존 카드 혜택과 보호 대상에 해당하는 결제 분쟁에 대한 보호를 유지하는 최초의 지갑입니다. — OpenAI, ChatGPT Wallet 출시 게시글

이 방식은 결제 네트워크의 토큰화를 기반으로 한다. 구매가 승인되면 네트워크가 실제 정보를 대체하는 카드 번호, 보안 코드, 만료일이 담긴 결제 토큰을 제공한다. 에이전트와 판매자 모두 실제 카드 정보를 보지 않은 채 카드로 결제가 이루어진다. 카드 혜택과 결제 분쟁에 대한 보호는 유지된다. 이 지갑은 American Express, Mastercard, Visa와 함께 구축됐으며, American Express에는 Agentic Commerce Experiences 상품의 첫 통합 사례다. 이런 유형의 최초 지갑이라는 점은 여전히 OpenAI의 주장이다.

출시 항목	11월 13일 기준 조건
사용 가능한 곳	dot과의 대화; Chat, Work, Codex의 자율 실행 대화 스레드는 제외
대상 구독자	미국의 18세 이상 ChatGPT Pro 구독자에게 점진적으로 제공
지원 카드	미국에서 발급된 American Express, Chase, Mastercard, Visa 신용카드
출시 시 제외되는 카드	직불카드와 가상 카드
구매별 승인	생체 인증: Face ID, Touch ID 또는 지문
판매자가 받는 정보	실제 정보를 대체하는 결제 토큰

도움말 문서는 승인이 주문 확정을 뜻하지 않으므로 판매자에게 확인해야 한다고 안내한다. 출시 게시글은 일부 사이트가 여전히 의도치 않게 에이전트의 구매를 차단할 수 있다고 덧붙인다. 구체적인 시점이 정해지지 않은 향후에는 지출 한도, 품목 범주, 기간 등 미리 정한 범위 안에서 구매 전 과정을 위임할 수 있게 된다.

판매자를 위해 OpenAI는 Commerce Partner Playbook을 공개한다. Businesses in ChatGPT(11월 10일 출시)로 자사 업체 정보의 소유권을 확인하고 상품 피드를 게시하며, CDN이나 방화벽에서 ChatGPT 에이전트의 Web Bot Auth 서명 요청을 식별하고, 사기 방지 도구(Forter, Riskified, Sardine, Signifyd)와 결제 서비스 제공업체(Adyen, Checkout.com, Stripe)가 이런 구매를 허용하도록 하는 내용이다. 3월에 선보인 시각적 쇼핑과 Agentic Commerce Protocol에 이어 OpenAI는 이렇게 구매 완료 단계로 나아간다.

🔗 ChatGPT Wallet로 구매하기(OpenAI 도움말) · ChatGPT 릴리스 노트 · Commerce Partner Playbook(OpenAI)

Gemini 앱의 Google Wallet: 돈을 건드리지 않고 지출 내역 읽기

11월 13일 — 같은 날 Google은 반대 방향을 선택한다. 어시스턴트가 지갑 정보를 읽되 결제는 하지 않는다. Google Wallet이 Gmail, Photos, YouTube, Search와 함께 Personal Intelligence의 연결 앱에 합류하며, 미국 내 Gemini 앱의 모든 사용자가 웹, Android, iOS에서 이용할 수 있다. @Google Wallet을 언급하면 현금 흐름, 자산 배분, 예산 그래프를 보고, 정기 구독과 가격 인상을 확인하거나, 작년 거래 내역을 바탕으로 연말연시 예산을 준비할 수 있다. 은행 계좌와 신용카드 계정은 Plaid를 통해 Wallet에 연결할 수 있다.

Gemini can only read information from your accounts; it can’t move, manage, or invest your money.

🇰🇷 Gemini는 계좌 정보를 읽기만 할 수 있으며, 돈을 이체하거나 관리하거나 투자할 수 없습니다. — Google의 blog.google 게시글

연결은 선택 사항이며 Personal Intelligence 설정에서 언제든 해제할 수 있다. 같은 게시글에서는 Gemini가 기억한 내용(선호, 관심사, 진행 중인 목표)을 보여주고 수정할 수 있는 페이지인 Memory Summary도 선보이며, Personal Intelligence를 사용할 수 있는 모든 지역의 웹과 모바일에서 제공된다.

코딩 에이전트: Claude Code 2.1.323의 Code Mode 출시, Codex CLI 0.169, Antigravity 2.32, Devin Apps와 Devin Teams

11월 12일 — 11월 12일 저녁 GitHub에 공개된 Claude Code 2.1.323은 수정 사항 195개를 포함한 294개 항목과 함께, Claude의 도구 사용 방식을 바꾸는 실험적 옵션인 Code Mode를 도입한다. 이 옵션 없이는 Claude가 각 도구 호출(Bash, Read, Edit)을 요청하고 그 결과를 읽은 뒤 다음 작업을 결정한다. Code Mode에서는 여러 호출을 한 단계로 연결하는 JavaScript 코드를 작성한다. 명령을 병렬로 실행하고, 호출 결과를 다음 호출에 재사용하며, 출력에서 필요한 부분만 반환하는 방식이다. 문서는 많은 파일의 반복 수정, 읽기 전 결과를 걸러야 하는 검색, 서로 독립적인 명령 실행에 이 옵션을 권장한다. 대화에는 도구 호출이 계속 표시되며, 코드 자체는 대화 기록 보기(Ctrl+O)에서 확인할 수 있다.

Code Mode 요구 사항	문서에 명시된 값
활성화	`CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_CODE_MODE=1` 변수 설정 후 첫 실행 시 확인
최소 버전	Claude Code 2.1.323, 네이티브 빌드
필요한 계정	Claude 구독 또는 Console 계정
지원 모델	Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5, Fable 5.2
지원 환경	터미널 내 대화형 세션(`-p`, SDK Agent, VS Code, Desktop, 클라우드 세션은 제외)
제외되는 구성	게이트웨이, Amazon Bedrock, Google Cloud의 Agent Platform, Microsoft Foundry, HIPAA, 데이터 보존 없음
코드 최대 실행 시간	결과 대기 시 10분, 백그라운드에서 최대 2시간

보안 측면에서는 코드가 실행하는 각 도구 호출에 여전히 deny 및 ask 규칙과 PreToolUse 훅이 적용된다. 자동 모드에서는 분류기가 실행 전 코드를 검사하지만 각 호출을 검사하지는 않는다. 검색에서 얻은 경로 등 실행 도중 계산되는 값은 볼 수 없으므로, 문서는 민감한 호출에 규칙이나 훅을 유지하라고 권장한다. 관리자는 관리형 설정에서 변수를 0으로 설정해 조직 전체에서 이 모드를 차단할 수 있지만, 같은 방식으로 활성화할 수는 없다. 문서에는 해당 계정에 아직 모드가 제공되지 않아 사용이 거부되는 경우도 명시돼 있으며, 다른 날 다시 시도하라는 안내가 나온다. npm의 안정 채널은 현재 2.1.311에 머물러 있다.

나머지 변경 사항은 권한 관련 허점을 메운다. 자동 모드를 사용할 수 없는 상태에서 자동 모드로 시작한 세션은 이제 더 관대한 모드 대신, 동작 전에 확인을 요청하는 Manual 모드로 시작한다. Write와 Edit는 더 이상 Read deny 규칙으로 보호된 경로에 쓸 수 없으며, deny 및 ask 규칙을 sudo 또는 env으로 우회할 수도 없게 됐다. 알 수 없는 모델에 가정하는 컨텍스트 창 크기는 200 000토큰에서 100만 토큰으로 늘어나고, MCP v1 클라이언트는 제거되며, 플러그인은 지원하는 Claude Code 버전을 선언할 수 있다(engines["claude-code"]). 터미널 외부에서는 Claude Tag의 Slack 세션이 Enterprise의 Compliance API에 베타로 추가되며, Code Review는 저장소별 비용을 CSV로 내보낸다.

🔗 Claude Code 2.1.323(GitHub) · Code Mode 문서

Claude Code 2.1.325: 샌드박스의 Bash 명령이 다시 권한 확인 절차를 거치고 zstd 취약점 수정

11월 13일 — 다음 날 Claude Code 2.1.325는 기본 동작을 바꾼다. 샌드박스에서 실행되는 Bash 명령이 요청 없이 통과하는 대신 이제 일반적인 권한 확인 절차를 따른다. 이전 동작을 유지하려면 sandbox.autoAllowBashIfSandboxed: true을 설정해야 하며, 조직에서 샌드박스를 활성화한 경우에는 우선순위가 가장 높은 관리형 설정 소스에 설정해야 한다. 이 버전은 zstd로 압축된 응답을 디코딩하는 과정의 취약점도 수정하지만 자세한 내용은 밝히지 않았다.

다른 변경 사항도 권한을 강화한다. 프로젝트 저장소도 아니고 신뢰하는 저장소도 아닌 곳에서는 읽기 전용 git 명령도 확인을 요청하며, /loop 같은 예약 작업은 허용된 도구나 훅을 선언하는 스킬을 실행하기 전에 확인을 요청한다(무인 실행에는 permissions.allow의 Skill(name) 사용). claude.ai 계정으로 연 백그라운드 세션이 셸에서 상속한 API 키를 사용하고 그 키에 비용을 청구할 수 있던 문제도 해결됐다. 139개 항목 중 88개가 수정 사항이며, Code Mode 관련 수정도 여러 건 포함된다. 앞서 npm에 공개된 2.1.324와의 시간 차이는 2시간 미만이며, 해당 버전에는 릴리스 노트가 없다.

🔗 Claude Code 2.1.325(GitHub)

Codex CLI 0.168과 0.169: 탭 형태의 보조 대화, codex exec에 프로젝트 신뢰 필수

11월 13일 — OpenAI가 5시간도 안 되는 사이에 Codex CLI 안정 버전 두 개를 공개한다. 0.168.0(03시 54분 UTC, 나열된 PR 226개)은 옵션(features.tui_workspace)으로 기본 대화 옆에 표시되는 보조 대화를 도입하며, 0.169.0(08시 37분 UTC, PR 243개)은 이를 탭으로 구성해 재시작 후 다시 열리도록 한다. Sessions → Model providers 패널에서는 이미 열린 대화에 영향을 주지 않고 새 대화의 모델 제공업체를 선택할 수 있다. 사용자 지정 제공업체도 이제 터미널에서 만들 수 있으며, SSH 연결에는 기기 코드를 사용한다.

스크립트와 CI에 중요한 변화는 0.169.0에서 나온다. 신뢰하지 않는 폴더에서 codex exec은 --sandbox workspace-write을 사용하더라도 프로젝트 설정이나 프로젝트의 MCP 서버를 더 이상 로드하지 않는다. codex exec 또는 codex review에 --trust을 전달해 프로젝트 신뢰를 등록해야 한다. 두 버전은 GIF 애니메이션 옵션, 호환 모델을 사용하는 오디오 녹음, 에이전트 명령 센터의 이전 작업 검색, 로컬 진단 ZIP(Ctrl+S)도 추가한다. features.multi_agent 옵션은 agents.enabled으로 대체되며 사용 중단 절차가 진행 중이고, 한 PR 제목에서는 Claude Code 스킬의 로컬 이전을 언급하지만 릴리스 노트에는 해당 항목이 없다.

🔗 Codex CLI 0.168.0(GitHub) · Codex CLI 0.169.0(GitHub)

Antigravity 2.32와 Antigravity CLI 1.5.8: Python으로 구현하는 Dynamic Workflows, Gemini API 키로 Hydrogen과 Carbon 사용

11월 13일 — Antigravity 앱이 Dynamic Workflows와 함께 2.32.0으로 업데이트된다. 에이전트가 Python 코드를 작성해 하위 에이전트의 병렬 실행과 여러 단계로 이루어진 작업을 조율하며, 코드는 앱에 포함된 런타임에서 실행된다. Claude Code, Copilot CLI, Devin에서 이미 제공하는 동적 워크플로와 같은 발상이다. 변경 기록에는 이 기능이 11월 10일부터 미리보기로 제공 중인 /swarm과 어떻게 연계되는지는 나오지 않는다. 이 버전은 에이전트가 제어하는 브라우저 탭도 보호한다. 다른 사이트의 내장 프레임(frames)은 로그아웃 상태로 로드되며, 명시적으로 허용하지 않으면 에이전트의 화면 캡처에서 계속 가려진다. 총 11개 개선과 13개 수정이 있으며, Everforest 테마와 원격 에이전트를 위한 GitHub 클라우드 저장소의 로컬 복제도 포함된다.

같은 날 Antigravity CLI 1.5.8은 GEMINI_API_KEY 키를 통한 연결에서 Gemini 4 Hydrogen(Low부터 XHigh 단계)과 Gemini 4 Carbon(Low부터 High 단계)을 사용할 수 있도록 한다. Hydrogen은 Google Cloud 자격 증명(ADC)과 기업용 게이트웨이를 통한 연결에서도 이용할 수 있다. 22개 수정 사항은 여러 보안 우회를 막는다. 인코딩된 슬래시(%2F)나 URL의 « .. » 구간으로 샌드박스 네트워크 프록시를 속이는 문제, Windows에서 cmd나 PowerShell로 « 항상 허용 » 규칙을 악용하는 문제, 일부 도구에서 MCP 권한 규칙이 무시되는 문제, Windows에서 큰따옴표로 작성한 차단 훅이 아무런 알림 없이 건너뛰어지는 문제다.

🔗 Antigravity 변경 기록

Devin Apps: Devin의 클라우드 머신에서 호스팅되는 비공개 웹 애플리케이션

11월 13일 — Cognition이 Devin Apps를 출시했다. 팀에 필요한 도구(대시보드, 검토 대기열, 프로젝트 상태 페이지)를 설명하면 Devin이 이를 만들고 배포하며, 팀은 고정 URL로 접속한다. 이미 브라우저 미리보기를 보여 준 진행 중인 세션에서도 앱을 만들 수 있다. 앱은 비공개로 유지된다. Devin 로그인이 필수이며, 개인별·조직별 또는 회사 전체에 공유할 수 있다. 수정할 때마다 같은 주소에 새 버전이 배포되고, 새 버전이 시작되지 않으면 이전 버전이 계속 서비스된다.

앱은 Devin의 최대 절전 모드를 가능하게 하는 메모리 스냅샷을 기반으로 한다. 마지막 요청으로부터 5분이 지나면 머신이 절전 상태로 들어가고, 다음 방문 시 몇 초 만에 깨어난다. 깨어 있는 시간에 따라 과금되며, 구체적인 요금은 공개되지 않았다. HTTP를 제공하는 스택이라면 무엇이든 사용할 수 있고, SQLite나 Postgres를 같은 머신에서 실행할 수 있다. 앱 하나는 머신 한 대에서 실행되며, 내부 도구와 사전 운영 환경을 대상으로 한다. 트래픽이 많은 서비스를 위한 것은 아니다. 이번 발표는 Cursor의 Apps(11월 5일), Amp의 Boxes(11월 10일)에 뒤이어 나왔다.

🔗 Devin Apps 소개 · Devin Apps 문서

Devin Teams: 유료 시트가 필요 없는 Devin Desktop, SWE-2 기반 Free 모드, 100개로 줄어든 시트 상한

11월 12일 — 전날 저녁 Cognition이 Devin Teams 요금제를 개편했다. Devin Desktop에는 더 이상 유료 시트가 필요하지 않으며, 자체 모델 SWE-2로 구동되는 Free 모드는 사용자마다 무료 동시 세션 두 개를 제공한다. 9월 이후 여러 차례 한시적으로 무료 제공됐던 Devin Desktop과 CLI의 SWE-2 사용은 Teams, Pro, Max 요금제에서 영구적으로 무료가 된다.

Teams 요금제 항목	Cognition이 발표한 변경 사항
Devin Desktop 시트	팀 전체에 포함, 유료 시트 불필요
Free 모드	SWE-2 기반으로 사용자당 동시 세션 2개
통합 인증	Okta, Microsoft Entra ID, 모든 SAML 또는 OIDC 제공업체
사용 한도	최대 3단계, 수동 또는 자동 승인으로 한도 추가
시트 상한	기존 200개에서 100개로 축소
할당량 기반 시트	30일 후 폐지

요금제에는 작은 작업에 더 가벼운 모드를 제안하는 등의 기능을 갖춘 Devin Coach도 추가됐다. 설정에서 의료정보 처리 표준 계약(BAA)을 요청할 수도 있다. 가격은 공개되지 않았다.

🔗 Devin의 새로운 Teams 요금제

DeepSeek, 앱 기능을 API에 개방: 검색, 파일, 링크 읽기, 보안, 음성

11월 13일 — DeepSeek가 자사 앱의 사용 경험을 구성하는 기능들을 개발자에게 제공한다. API에서는 이미 10월 17일부터 검색과 페이지 읽기(Search와 Fetch)를 제공하고 있었다. 이제 Messages, Responses, Chat Completions 세 API에서 deepseek-flash(DeepSeek-V4.1-Flash-1017)에 매개변수 몇 개만 설정하면 앱의 모든 기능을 활성화할 수 있다. 도구 호출과 맥락 구성은 서비스가 직접 처리한다.

The capabilities behind the DeepSeek App are now available through the DeepSeek API. Enable built-in features with a few parameters, or call standalone APIs such as OCR, ASR, and TTS.

🇰🇷 DeepSeek 앱의 기반이 되는 기능들을 이제 DeepSeek API에서 사용할 수 있습니다. 매개변수 몇 개로 내장 기능을 활성화하거나, OCR, ASR, TTS 같은 독립 API를 호출하세요. — @deepseek_ai의 X 게시물

deepseek_web_search 도구는 웹이나 이미지를 검색하며, 추론이 꺼져 있으면 출처를 인용해 답한다. 추론이 켜져 있으면 모델이 여러 검색을 연이어 수행하고 직접 링크를 읽는다. deepseek_read_url 도구는 메시지에서 언급한 페이지를 가져온다. 파일(PDF, Office 문서, 이미지)은 분석한 뒤 맥락에 추가한다. 보안 검사 매개변수는 입력과 출력을 검사하고, 위험이 있으면 거부 표시를 반환한다. DeepSeek는 대중에게 공개된 서비스에 이 기능을 활성화하고 관련 의무(콘텐츠 안전성 심사, 대형 모델 등록, AI 표시)를 이행할 것을 요구한다.

이 구성 요소들은 독립적으로도 판매되며, OCR, 음성 인식(ASR), 음성 합성(TTS)용 API 세 개가 새로 제공된다. 도구 사용료는 토큰 요금에 추가되며, 토큰 가격은 바뀌지 않는다. deepseek-flash의 경우 혼잡 시간대에는 캐시를 사용하지 않는 입력 토큰 100만 개당 0,30달러, 출력 토큰 100만 개당 1,20달러이며, 비혼잡 시간대에는 절반 가격이다.

과금 기능	정가	한시 가격 (-50 %)
웹 검색(텍스트, 이미지)	1 000회당 0,75달러	할인 없음
웹 읽기(fetch)	1 000회당 0,75달러	할인 없음
파일 분석 및 OCR	1 000페이지당 0,225달러	할인 없음
음성 합성(TTS)	10 000자당 0,45달러	0,225달러
음성 인식(ASR)	오디오 1시간당 0,116달러	0,058달러

DeepSeek는 전체 기능을 보여 주기 위해 MIT 라이선스로 chat-demo를 공개했다. 서버 없이 브라우저에서 API를 직접 호출하는 정적 채팅 클라이언트로, 검색, 링크 읽기, 첨부 파일, 음성, 앱의 대화 기록 가져오기를 지원한다. 같은 날 DeepSeek Harness의 미리보기 버전에는 이러한 대화를 작업 공간으로 가져오는 실험적 플러그인이 추가됐다. 개발자는 이를 통해 자신의 제품에서 DeepSeek 앱을 재현하거나 필요한 구성 요소 하나만 가져다 쓸 수 있다.

🔗 DeepSeek API 변경 기록 · DeepSeek API 요금 · 챗봇 구축 안내서(DeepSeek) · chat-demo(GitHub)

llama.cpp와 ggml, 안정적인 API를 갖춘 1.0.0 출시; SGLang, Transformers, Diffusers도 공개 도구 확충

11월 13일 — 3년 반 동안 빌드 번호로 버전을 매겨 온 llama.cpp와 연산 라이브러리 ggml이 첫 메이저 버전인 1.0.0을 출시했다. 휴대전화부터 워크스테이션까지 다양한 기기에서 모델을 로컬로 실행하는 이 엔진은 수많은 애플리케이션의 기반이다. 현재 Hugging Face에 소속된 개발팀은 공개 C API에 시맨틱 버저닝(의미적 버전 관리)을 적용하겠다고 약속했다. API나 ABI의 호환성을 깨는 변경은 모두 새 메이저 버전으로 배포한다.

버전 유형	출시 기준
메이저	공개 C API 또는 ABI의 호환성을 깨는 변경
마이너	호환성을 유지하는 기능, 새 백엔드, 새 모델 또는 API 추가
패치	API 변경 없는 버그 수정

1.0 전환과 함께 정리도 이루어졌다. 사용 중단이 예고됐던 함수 35개가 제거됐으며, NextN 추측 디코딩 API가 주 헤더 llama.h에 포함됐다. 이번 버전은 FP8 KV 캐시와 CPU에 맡길 비율을 조절할 수 있는 호스트 메모리의 MoE 전문가 캐시를 추가하고, Kimi-K3.1-Pro, Ripple-65B-Preview, drama-3 음성 합성, MageVL-Cowork와 Kimi-K3.1의 시각 기능을 지원한다. llama-server에는 SSRF, CORS, DNS 리바인딩 공격에 대한 보호 기능, OpenAI와 호환되는 /v1/audio/speech 엔드포인트, 개편된 웹 인터페이스가 추가됐다.

발표 글에 따르면 이 엔진은 150개가 넘는 아키텍처 변형과 널리 쓰이는 모든 추측 디코딩 방식을 지원한다. 라이브러리는 Homebrew, Winget, conda-forge, Debian, Docker, MacPorts로 배포되며, 개발팀은 HF Jobs와 NVIDIA, AMD, Qualcomm, Arm, IBM, Intel이 대여한 머신으로 모든 변경 사항을 테스트한다. 클레망 들랑그는 이번 v1을 로컬 모델 실행에 가장 널리 쓰이는 라이브러리의 첫 번째 완전 안정 메이저 버전이라고 소개했다. Cohere는 자사 소형 모델 North Micro Vision이 이제 지원된다며 출시를 환영했다. llama.cpp를 제품에 통합하는 개발자에게는 메이저 버전이 바뀌기 전까지 안정적인 API를 제공하겠다는 약속이다.

🔗 Hugging Face의 ggml-org 게시물 · llama.cpp v1.0.0(GitHub) · 게오르기 게르가노프의 발표

SGLang Consortium: LMSYS 추론 엔진을 중심으로 모인 창립 회원사 여덟 곳

11월 12일 — 오픈 소스 추론 엔진 SGLang을 개발하는 비영리 조직 LMSYS Org가 11월 12일과 13일 샌프란시스코에서 열리는 첫 SGLang Summit 개막에 맞춰 SGLang Consortium을 출범했다. 창립 회원사 여덟 곳은 NVIDIA, AMD, Intel, Google, Meta, Cloudflare, Modal, RadixArk다. 각 회원사는 기술 대표 한 명을 지명하고 매년 두 차례 로드맵 회의에 참여한다. 기술적 결정과 코드 수용 여부는 계속 유지관리자가 결정하며, 프로젝트는 누구에게나 열려 있다. 우선순위는 새 모델, 추론과 멀티모달, 분산 추론, 하드웨어 최적화다.

13일 이 발표를 공유한 NVIDIA는 Ampere부터 Vera Rubin까지 다섯 세대의 가속 컴퓨팅에 걸쳐 협력했고, 100개가 넘는 모델을 출시 즉시 지원했다고 밝혔다. Deloitte를 인용한 LMSYS에 따르면 전체 AI 연산에서 추론이 차지하는 비중은 2025년 절반에서 2026년 약 3분의 2로 늘어날 것으로 추정된다.

🔗 LMSYS Org, SGLang Consortium 출범 · @NVIDIAAI의 재공유

Transformers v5.23.0: ONNX Runtime, OpenVINO, ExecuTorch, Dynamo를 위한 단일 ExportedModel

11월 13일 — Transformers v5.23.0이 모델 내보내기를 통합한다. ONNX Runtime, OpenVINO, ExecuTorch, PyTorch의 Dynamo 그래프 중 무엇을 대상으로 하든, 이제 내보내기는 원본 모델과 동일하게 호출할 수 있는 ExportedModel을 반환한다. 인수와 출력 클래스가 같고, Hub에 게시하거나 대상 엔진에서 직접 다시 불러올 수 있다. 이는 호환성을 깨는 변경으로, export()은 더 이상 같은 객체를 반환하지 않는다. ONNX 내보내기는 CPU, CUDA, WebGPU, DirectML에 맞춰 융합할 수 있다.

엔진 및 하드웨어(EmbeddingGemma2, 릴리스 노트)	PyTorch eager 대비 성능 향상	torch.compile 대비 성능 향상
ONNX Runtime과 TensorRT, A100	7,6배	1,4배
OpenVINO, Xeon Platinum 8570	4,1배	2,2배
int8 가중치를 사용한 OpenVINO, 동일한 Xeon	4,9배	2,6배

이번 버전은 Thinking Machines의 Inkling 2 Small, Liquid AI의 LFM3와 LFM3-VL, Dots 3 Note Preview(텍스트, 이미지, 동영상, 오디오), IQuest-Coder-V1, InternLM3 등 모델 일곱 개를 추가한다. JEV 의사결정 헤드는 여전히 실험 단계다.

🔗 Transformers v5.23.0(GitHub)

Diffusers 0.43.0: MiniMax-H3-Image부터 PAN 2 시뮬레이터까지 모듈형 파이프라인 다섯 개

11월 12일 — Diffusers 0.43.0이 생성 모델 다섯 개를 모듈형 파이프라인으로 추가한다. MiniMax-H3-Image와 Pruna AI의 P-H3-Image는 텍스트와 참조 이미지(P-H3-Image는 최대 여덟 장)를 바탕으로 여섯 단계 또는 여덟 단계에 걸쳐 이미지를 생성하고 편집한다. MiniMax-H3를 기반으로 구축된 Pika H3 Flex는 여섯 단계로 동기화된 스테레오 사운드가 포함된 동영상을 만든다. Kandinsky S2V 1.0은 사진 한 장과 해당 인물의 음성 녹음을 바탕으로 몸동작까지 포함해 5초 단위로 인물을 움직이게 한다. 290억 매개변수의 시뮬레이터 PAN 2는 행동과 카메라 움직임을 바탕으로 장면을 생성하며, 안전 검사가 기본으로 활성화돼 있다. 이번 버전은 텐서 병렬 처리, LoRA, 어텐션 백엔드도 개선한다.

🔗 Diffusers 0.43.0(GitHub)

GitHub Copilot 모델 목록: Gemini 4 Hydrogen, Pro 요금제까지 확대; 모델 여섯 개는 12월 14일 퇴장

Copilot에 도입된 Gemini 4 Hydrogen, Pro 요금제도 포함

11월 13일 — Google이 출시한 다음 날, Gemini 4 Hydrogen이 GitHub Copilot에서 정식 제공되기 시작했다. GitHub는 이를 빠른 에이전트 코딩, 도구 사용, 다단계 워크플로를 위해 설계된 Google의 최신 Flash 모델로 소개하며, Gemini 3.8 Flash보다 지시를 더 잘 따른다고 설명했다. 이를 뒷받침하는 수치는 제시하지 않았다. 앞서 도입된 Gemini 4 Carbon과 Claude Fable 5.2 때와 달리, 이번에는 Pro+, Max, Business, Enterprise와 함께 Copilot Pro 요금제도 포함된다.

모델은 열한 개의 사용 환경에 제공된다. Visual Studio Code부터 Eclipse까지 Copilot CLI, 코딩 에이전트, GitHub Copilot 앱, GitHub Mobile 등을 포함한 Carbon의 열 개 환경에 Copilot SDK가 더해졌다. 공급업체의 정가에 따라 사용량별로 과금되며, 관리자가 새 모델의 기본 활성화를 꺼 두지 않았다면 Business와 Enterprise에서 자동으로 활성화된다. 배포는 점진적으로 진행된다. 같은 날 Hydrogen은 Perplexity의 Agent API와 Antigravity CLI에도 도입됐다.

🔗 GitHub Copilot의 Gemini 4 Hydrogen(GitHub 변경 기록)

12월 14일 Copilot에서 모델 여섯 개 지원 종료

11월 13일 — GitHub가 12월 14일 모든 Copilot 사용 환경(Chat, 인라인 수정, ask 및 agent 모드, 코드 자동 완성)에서 모델 여섯 개의 지원을 종료한다고 발표했다. 각 모델에는 권장 대체 모델이 있으며, 대부분 최근 몇 주 사이에 도입됐다.

지원 종료 예정 모델	GitHub가 권장하는 대체 모델
Claude Fable 5	Claude Fable 5.2
Claude Haiku 4.5	Claude Haiku 5.5(연간 요금제 개인 구독자는 Haiku 4.5를 계속 이용할 수 있음)
Gemini 3.8 Flash	Gemini 4 Hydrogen
Gemini 4 Argon	Gemini 4 Carbon
Grok 4.6	Grok 4.7
Kimi K3	대체 모델 추후 발표

Business와 Enterprise에서는 새 모델 기본 활성화 설정에 따라 대체 모델이 자동으로 활성화되며, 기존 모델을 제거하기 위해 따로 할 일은 없다. GitHub는 이미 같은 방식으로 10월 2일 모델 네 개, 10월 19일 모델 여섯 개의 지원을 종료했다. 10월 중순 도입된 Gemini 4 Argon은 Copilot에서 불과 두 달 동안 제공되는 셈이다.

🔗 12월 일부 GitHub Copilot 모델 지원 종료 예정 안내(GitHub 변경 기록)

모델 평가: Anthropic의 안전성 권고와 Ai2의 XYBench

Anthropic: 신뢰할 수 있는 안전성 평가를 위한 열 가지 권고사항

11월 13일 — Anthropic이 Engineering 블로그에 안전성 평가를 설계하고 실행하며 결과를 제시하는 방법을 안내하는 글을 공개했다. 게시물에 따르면 권고사항은 열 가지다. 출발점은 모델이 « 이전 모델보다 더 안전하다 »는 주장의 가치는 이를 측정하는 평가에 달려 있으며, AI 평가는 쉽게 우회할 수 있고 재현하기도 어렵다는 점이다. 이 글은 데이터 확인 전에 가설을 미리 등록하는 절차(사전 등록) 등 심리학계가 재현성 위기 이후 도입한 개혁에서 영감을 받았다.

Anthropic은 거부율보다 적절한 응답 비율을 선호하며, 단 한 번의 잘못된 응답만으로 전체가 실패 처리되는 다중 턴 대화에서 이를 측정한다. Claude 모델이 전문가가 설정한 모의 사용자 역할을 맡고, 사람이 매긴 라벨을 기준으로 검증한 자동 평가기가 각 대화 기록에 점수를 부여한다. 내부 사고가 발생한 뒤 인터넷에 접속하는 평가 다수가 일시 중단됐다.

Anthropic이 제시한 측정 항목	공개 수치
무해한 응답, API 단일 턴 테스트	모든 최근 모델에서 94 %~98 % (포화 상태)
claude.ai의 로맨스 사기	Opus 5: 98 %, Opus 5.5: 94 % (유의미하지 않은 차이)
Fable 5.1의 API와 claude.ai 간 격차	최대 34포인트
자살 및 자해, 새로운 시스템 프롬프트	API에서 60 %, claude.ai에서 94 %
최소 표본 크기	다중 턴 100개 항목, 단일 턴 1 000개 항목

🔗 견고한 안전성 평가 설계하기(Anthropic) · @AnthropicAI의 발표

XYBench: 잘못 제시된 요청 뒤의 진짜 질문을 알아차리는 어시스턴트는 드물다

11월 13일 — Ai2가 카네기 멜런대학교, NVIDIA, 존스홉킨스대학교와 함께 XYBench를 공개했다(EMNLP 2026 최우수 리소스 논문상 수상). 이 벤치마크는 « XY 문제 »를 다룬다. 누군가 목표 X를 달성하려고 방법 Y가 통할 것이라고 가정한 뒤 Y에 관한 도움을 요청하는 상황이다. 8 115개 질문은 프로그래밍(Stack Overflow)부터 요리와 집수리(WikiHow)까지 아우른다. 평가에 사용된 이전 세대 모델 다섯 개는 진짜 문제의 해결책을 제시하는 경우가 많지만, 여전히 요청의 표면적인 내용에 초점을 맞춘다.

평가 모델(Stack Overflow 질문)	실제 목표의 해결책	목표 중심 응답	잘못된 가정 지적
사람이 작성한 최우수 답변	67 %	55 %	79 %
GPT-5	71 %	41 %	60 %
Qwen3.5-9B	64 %	41 %	60 %
DeepSeek-V4 Pro	66 %	35 %	55 %
Gemini 3.1 Pro	62 %	40 %	54 %
Claude Sonnet 4.6	59 %	36 %	47 %

두 답변 중 하나를 고르라고 하면 모델들은 71~~84 %의 경우 실제 목표를 다루는 답변을 선호하지만, 직접 그런 답변을 작성하는 비율은 35~~41 %에 그친다. 좋은 답변을 알아보는 능력만으로는 그런 답변을 만들어 내기에 충분하지 않다는 뜻이다.

🔗 XYBench(Ai2) · @allen_ai의 발표

프롬프트 인젝션: IBM, LLMON과 공격 저항력을 높인 Granite 4.1 사전 공개 버전 두 종 발표

11월 12일 — IBM이 언어 모델을 위해 설계한 마크업 언어 LLMON을 소개했다. IBM에 따르면 긴 작업이 진행되는 동안 모델의 문맥에는 시스템 프롬프트, 대화, 검색으로 가져온 문서, 도구 응답, 출력 제약, 추론이 명시적인 구조 없이 뒤섞이거나 모델용으로 만들어지지 않은 JSON 같은 형식으로 담긴다. LLMON은 각 요소에 태그를 붙여 모델이 자신이 읽는 내용의 성격을 알 수 있게 하며, 이를 통해 문맥에 삽입된 악성 지시를 따르지 않도록 돕는다.

IBM은 Granite 4.1 기반 모델에서 파생한 실험적 사전 공개 버전 두 종, granite-4.1-3b-LLMON-preview와 granite-4.1-8b-LLMON-preview를 공개했다. 두 모델은 LLMON 태그가 붙은 텍스트를 읽고 생성하도록 훈련됐다. IBM은 자체 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 이 모델들이 평가 대상 중 가장 우수한 최첨단 모델보다 공격을 47 % 더 많이 막아 냈으며, 가장 우수한 오픈 소스 모델보다 95 % 더 많이 막아 냈다고 밝혔다. 동시에 일반 벤치마크에서는 Granite 4.1 Instruct와 동등한 성능을 유지했다고 한다. 이는 개발사가 자체 벤치마크에서 측정한 수치다.

🔗 LLM 전용 마크업 언어 LLMON, 이제 Granite에서 제공(Hugging Face)

PARDIG와 SatWeave: Google DeepMind, WeatherNext 3를 뒷받침하는 데이터셋 공개

11월 13일 — Google DeepMind가 지난 9월 출시한 전 지구 기상 모델 WeatherNext 3의 기반 데이터셋 두 개를 누구나 이용할 수 있도록 공개했다. SatWeave는 정지궤도 위성(GOES, Meteosat, Himawari)의 영상을 17개 채널의 전 지구 모자이크로 결합하고 매시간 갱신한다. 덕분에 WeatherNext 3는 매시간 새로운 전 지구 예보를 생성할 수 있다. 다른 모델들은 6시간마다 갱신되는 분석 자료를 출발점으로 삼는다.

PARDIG는 약 10 km 해상도로 전 지구 강수량을 15분마다 추정한다. 지상 관측 장비에만 의존하지 않고 NASA의 GPM 임무에서 우주 레이더로 측정한 자료를 학습하므로, 레이더나 우량계가 없는 지역에서도 유용하게 활용할 수 있다. 미국, 유럽, 일본의 레이더 관측망 세 곳 및 36 000개 이상의 관측소를 기준으로 비교했을 때, NASA의 기준 데이터인 IMERG-Final보다 약한 비부터 보통 강도의 비까지 시간 단위로 탐지하는 성능이 30 % 이상 향상됐다.

공개 데이터셋	내용 및 갱신 주기	이용 가능한 과거 자료
SatWeave	17개 채널의 정지궤도 모자이크, 매시간 갱신	10년 이상
PARDIG	전 지구 강수량, 15분마다 갱신, 약 10 km 해상도	1999~2026

실시간 데이터와 과거 자료는 Google Cloud Storage에서 제공되며, PARDIG는 Google Earth Engine에서도 이용할 수 있다.

🔗 AI 기상 모델을 뒷받침하는 데이터셋 공개(Google DeepMind) · @GoogleDeepMind의 연속 게시물

생성형 오디오: Ableton Live에 들어온 Suno Bridge, Generate와 Sampler로 개편된 Stable Audio

Suno Bridge: Ableton Live 12 세션에서 Suno 트랙 생성

11월 13일 — Suno가 자사 음악 모델을 사용자의 음악 제작 소프트웨어에 연결하는 독립형 베타 애플리케이션 Suno Bridge를 출시했다. 출시 시점에는 Mac의 Ableton Live 12에서만 작동하며, 다른 운영체제와 DAW 지원도 예정돼 있지만 일정은 공개되지 않았다. Bridge는 Ableton Live와 나란히 실행되며 열려 있는 세션과 동기화된다. 세션 파일은 음악적 맥락을 파악할 수 있도록 Suno에 업로드된다. 프롬프트를 입력하면 Arrangement View의 마커로 선택한 반복 구간(예: 9번째부터 16번째 마디까지 8마디)에 맞춰 세션의 템포, 조성, 스타일, 화성, 그루브에 어울리는 새로운 악기 연주나 보컬 파트를 생성한다. 결과는 타임라인에 바로 추가된다. Bridge는 모든 Premier 구독에 포함되며 별도 요금은 없다.

🔗 Suno Bridge: 사용자의 DAW에 Suno의 생성 기능을 · @suno의 발표

Stable Audio: 통합 작업 공간, 곡을 만드는 Generate와 키트를 만드는 Sampler

11월 12일 — Stability AI가 Stable Audio 개편을 발표하고 11월 릴리스 노트에서 자세한 내용을 공개했다(페이지 메타데이터의 날짜는 11월 4일이며 발표일은 12일). 이제 사이트는 프로젝트와 사운드를 하나의 작업 공간에 모으고, 모든 애플리케이션에서 공통으로 사용하는 홈 화면과 라이브러리를 제공한다.

Stable Audio 애플리케이션	생성 결과
Generate	텍스트 또는 장르·스타일·악기 « 페인트 »를 바탕으로 곡이나 음향 효과 생성, Lens로 자르기·교체·연장
Sampler	프롬프트당 최대 8개 변형 또는 8개 사운드로 구성된 키트, 8개 악기를 위한 16스텝 시퀀서, 최대 32마디 패턴, ZIP 내보내기
Sessions(Labs, 베타)	채팅으로 제어하는 프로듀서와 함께 완성된 믹스 또는 편집 가능한 트랙 8개 생성

Stability는 새로운 모델이나 요금을 발표하지 않았다.

🔗 Stable Audio 11월 릴리스 노트 · @stableaudio의 발표

Cohere, AISLE 인수 완료하고 cubic 팀 영입해 보안 코딩 사업 부문 신설

11월 13일 — Cohere가 취약점을 자율적으로 발견하고 수정하는 시스템을 개발하는 AISLE의 인수를 완료했다고 발표했다. 10월 15일 인수의향서 발표로부터 한 달 만이다. 같은 글에서 폴 상글레페리에르가 설립하고 이끄는 AI 코드 검토 플랫폼 cubic의 팀도 영입한다고 밝혔다. 이 팀은 « 안전한 코드 » 부문(보안 코딩 사업 부문)을 신설할 예정이다. Cohere에 따르면 AISLE과 cubic을 포함해 올해의 전략적 인수·합병은 Aleph Alpha, Reliant AI와 함께 네 건이 됐다. 거래 금액은 공개되지 않았다.

AISLE 공동 창업자들은 경영진으로 합류한다. 온드레이 블체크는 기업, 정부, 핵심 기반 시설 운영자를 위한 새 사이버 보안 사업인 Cohere Cyber의 수석 부사장을 맡는다. 자야 발루는 전날 발표된 대로 최고정보보호책임자를 맡고, 스타니슬라프 포르트는 AI 보안 부문 부사장이 된다. Cohere는 프라하를 향후 AI 기반 사이버 보안의 글로벌 중심지로 소개하며 장기 투자를 계획하고 있다. cubic의 코드 검토 에이전트는 온프레미스와 외부 네트워크가 차단된 환경(에어 갭)에서 작동한다. Cohere는 이들이 코드 검토 벤치마크에서 최상위권에 속한다고 밝혔으나 수치는 제시하지 않았다.

🔗 Cohere, AISLE과 cubic으로 주권 AI 플랫폼 확장

Perplexity: Max 구독자를 위한 Mac 앱에 Teammates 도입

11월 13일 — Perplexity가 11월 5일 웹에 출시한 장기 작업용 개인 에이전트 Teammates를 Mac 앱에서도 제공하기 시작했다. 대상은 기존과 마찬가지로 Max 구독자다. 발표에 따르면 Teammates는 혼자 또는 다른 Teammates와 함께 품질 보증, 고객 서비스, 조사, 성장 마케팅 등의 작업을 수행한다.

확인 당시 제품 페이지는 아직 업데이트되지 않은 상태였다. 웹과 iOS에서는 이용할 수 있으며, 데스크톱과 Android에는 « 곧 » 제공될 예정이라고 안내하고 있었다. iOS 버전은 첫 출시 당시 발표되지 않았으며, 출시일도 여전히 알려지지 않았다. 과금 방식은 바뀌지 않는다. Teammates는 프로모션 기간에 무료로 제공된 뒤 Max에 포함된 크레딧을 사용한다. 전날 저녁 Perplexity는 Computer와 Teammates의 브라우징 에이전트가 이제 작업 과정을 실시간으로 보여 주며 사용자가 제어권을 되찾을 수 있다는 점도 시연했다.

🔗 @perplexity_ai의 발표 · Teammates 제품 페이지

Google AI Studio: Pro와 Ultra 구독자, 도구를 떠나지 않고 Google Cloud 크레딧 신청

11월 13일 — Google AI Pro와 Ultra 구독자는 이미 Google Developer Program을 통해 매월 Google Cloud 크레딧을 받을 수 있었지만, 신청하려면 여러 사이트를 거쳐야 했다. 이제 Google AI Studio에서 이를 관리할 수 있다. Developer Program 프로필 생성, 결제 계정 연결, 크레딧 신청, 잔액 확인을 한 과정에서 처리할 수 있으며, 이후 지급분은 자동으로 적용된다.

매월 지급되는 크레딧의 유효기간은 12개월이며 지급분은 누적된다. 만료일이 가까운 크레딧부터 먼저 사용된다. 구독에 포함된 사용 한도를 모두 소진하면 이 크레딧으로 Gemini API와 유료 등급 모델의 이용 요금을 낼 수 있다. 조건은 두 가지다. Cloud 결제 계정에 최소 5달러를 선결제해야 하며, 가족 구성원이 아닌 구독의 주 명의자만 사용할 수 있다. 지급액은 구독 등급에 따라 다르며 게시글에는 구체적인 금액이 제시되지 않았다.

🔗 Google AI Studio에서 Google Cloud 크레딧 신청하기(blog.google)

SO-101 로봇 팔용 Praxis-1: Runway, 이틀 전 예고한 체크포인트 공개

11월 13일 — 11월 11일 보도한 Praxis-1 가중치 공개로부터 이틀 뒤, Runway가 취미 활동가와 연구자 사이에서 널리 쓰이는 저가 오픈 소스 로봇 팔 SO-101용 버전을 공개했다. 11월 11일자 README에서 « 곧 공개 »한다고 예고했던 체크포인트 praxis-1-so101(Apache 2.0 라이선스)과 NVFP4 변형이 이제 Hugging Face에 올라왔으며, 실험 환경 코드(서버, LeRobot 클라이언트)는 GitHub 저장소에서 제공된다. Runway에 따르면 이 모델은 NVFP4 형식으로 RTX 5090 한 대에서 실행된다.

Runway는 미세 조정을 위해 LeRobot 커뮤니티의 데이터를 활용했다. 기여자 1 783명이 제공한 공개 SO-100 및 SO-101 데이터셋 3 956개로, 총 약 1 260시간 분량이다. 실제 미세 조정에는 데이터셋 3 814개에서 가져온 약 1 070시간 분량을 사용했다. 모델은 손목 카메라 유무와 관계없이 다섯 개 관절과 그리퍼를 15 Hz로 제어한다. Runway는 이 로봇 팔의 작업 성공률을 공개하지 않았으며, 수건 접기와 접시 닦기 영상만 제시했다. 저장소에는 NVIDIA가 기여한 것으로 명시된 추론 최적화와 Jetson Thor 지원도 추가됐다.

🔗 @runwayml의 발표 · Hugging Face의 praxis-1-so101 · Praxis-1 기술 보고서

짧은 소식

코딩 에이전트와 CLI

Copilot CLI 1.0.111 — 11월 13일 정식 버전으로 출시됐다. 기업이 적용하는 Shell, Bash, PowerShell 권한 규칙에서 정규 표현식을 허용하고, 동적 워크플로가 자신을 무한히 복제하지 못하도록 막는다. 미리 보기 버전 1.0.112-0은 각 모델의 권장 컨텍스트 창을 기본으로 사용한다. SDK에서는 Claude Haiku 5.5 세션의 기본 프롬프트 토큰 한도가 100K에서 936K로 늘어나며, 릴리스 노트에 따르면 비용이 더 들 수 있다. 🔗 출처
Qwen Code v0.27.3 — 호환성을 깨는 변경 없이 113개 변경 항목을 담았다. 알림용 전송 전용 DingTalk 채널, Web Shell의 저장소 채널로 GitLab, 세션을 pull request에 연결하는 /pr을 추가했다. auto-edit 모드는 이제 permissions.ask을 준수하며, AUTO 모드에서는 git commit --amend에 승인이 필요하다. 🔗 출처
Kimi Code 2.6.1 및 2.6.2 — 두 가지 수정 버전이다. 긴 세션을 다시 여는 데 더 이상 몇 초씩 걸리지 않고, 세션이 압축되지 않은 채 멈추던 문제가 해결됐으며, Swarm 패널이 복구됐다. /feedback은 더 이상 텍스트만으로 된 반환값을 허용하지 않는다. 🔗 출처
Gemini CLI — 11월 10일의 v0.68.0 이후 아직 새 버전이 없으며, 야간 빌드도 계속 실패하고 있다. 주 브랜치에 병합된 세 가지 수정으로 gemini models list에 마침내 gemini-3.8-flash가 표시된다. 저장소에는 Gemini 4 Hydrogen의 흔적이 없다. 🔗 출처
DeepSeek Harness 0.2.2-rc.3 — 아직 정식 버전이 없는 39번째 미리 보기 버전이다. DeepSeek 앱이나 웹사이트의 대화를 작업 공간으로 가져와 이어갈 수 있는 실험적 플러그인을 추가하고, Windows 앱 업데이트 문제를 수정했다. 🔗 출처
Delta 0.26 및 Zed — Delta는 이제 웹 버전과 휴대전화에서 스레드를 만들고, 단축키를 맞춤 설정하며, worktree 병합을 미리 볼 수 있다. Zed는 에이전트가 코드 한 줄에서 이를 작성한 스레드로 거슬러 올라갈 수 있게 될 예정이라고 날짜 없이 발표했으며, DeltaDB를 기반으로 작성 출처를 강조 표시하는 기능을 공개했다. 🔗 출처
Replit의 Performance Agent — 유료 요금제에서 게시 전에도 Monitoring 탭을 통해 코드와 로그의 성능 저하 원인을 찾는다. Enterprise에서는 프로젝트를 지정된 Viewers와 공유할 수 있게 됐다. 🔗 출처
Durable Objects에서 실행되는 Codex — Cloudflare는 Codex를 자사 Durable Objects에서 “노트북에서처럼” 실행할 수 있다고 발표했다. OpenAI Developers가 재게시한 11월 11일 게시물에는 코드 화면 캡처만 있으며, 관련 글이나 가격은 없다. 🔗 출처
GitHub Agentic Workflows 1.2.3 — 이 미리 보기 버전은 모델을 지정하지 않은 워크플로를 기본적으로 비용을 우선하는 모드의 Copilot으로 라우팅하고, Jira, Linear, Azure DevOps 연동을 선언형 커넥터로 대체하며, 보호된 파일을 수정하는 PR의 병합을 차단한다. 🔗 출처

SDK, API 및 플랫폼

Agents SDK JS 0.22.0 — 정식 버전에서 타입 제약을 강화해 기존 TypeScript 코드의 호환성이 깨질 수 있다. gpt-6-sol 및 gpt-6-luna을 사용하는 Chat Completions에서는 도구와 handoff의 추론 노력을 기본값 none로 설정한다. 🔗 출처
OpenAI의 Python SDK 3.51.0 및 Node SDK 7.57.0 — 에이전트 세션의 프롬프트 캐시 유지 기간, 이미지 편집 시 SVG 출력, Live 세션용 보안 식별자, OCI Vault 외부 키를 지원하기 위한 준비를 담았다. 이 항목들은 아직 API 변경 기록에 없다. 🔗 출처
Perplexity Agent API의 Gemini 4 Hydrogen — 토큰 100만 개당 입력은 1.50달러, 캐시된 입력은 0.075달러, 출력은 추론을 포함해 7.50달러다. Gemini 3.6, 3.7, 3.8 Flash는 문서에서 사라졌지만 API에서 제외한다는 발표는 없다. 🔗 출처
REST API를 통한 GitHub AI Scan — 공개 미리 보기에서 저장소의 AI Scan을 조직 및 저장소 수준의 repository_scan 설정으로 켜거나 끌 수 있다. 활성화해도 검사가 시작되지는 않으며, 분석할 때마다 Code Security의 AI 크레딧이 사용된다. 🔗 출처
GitHub Copilot 앱과 GitHub Enterprise Server — 버전 1.2.0부터 앱에 GHES 계정을 추가해 저장소, 이슈, pull request를 이용하는 기능이 정식 제공된다. GHES용 클라우드 세션은 지원하지 않는다. 🔗 출처

어시스턴트와 에이전트

회의에 참여하는 Grok Bot — SpaceXSI가 Super, Ultra, Team, Enterprise 요금제와 이에 상응하는 기존 요금제에 Grok Bot의 회의 참여 기능을 개방했다. Grok Bot 1.0 소개 글에는 Team, Enterprise, Ultra만 언급돼 있었다. 🔗 출처
Perplexity의 브라우징 에이전트 — Computer와 Teammates의 에이전트가 이제 작업 과정을 실시간으로 보여준다. 사용자가 제어권을 넘겨받아 직접 사이트에 로그인한 뒤 제어권을 돌려줄 수 있다. 🔗 출처
Manus의 보조 채팅 — 진행 중인 작업 옆에 해당 작업의 컨텍스트를 유지하는 보조 대화를 열어, 주 스레드를 복잡하게 만들지 않고 질문할 수 있다. 요금제나 크레딧은 명시되지 않았다. 🔗 출처

가이드와 활용 사례

상시 가동 에이전트 — claude.com의 가이드는 다섯 가지 구성 요소인 이벤트 수신함, 타이머, 영속 파일에 저장하는 메모리, 권한, 발신함을 설명한다. 이름을 밝히지 않은 코딩 벤치마크에서 해결한 작업당 Opus 5.5의 비용은 Opus 5보다 78% 낮았으며, 일반적인 워크로드에서는 40% 낮았다. 🔗 출처
스타트업 여덟 곳의 Claude Tag — NavigateAI에서 Claude Tag는 약 90개 채널에서 작동하며, 6월 이후 약 223개의 PR을 열었고 이 중 134개가 병합됐다. 가이드는 베타가 Team 및 Enterprise에만 제공되며 ZDR, CMEK, HIPAA는 제외된다고 다시 안내한다. 🔗 출처
에이전트 스킬 가이드 — GitHub 블로그는 SKILL.md 파일을 중심으로 버전 관리되는 디렉터리에서 스킬을 한 번 작성해 여러 에이전트에서 실행하는 방법을 설명한다. 스킬 자체가 도구나 권한을 부여하지는 않는다는 점도 상기시킨다. 🔗 출처
Gondola와 Codex — OpenAI가 게시한 이 사례 연구에 따르면 엔지니어링 팀의 월간 산출량이 약 25% 늘었다. Gondola의 설명으로는 총인건비 증가 없이 1년 만에 매출이 두 배 이상으로 증가했다. 🔗 출처
Perplexity의 검색 엔진 가이드 — 크롤러 기반 검색 엔진, 메타 검색 엔진, AI 답변 엔진을 구분하고, 2026년 10월 StatCounter 시장 점유율을 제시한다(Google 91.05%). 새 제품 소식은 없다. 🔗 출처

이미지, 동영상 및 오디오

Runway의 Seedance 2.5 Flash — ByteDance 동영상 모델의 이 변형은 더 빠르고 저렴한 것으로 소개되지만, 속도나 비용, 해상도의 구체적인 수치는 없다. 🔗 출처
Reactor API의 Pika H3 Flex — 참조 이미지, 첫 프레임과 마지막 프레임 제어, 뮤직비디오나 대화에 쓸 사용자 제공 오디오를 지원한다. 요금은 공개되지 않았다. 🔗 출처
Picsart와 HyperFrames Studio의 MiniMax H3-Image — Picsart는 약 10초 만에 4K 생성과 편집이 가능하다고 발표했다. HeyGen의 도구인 HyperFrames Studio는 최대 16개의 참조 이미지를 활용하는 16메가픽셀 이미지를 발표했다. 🔗 출처
Genspark Media Studio의 Redraw — 이미지에서 수정할 영역을 칠하고 대체할 내용을 설명하면 나머지 부분은 유지된다. 출시일이나 소요 크레딧은 공개되지 않았다. 🔗 출처
Luma의 정리 도구 — Luma 에이전트가 최대 10,000개 항목이 있는 창작 보드를 제품, 콘셉트, 캠페인 또는 채널별로 묶고 라벨을 붙이며, 동의 없이 항목을 옮기지 않는다. 🔗 출처
ElevenLabs의 Forward Deployed Creatives — 제작자와 크리에이티브 전략가가 ElevenCreative에서 브랜드 팀과 협업하거나 완성된 광고를 제공한다. 세 가지 요금제가 있으며 공개된 가격은 없다. 🔗 출처
음성을 잃은 사람들을 위한 ElevenMusic — 영구적으로 음성을 잃은 사람들은 ElevenMusic을 무료로 이용할 수 있다. NYU Langone Health가 음성 복원 프로그램인 1 Million Voices에 합류했으며, 이 프로그램은 11,000명 이상을 도왔다고 밝혔다. Wounded Warrior Project는 Impact 프로그램의 파트너가 됐다. 🔗 출처
SOFIA for Business — ElevenAgents를 기반으로 만든 음성 에이전트가 Oxford Saïd의 Inspiring Female Founders 이니셔티브 인터뷰 내용에 관해 질문할 수 있게 하고, 직접 새로운 인터뷰도 진행한다. 🔗 출처

공개 모델, 연구 및 로봇공학

TRL v1.18.0 — vLLM에 맡기는 생성 작업과 학습을 분리하는 AsyncGRPOTrainer가 trl에서 가져올 수 있는 정식 트레이너로 전환됐다. 기존 실험적 경로는 v2.0.0까지 계속 허용된다. 🔗 출처
llama.cpp의 North Micro Vision — Cohere는 v1.0.0 출시를 축하하며 자사의 가장 작은 비전 언어 모델이 이제 llama.cpp에서 지원된다고 밝혔다. 날짜나 변경 사항 링크는 없다. 🔗 출처
Déjà View 데모 — NVIDIA가 11월 11일 소개한 매개변수 1억 1,700만 개의 3D 재구성 모델을 체험할 수 있는 대화형 데모를 Hugging Face에 코드 없이 공개했다. 🔗 출처
FLUX-mimic — 신생 기업 mimic과 BMW Group이 자동차 조립용 FLUX 3 기반 동영상 행동 모델을 공개했다. 부품 정리 작업에서 2시간의 시연 데이터로 77.5%, 8시간으로 95%의 성공률을 기록했다. 🔗 출처
OpenMed — 약물과 해부학 각각에 특화된 매개변수 7,390만 개의 추출기 두 개를 Apache-2.0 라이선스로 제공한다. 이전에 보지 못한 PubMed 초록 200개에서 F1이 각각 45.09에서 66.81로, 26.20에서 61.74로 상승했다. 🔗 출처
TiHon-TTS — 개발자에 따르면 매개변수 100,118개(402 KB)의 베트남어 음성 합성 모델이 x86 코어 하나에서 실시간보다 40배 빠르게 작동하며, Cortex-M 마이크로컨트롤러에서도 실행할 수 있다. 🔗 출처
NXP i.MX 95의 YOLO26 — Au-Zone의 측정에 따르면 자사 EdgeFirst 소프트웨어를 통해 2 TOPS NPU에서 처리 속도가 초당 약 40프레임에서 84프레임으로 늘었으며, mAP도 7포인트 높아졌다. 🔗 출처
s1d1-bench — 공개 벤치마크에서 다국어 프롬프트 라우터를 로컬 LLM 평가자 세 개와 비교한다. 저자에 따르면 일치도는 0.807(QWK)이며, 평가자 간 일치도는 0.774, RouteLLM의 BERT 라우터는 0.278이다. 🔗 출처

생태계

Black Forest Labs의 AI 100 선정 — Synthesia에 이어 FLUX를 개발하는 이 연구소가 Newcomer와 Bessemer의 첫 비상장 AI 기업 순위에 이름을 올렸다. 구체적인 순위는 언급되지 않았다. 🔗 출처

이것이 의미하는 바

결제인가 조회인가: OpenAI와 Google이 같은 날 자사 어시스턴트를 사용자의 자금에 연결했지만, 신뢰를 부여하는 수준은 극명하게 다르다. ChatGPT Wallet은 에이전트가 구매를 완료하게 하지만, 모든 결제는 생체 인증과 대체 토큰을 거치므로 에이전트와 가맹점 어느 쪽도 카드 정보를 보지 못한다. 한도를 두는 완전한 위임은 날짜 없이 예고됐다. Gemini는 Google Wallet에 연결된 계좌를 읽기만 하며, 어떤 실행 권한도 없다. 전날 Replit Agent도 Link와 Visa를 통해 구매를 수행하기 시작했다. 이제 가맹점의 도입이 남았다. OpenAI는 사이트가 서명된 에이전트를 알아보고 사기 방지 도구가 이들의 구매를 허용하도록 하는 가이드를 공개했다.

코딩 에이전트는 매 차례 직접 하던 일을 프로그램에 맡기고 있다. Code Mode는 Claude가 도구들을 연달아 호출하는 JavaScript를 작성하게 하고, Antigravity의 Dynamic Workflows도 Python으로 같은 방식을 사용해 하위 에이전트를 조율한다. 이 효율성에는 가시성의 대가가 따른다. Claude Code에서 자동 모드 분류기는 실행 중 계산되는 값을 보지 못한 채 실행 전에 코드를 판단하며, 문서는 민감한 호출을 위해 규칙과 hooks를 참고하도록 안내한다. 같은 날 나온 다른 버전들은 통제를 강화한다. Claude Code 2.1.325에서는 샌드박스의 Bash 명령이 다시 권한 검사를 거치고, codex exec은 --trust이 없으면 승인되지 않은 프로젝트의 설정을 무시하며, Antigravity CLI 1.5.8은 Windows에서 프록시와 규칙을 우회하는 허점을 막는다.

공개 도구 생태계가 안정성과 거버넌스 규칙을 마련하고 있다. llama.cpp는 C API의 호환성을 깨는 변경을 메이저 버전에서만 적용하겠다고 약속하고, SGLang은 유지 관리자가 코드 통제권을 유지하는 컨소시엄에 업계 기업 여덟 곳을 모으며, Transformers는 실행 엔진 네 개에 공통 내보내기 인터페이스를 제공한다. DeepSeek도 서비스 측면에서 같은 방향으로 나아간다. 이제 모델만 판매하는 데서 더 나아가 검색부터 음성까지 자사 앱의 구성 요소를 MIT 라이선스의 데모 클라이언트와 함께 제공한다.

측정 자체도 의문시되고 있다. Anthropic은 최신 모델이 모두 9498%를 얻는 단일 턴 안전성 테스트가 포화됐다고 평가하며, 같은 모델도 API와 claude.ai 사이에서 34포인트의 차이를 보일 수 있음을 보여준다. XYBench는 또 다른 사각지대를 측정한다. 모델들은 실제 목적에 맞는 답변을 7184%의 경우 알아보지만, 스스로 그런 답변을 작성하는 비율은 35~41%에 불과하다. IBM이 발표한 프롬프트 인젝션 관련 개선이나 Transformers가 발표한 내보내기 개선은 공급업체가 자체 벤치마크에서 낸 결과이며, Runway는 SO-101의 성공률을 전혀 공개하지 않는다. 불확실성을 공개하라는 Anthropic의 권고는 이들에게도 적용된다.