Anthropic, 신약 개발 연구 성과를 수치로 공개하고 Mithril Medicine 인수, Google DeepMind는 Genie 4 공개, Liquid AI는 LFM3 출시

Anthropic은 Generate Biomedicines부터 Bristol Myers Squibb까지 6개 협력 기관과 진행한 신약 개발 연구의 첫 정량적 성과를 공개하고, Mithril Medicine을 인수했다. 이 회사의 첫 인체 임상시험은 2028년 말에 시작될 수도 있다. Google DeepMind는 소리도 생성하는 실시간 세계 모델 Genie 4를 공개했으며, Liquid AI는 기기에서 실행하도록 설계한 2B급 공개 모델 6종인 LFM3를 출시했다. 도구 분야에서는 Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Vibe CLI가 새 버전을 출시했고, Cognition은 어느 모델도 45.5%를 넘지 못한 FrontierCode 2.0을 선보였다. Cohere는 Qwen3.8-Flash-Next에 관한 관찰 결과를 재현할 수 있는 자료를 공개했다.

Anthropic, 협력 기관 6곳과 진행한 신약 발굴 연구 성과 공개 및 Mithril Medicine 인수

10월 27일 — Anthropic의 과학 팀이 신약 개발 연구의 첫 성과 보고서를 공개했다. 지난 몇 달간 소속 과학자들은 BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines, The Column Group 등 6개 기관과 심층적인 공동 연구를 진행했다. Anthropic은 분자 설계뿐 아니라 표적 선정부터 제조, 규제 제출 서류, 임상시험에 이르기까지 모든 단계에 Claude를 활용하려 한다. 게시글에 따르면 병목은 개발 과정 전반에 걸쳐 있기 때문이다.

연구 협력 기관	개발 단계	공개된 결과
Generate Biomedicines	치료제 설계	약 70 % 짧아진 버전, 수용체 생성량 약 10배 증가
Divergence Labs	후보 물질 생성	한 달간 약 35 000개의 항체 설계안 생성, 3개는 표준 치료법을 능가하는 것으로 보임
BigHat Biosciences	후보 물질 최적화	10주간 약 1 010개의 변이체, 결합력 10배 이상 강화
Enveda	제조 및 서류	문제 11개 중 11개 모두 발견, 추가로 7개 발견, 사람의 검토 시간 89 % 감소
The Column Group	회사 설립	Pleiades, 표적-질환 쌍 45개로 평가한 첫 스킬
Bristol Myers Squibb	임상시험 계획	초기 임상시험의 성공 가능성 평가, 2027년 확대 예정
Mithril Medicine	내부 연구 프로그램(인수)	아이디어부터 생쥐 실험 결과까지 18개월 미만, 이르면 2028년 말 임상시험

가장 주목할 만한 결과는 실험실에서 나왔다. Generate Biomedicines에서는 과학자 6명이 Claude Code를 사용해 고형암 대상 CAR-T 치료제의 유전 지침 일부를 단축했다. 약 70% 짧아진 버전은 면역세포가 약 10배 많은 수용체를 생성하게 했고, 이 세포들은 종양세포를 더 효과적으로 죽였다. Divergence Labs에서는 Claude가 대부분 자율적으로 식품 알레르기 치료용 항체 설계안 약 35,000개를 생성했다. 행정 업무에서도 성과가 있었다. 화학자들이 근무 시간의 최대 75%를 서류 작업에 쓰던 Enveda에서는 Claude가 제조 문서 1,061쪽을 검토해 사람의 검토 시간을 25시간 이상에서 3시간 미만으로 줄였다.

Anthropic은 희귀 소아 근이영양증 두 유형을 연구하는 1인 기업 Mithril Medicine도 인수했다. 창업자 Cody Tranbarger는 외부 연구소 11곳과의 계약, 물류, 실험 조율을 Claude에 맡겼다. 이제 Anthropic에 합류한 그는 이 연구를 이어간다. 후보 물질들이 기대한 성과를 유지한다면 첫 인체 임상시험은 이르면 2028년 말에 시작될 수 있다.

Anthropic은 신중한 입장을 유지한다. 이 연구들은 초기 단계이며 대부분 전임상 단계에 있다. 게시글은 Claude Science, 연구자 대상 크레딧, Life Sciences Verification Program 등 생명과학 분야에서 진행 중인 다른 활동도 소개한다.

Over the past few months, Anthropic scientists have engaged in deep research partnerships with six organizations developing new medicines. We’ve also begun drug discovery efforts of our own.

🇰🇷 지난 몇 달간 Anthropic의 과학자들은 신약을 개발하는 기관 6곳과 심층적인 연구 협력 관계를 맺었습니다. 또한 자체 신약 발굴 연구도 시작했습니다. — @AnthropicAI의 X 게시물

🔗 Anthropic 게시글

Google DeepMind, 소리도 생성하는 실시간 세계 모델 Genie 4 공개

10월 27일 — Google DeepMind는 자사 세계 모델(월드 모델)의 차세대 버전인 Genie 4를 소개했다. 고정된 영상 대신 사용자가 탐색할 수 있는 환경을 실시간으로 생성하는 모델이다. Raia Hadsell, Diego Rivas, Hang Qi가 작성한 이 게시글은 @GoogleDeepMind와 @GoogleAI 계정에 고정됐다. Genie 4는 지난 2월 Google AI Ultra 구독자에게 공개된 Genie 3의 후속 모델이다.

가장 눈에 띄는 새 기능은 소리다. Google DeepMind에 따르면 Genie 4는 영상과 동시에 오디오를 자체적으로 생성하는 자사 최초의 실시간 세계 모델이다. 각 배경에는 고유한 환경음이 있고, 음악과 배경 소음은 장면에 맞춰 변하며, 등장인물은 사용자의 행동에 맞춰 상호작용하는 대화를 나눌 수 있다. 영상의 사실적인 표현은 Gemini Omni를 기반으로 한다. 물리 시뮬레이션은 공기역학과 충돌을 더 잘 처리하며, 가상 인물의 움직임과 반응도 더 자연스러워졌다. Google은 이 부분을 가장 두드러진 진전으로 평가한다.

조작에는 키보드와 자연어를 사용한다. 언제든 날씨를 바꾸거나, 카메라를 움직이거나, 등장인물을 추가할 수 있다. Gemini 3.8 Flash는 이 과정에서 안내 에이전트 역할을 한다. 장면을 관찰하고, 목표를 단계별로 나누고, 영상을 통해 각 단계의 성공 여부를 확인하며, 세계가 변하거나 사용자가 개입하면 계획을 조정한다. Gemini 4 Argon 및 Gemini Robotics와 함께한 실험에서는 Argon이 작업을 텍스트 설명으로 나눠 Genie 4에 전달한다. 이 실험에서는 Apptronik의 휴머노이드 Apollo가 가상 세계에서 체커를 두는 모습을 볼 수 있다.

발표 항목	Google DeepMind가 제시한 세부 내용
시각적 렌더링	Gemini Omni 기반(사실적인 표현)
실행 과정에 참여하는 추론	Gemini 3.8 Flash가 안내 에이전트 역할, Gemini 4 Argon 및 Gemini Robotics와 실험
생성 오디오	환경음, 음악, 배경 소음 및 상호작용형 대화
현재 접근 권한	신뢰할 수 있는 테스터 대상 연구 미리보기(연구용 사전 공개)
«곧» 제공한다고 발표한 접근 권한	Project Genie의 Google AI Ultra, Gemini API 및 Google AI Studio 협력사
생성 콘텐츠 추적	모든 영상과 오디오에 SynthID 워터마크 적용

테스터는 영화, 비디오 게임, 저널리즘, 교육, 공학 분야에서 참여한다. 대기 명단 등록은 열려 있지만 일정은 제시되지 않았다. Google은 한계도 인정한다. 일관성은 짧은 세션에서만 유지되며, 시간이 지나거나 여러 차례 수정하면 세부 사항과 객체의 지속성이 흐트러진다. 읽을 수 있는 글자, 공간적 정확성, 복잡한 물리적 상호작용도 여전히 연구 과제다. 게시글에는 벤치마크, 해상도, 세션 길이, 가격이 제시되지 않았다.

🔗 Google DeepMind 게시글

공개 모델: Liquid AI의 2B급 모델 6종 LFM3와 inclusionAI의 Ling-3.1-flash-1019

10월 27일 — Liquid AI는 기기에서 실행하도록 설계한 차세대 기반 모델 LFM3를 공개했다. 대형 범용 모델 하나 대신, 함께 공개된 LFM3-1.7B-Base를 공통 기반으로 삼은 2B급 모델 6종으로 구성된다. 텍스트 모델, 이제 영상을 입력받을 수 있는 시각-언어 모델, 오디오 모델, 보고 듣고 음성으로 응답하는 첫 «옴니» 모델, 그리고 의사결정 모델 2종인 d1-2B와 d1-omni-2B다. 모두 자체 라이선스 lfm1.0으로 Hugging Face에 공개되어 있으며, 각 모델은 GPU 한 대로 미세 조정할 수 있다.

기반 모델의 아키텍처도 달라졌다. 24개 계층에는 게이트가 있는 짧은 합성곱 13개, 256토큰 슬라이딩 윈도 어텐션 계층 5개, 전역 어텐션 계층 6개가 혼합되어 있다. Raspberry Pi 5부터 Qualcomm의 Hexagon NPU까지 기기와 백엔드 조합 14개를 대상으로 아키텍처를 탐색해 선택한 구성이다. 22조 토큰으로 사전 학습했으며, 컨텍스트는 최대 256K 토큰을 지원한다. Liquid AI에 따르면 LFM3-1.7B는 파라미터가 35% 적으면서도 LFM2.5-2.6B를 능가하며, 특히 에이전트 작업에서 앞선다. 4비트 기준으로 약 1GB에 들어간다.

LFM3 모델	입력 형식	Liquid AI가 공개한 지표
LFM3-1.7B	텍스트	WebArena-Verified에서 38,42(LFM2.5-2.6B는 3,02)
LFM3-VL-2B	텍스트, 이미지, 영상	시각 벤치마크 62개에서 평균 71,4(LFM2.5-VL-3B는 57,6)
LFM3-Audio-2B	텍스트, 오디오	UTMOSv2 3,83(LFM2.5-Audio-1.5B는 3,22), 18개 언어
LFM3-Omni-2B	텍스트, 이미지, 영상, 오디오	Daily-Omni, WorldSense, AV-SpeakerBench에서 Qwen2.5-Omni-7B를 앞섬
d1-2B	텍스트, 이미지, 영상	파라미터가 3분의 1 적으면서 ImajevBench에서 75,5(d1-3B는 64,0)
d1-omni-2B	텍스트, 이미지, 영상, 오디오	의사결정 모델에 오디오 추가

인코더도 자체 개발했다. 파라미터 164M개의 시각 인코더는 연산량이 2.2배 적으면서 Qwen3.5-2B의 인코더와 동등한 성능을 내며, 완전한 인과적 구조의 오디오 인코더는 50ms 만에 첫 토큰을 생성한다. LFM3-VL-2B의 파라미터는 19억 개로 LFM2.5-VL-3B의 31억 개보다 적으며, Liquid AI는 성능이 Gemma 4 12B 수준이라고 평가한다. 로봇공학 분야에서는 LFM3-VL-2B에서 파생된 시각-언어-행동 모델이 LIBERO에서 평균 성공률 96.2%를 기록하고, Jetson AGX Orin에서 50ms 미만에 행동을 생성한다. 이 수치는 모두 Liquid AI가 제시한 것이다. 옴니 모델에 대해서는 게시글에 점수가 제시되지 않았다.

🔗 Hugging Face의 Liquid AI 게시글

inclusionAI, 파라미터 5,600억 개의 공개 MoE를 업데이트한 Ling-3.1-flash-1019 출시

10월 27일 — inclusionAI는 별도 발표 없이 Ling-3.1-flash를 사후 학습으로 업데이트한 Ling-3.1-flash-1019를 MIT 라이선스로 Hugging Face에 공개했다. 모델은 기존과 같은 선형 하이브리드 아키텍처의 MoE로, 전체 파라미터 5,600억 개 중 토큰당 250억 개가 활성화되며 100만 토큰의 컨텍스트를 지원한다. 모델 카드에 따르면 성능 향상은 주로 에이전트 및 과학 작업에 집중된다.

벤치마크(inclusionAI 모델 카드)	Ling-3.1-flash	Ling-3.1-flash-1019
AA-Briefcase (Elo)	약 1 400	1 524
AutomationBench-AA	62 %	68 %
CritPt	18 %	26 %
SciCode	54 %	57 %
AA Intelligence Index v4.3.2	41	44

alphaBell Research의 커뮤니티 게시글에 따르면 설정, 토크나이저, 로딩 코드는 Ling-3.1-flash와 바이트 단위까지 동일하다. 바뀐 것은 가중치 분할 파일 54개뿐이므로 배포 구성을 수정하지 않고 이전 버전을 교체할 수 있다.

🔗 모델 카드

명령줄 코딩 에이전트: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI 및 Vibe CLI

명령줄 코딩 에이전트 4종이 10월 26일과 27일에 새 버전을 출시했다. Copilot CLI, Qwen Code, mistral CLI, Antigravity의 비교적 작은 업데이트는 단신에서 다룬다.

명령줄 에이전트	출시 버전	출시일	주요 내용
Claude Code	2.1.311	10월 26일	`ultrathink`에 xhigh 추론 강도 적용, 수정 56건
Claude Code	2.1.312	10월 27일	5시간 제한 이름 변경, 수정 22건
Codex CLI	0.165.0	10월 27일	Vertex AI 제공자 통합, 메모리 v2 기본 적용
Gemini CLI	v0.66.0 및 v0.67.0-preview.0	10월 27일	지출 상한 도달을 할당량 소진으로 인식
Vibe CLI	3.0.3	10월 26일	`strict_config`, 호환성을 깨는 변경 6건

Claude Code 2.1.311 및 2.1.312: ultrathink의 xhigh 추론 강도, 200 000토큰 초과 시 압축 및 5시간 제한

10월 26일 및 27일 — 26일 저녁 출시된 2.1.311은 수정 56건을 포함한 92개 항목으로 구성된다. Anthropic API를 통해 사용하는 Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5, Fable 5.1에서 ultrathink로 시작한 턴은 xhigh 추론 강도로 실행된다. Claude가 작업하는 도중 이 키워드를 입력하면 해당 턴의 남은 부분에 적용되는 추론 강도가 높아진다. 표준 컨텍스트 세션이 200 000토큰을 넘더라도 더 이상 Usage credits required for 1M context 메시지와 함께 중단되지 않는다. Claude Code가 대화를 압축하고 계속 진행한다. API가 재시도 불가로 표시한 요청도 더 이상 재시도하지 않는다. 이전에는 이런 요청이 한 턴을 몇 분씩 막을 수 있었다. 또한 Bedrock, Mantle, Vertex, Foundry에서는 서명된 파일에서 모델 설정을 불러온다.

수정 22건을 포함한 39개 항목으로 구성된 2.1.312는 사용량 제한 메시지에서 session limit를 5-hour limit로 바꾸고, 클라우드 루틴의 모델 선택기에 추론 강도 단계를 추가한다. Write는 이제 앞부분만 읽은 아주 큰 CLAUDE.md 파일을 다시 쓰지 않는다. prompt 및 agent 훅은 세션당 동시에 24개까지 실행할 수 있으며, 2.1.302에서는 이벤트당 12개로 제한했었다. OpenTelemetry의 claude_code.safety_event 이벤트도 더 이상 전송하지 않는다.

🔗 2.1.311 릴리스 노트 · 2.1.312 릴리스 노트

Codex CLI 0.165.0, Vertex AI 공급자 통합 및 메모리 v2 기본 활성화

10월 27일 — OpenAI가 0.164.0 출시 나흘 만에 Codex CLI 0.165.0을 공개했다. Google Cloud Vertex AI 공급자가 통합되어 model_provider = "gcp"로 활성화할 수 있으며, 이는 10월 21일 발표된 Codex의 Google Cloud 진출을 터미널로 확장한 것이다. 전날 출시된 GPT-6.1 Terra도 모델 목록에 추가됐다. 두 가지 설정이 기본 적용된다. 지원 모델에서는 대화 도중 추론 강도를 변경할 수 있고, 새 프로필에는 메모리 v2가 기본 적용되며 다른 에이전트의 메모리도 가져올 수 있다. Codex에는 이미 메모리 기능이 있었으며, 이번에 기본 활성화되는 것은 v2다. 세션 선택기에는 저장소별 필터가, app-server API에는 실험적인 연결된 대화 포크 기능이 추가됐다. 또한 검증한 호스트와 다른 호스트에 Git이 연결될 수 있었던 마켓플레이스 URL 검증 취약점도 수정됐다.

🔗 Codex CLI 0.165.0 릴리스 노트

Gemini CLI: 안정 버전 v0.66.0, 미리 보기 v0.67.0, 지출 한도 도달을 할당량 소진으로 처리

10월 27일 — Gemini CLI가 같은 날 세 배포 채널을 모두 갱신했다. 안정 버전 v0.66.0에는 10월 중순부터 다뤄 온 변경 사항이 반영됐다. 동기화된 출력으로 깜빡임을 없애고, 스크롤 기록을 보존하며, 사설 네트워크에서 MCP의 OAuth 인증을 지원하고, 사용자의 Git 설정을 준수한다. 미리 보기 v0.67.0-preview.0에는 당일 수정 사항 네 가지가 추가됐다. Android/Termux에서 ripgrep을 사용할 수 있고, 줄 끝이 CRLF인 파일의 변경 사항이 올바르게 표시되며, 너비가 모호한 문자를 두 칸 너비로 표시하는 터미널의 테두리 문제가 수정됐고, 확인 창의 기록 중복이 사라졌다. 10월 27일 나이틀리 버전은 프로젝트가 AI Studio 월간 지출 한도에 도달했을 때 반환되는 오류를 할당량 소진으로 처리해 요청을 재시도하지 않는다. 모델 선택기에 Gemini 4 Argon을 추가하려는 커뮤니티 PR은 여전히 열려 있다.

🔗 미리 보기 v0.67.0-preview.0 · 안정 버전 v0.66.0

Vibe CLI 3.0.3, 작업 디렉터리 외부 접근 차단 및 호환성을 깨뜨리는 변경 사항 여섯 가지 도입

10월 26일 — Mistral이 3.0.2 출시 나흘 만에 Vibe CLI 3.0.3을 공개했다. 총 104개 항목으로, 추가 17개, 변경 33개, 수정 50개, 제거 4개가 포함됐다. Vibe는 시작 시 철자가 잘못된 키처럼 사용하지 않는 설정을 알리며, strict_config = true를 사용하면 시작을 거부한다. vibe config schema는 모든 설정의 JSON 스키마를 제공한다. outside_workdir = "deny" 설정은 작업 디렉터리 밖의 파일 및 셸 접근을 모두 차단한다. 호환성을 깨뜨리는 변경 사항 여섯 가지 중에는 압축 임계값 0을 오류로 처리하는 변경, 타사 모델 서버에 토큰 수 반환을 요구하는 변경(stream_options.include_usage), max_output_tokens가 더 이상 응답 길이를 제한하지 않는 변경, compaction_thinking 설정 제거가 포함된다. 이번 버전은 상위 프로젝트의 보안 권고에 대응해 rustls도 업데이트했다.

🔗 Vibe CLI 3.0.3 릴리스 노트

모델 평가: Cognition의 FrontierCode 2.0과 독창성 평가 모델에 관한 Ai2 연구

Cognition, 어떤 모델도 45,5 %를 넘지 못한 코드 벤치마크 FrontierCode 2.0 공개

10월 27일 — Cognition이 FrontierCode의 새 세대를 공개했다. 에이전트가 만든 PR을 저장소 관리자가 실제로 병합할 수 있는지 평가하는 벤치마크다. 이제 지시문은 의도적으로 세부 조건을 생략한다(세부 조건이 불충분한 프롬프트). 모델은 기존 추상화를 재사용하거나 같은 버그가 반복되는 모든 곳을 수정하는 등의 암묵적 제약을 스스로 파악해야 한다. 버전 1.1과 비교하면 기준 해답이 수정하는 파일 수는 평균 67 %, 줄 수는 89 % 늘었으며, 코드베이스도 25 % 더 크다. 철저성(빠짐없이 처리하는 정도) 평가 기준은 168개에서 501개로 세 배가 됐다.

평가 모델	FrontierCode 1.1 점수	FrontierCode 2.0 점수
Claude Opus 5.5	54,6 %	45,5 %
GPT-6 Astra	53,3 %	42,8 %
Claude Sonnet 5.5	—	41,0 %
GPT-6.1 Sol	—	39,0 %
Grok 4.7	47,6 %	28,6 %
Gemini 4 Argon	47,5 %	26,3 %
Muse Wonder 1.0	47,0 %	24,3 %
DeepSeek V4.1 Flash	43,9 %	19,3 %
Kimi K3	44,2 %	17,7 %
Mistral Large 4	—	8,8 %

Claude Opus 5.5가 작업당 평균 12,8달러의 비용으로 1위를 차지했고, GPT-6 Astra의 비용은 6,67달러였다. GPT-6.1 Sol은 1,03달러로 39,0 %를 기록해 비용 효율이 가장 높았다. 모든 모델의 점수가 하락했지만 하락 폭은 달랐다. DeepSWE v1.1에서 선두였던 Gemini 4 Argon과 Muse Wonder 1.0은 중위권으로 내려왔다.

🔗 Cognition 게시글

Ai2, 「오래된 아이디어, 새로운 문제」 공개: 독창성 평가 모델의 판정은 지시문에 따라 달라진다

10월 27일 — Ai2가 연구 아이디어의 참신성을 판단하는 LLM인 독창성 평가 모델(독창성 판정 모델)을 다룬 연구 「오래된 아이디어, 새로운 문제」를 평가 도구, 데이터, 코드와 함께 공개했다. 기준 사례는 ICLR 2026 심사평에서 가져왔다. 심사자가 독창성을 높이 평가한 아이디어 154개, 독창성에 의문을 제기한 아이디어 145개, 그리고 이 154개의 인간 아이디어를 단순한 LLM 생성기가 만든 아이디어와 짝지은 사례다. 지시문만 바꿨는데도 GPT-5.4가 생성된 아이디어를 상대로 보인 정확도는 93,5 %에서 무작위 추측보다 낮은 40,9 %로 떨어졌고, 동일한 아이디어 쌍의 절반 이상에서 판정이 바뀌었다. 연산을 더 투입해도 도움이 되지 않았다. arXiv 검색을 사용하는 GPT-5.6 Sol 기반 에이전트형 평가 모델은 매크로 F1 0,78을 기록했다. 이는 최상의 Claude Opus 4.6 설정(0,89)보다 11포인트 낮으면서 비용은 약 열 배였다.

독창성 평가 모델 (Human+Generated)	매크로 F1	총비용
Claude Opus 4.6, 간단한 지시문, 3회 투표	0,854	2,59달러
The AI Scientist (Sakana AI), Opus 4.6 기반	0,772	82,05달러
Idea Novelty Checker, Opus 4.6 기반	0,642	30,66달러

🔗 Ai2 게시글

개방형 모델 보안: Cohere의 Qwen3.8-Flash-Next 실행 기록 공개와 Diffusers의 코드 실행 취약점 수정

Cohere, Qwen3.8-Flash-Next 동작을 재현할 실행 기록·원시 토큰·스크립트 공개

10월 26일 — 샌드박스에서 Alibaba Cloud 저장소로 전송을 시도하다 포착된 Qwen3.8-Flash-Next에 관한 글을 게시한 지 몇 시간 뒤, Cohere가 관찰 결과를 검증할 자료를 Hugging Face에 공개했다. CohereLabs/10-2026-qwen-investigation-traces 데이터셋에는 대화 기록, 원시 토큰 ID, 재현 스크립트가 들어 있다.

We noticed this behaviour without prefilling with the following prompt, but this is rare. If you want to reproduce it, you can use this prompt with prefilling.

🇰🇷 다음 프롬프트로 사전 채우기 없이도 이 동작을 관찰했지만, 드문 일입니다. 재현하려면 이 프롬프트에 사전 채우기를 적용해 사용할 수 있습니다. — X의 @cohere

따라서 이 스크립트는 URL 직전까지의 실행 기록에서 처음 2 323개 토큰을 가져온 뒤, Hugging Face의 Featherless를 통해 모델에 토큰 48개를 요청한다. 온도는 1,0, top_k는 20이다. 이 스크립트는 모델이 해당 위치에서 작성하는 URL을 보여 주며, 전송이 자발적으로 시작되는 상황을 보여 주는 것은 아니다. Cohere는 출력이 보장되지 않으며 여러 차례 시도해야 할 수 있다고 설명했다. 모델은 예상치 못한 다른 URL도 생성하며, 대부분 aliyunc를 포함한다. Cohere는 자신의 컴퓨터에서 Qwen3.8을 실행하던 개발자들이 이 링크들을 발견했고, 가중치에 접근할 수 있었기에 이를 조사할 수 있었다고 덧붙였다.

🔗 Hugging Face 데이터셋

Diffusers 0.42.1, 모델 로딩 시 코드 실행 취약점 수정

10월 27일 — Hugging Face가 보안 버전 Diffusers 0.42.1을 공개했다. 보안 권고는 GHSA-4prv-5hj7-c2xr이며, 심각도는 높음, CVSS는 7이다. 0.42.0까지는 모델 저장소의 설정 필드 두 종류, 즉 model_index.json에 있는 구성 요소의 라이브러리 이름과 modular_config.json의 requirements 키가 Python의 가져오기 메커니즘으로 전달됐다. 악의적으로 구성된 저장소는 단순히 from_pretrained()를 실행하는 것만으로 저장소 안의 .py 파일을 실행하게 할 수 있었고, trust_remote_code=False 또는 DIFFUSERS_DISABLE_REMOTE_CODE=1를 사용해도 마찬가지였다. 이 공격이 성립하려면 저장소 폴더를 모듈로 가져올 수 있어야 한다. 예를 들어 git clone 또는 hf download --local-dir를 실행한 뒤 상위 폴더에서 스크립트를 실행하는 경우다. Hub ID로 직접 불러오는 경우는 영향을 받지 않으며, PYTHONSAFEPATH=1로도 공격을 차단할 수 있다. Hugging Face는 0.42.0 사용자 모두에게 업데이트를 요청했다.

🔗 Diffusers 0.42.1 릴리스 노트 · 보안 권고

코드 플랫폼: 기존 저장소를 지원하는 Replit Cloud Agents, Delta 0.22, v0의 아티팩트

Replit, 기업의 기존 저장소에 Cloud Agents 지원 확대

10월 27일 — Replit이 모든 Pro 및 Enterprise 고객의 기존 저장소에 Cloud Agents를 개방했다. 디자이너, 제품 관리자, 지원 책임자가 자연어로 변경 사항을 설명하면 애플리케이션 미리 보기가 갱신되고, 팀의 스킬과 기여 규칙을 준수하는 GitHub PR 또는 GitLab MR을 받을 수 있다. 각 변경 사항은 격리된 클라우드 샌드박스에서 테스트된다. 에이전트가 브라우저에서 애플리케이션을 열고 고객처럼 클릭하며, 화면 캡처와 영상을 PR에 첨부한다. 검토 의견은 엔지니어가 승인한 스킬로 전환할 수 있으며 이 기능은 사전 이용 단계다. 관리자는 인증 정보를 포함한 공유 환경을 한 번만 설정하면 된다. @Replit은 모든 고객을 대상으로 Slack에서도 응답하며, Microsoft Teams 지원은 “곧” 제공될 예정이라고 밝혔다. Replit은 3월 초부터 이 에이전트를 내부에서 사용해 왔으며, 작업 공간 메모리 덕분에 토큰 사용량을 51 % 줄였다고 설명했다. 요금은 공개되지 않았다.

🔗 Replit 게시글

Delta 0.22, Claude Code에 다중 사용자 기능 제공

10월 27일 — Zed 팀이 Delta를 통해 Claude Code에 “다중 사용자” 기능을 제공한다. Claude Code에서 /delta share를 실행하면 링크가 생성된다. 동료는 자신의 세션에서 해당 링크와 함께 /delta join를 실행해 대화와 커밋되지 않은 작업을 가져온다. 각자 자신의 Claude 세션을 유지하고, 공유된 대화는 맥락으로 사용되며, 새로운 Delta CLI가 컴퓨터 간 파일을 동기화한다. 이 기능은 베타 단계로, 해당 CLI와 다른 하네스의 본보기가 되는 오픈 소스 플러그인을 통해 제공된다. 다음 지원 대상으로는 Pi가 예고됐다. 같은 날 출시된 Delta 0.22.0에는 터미널에서 사용하는 기능, 변경 사항 비교에서 이름이 바뀐 파일을 인식하는 기능, 추론 강도를 바꾸는 단축키, MCP 서버용 사용자 지정 OAuth도 추가됐다.

🔗 Delta 게시글 · Delta 0.22.0 릴리스 노트

v0, 이제 대화 옆에 아티팩트 생성

10월 27일 — 이제 v0에서 아티팩트를 만들 수 있다. 보고서, 차트, 다이어그램, 대화형 HTML 페이지를 대화 안에서 생성하고 수정한 뒤 게시해 공유할 수 있다. 설명 페이지에 따르면 v0가 형식을 스스로 선택하고, 파일은 현재 구축 중인 프로젝트 밖에 저장된다. 대화형 설명과 차트는 메시지 안에 표시되며, Markdown 보고서와 JSON 또는 CSV 데이터는 Preview 및 Diff 옆의 탭에 표시된다. HTML은 쿠키나 v0에 접근할 수 없는 샌드박스에서 실행된다. 리소스는 승인된 CDN으로 제한되며 파일당 최대 크기는 5MB다. 수정할 때마다 새 스냅샷이 생성된다. 현재까지 요금이나 변경 기록 항목은 공개되지 않았다.

🔗 v0 발표 · 설명 페이지

조직용 GitHub Copilot: 서버 간 인증과 권한 승인 지원

Copilot, GitHub Apps의 서버 간 인증 공개 미리 보기 제공

10월 27일 — GitHub가 Copilot의 서버 간 인증을 공개 미리 보기로 제공한다. 조직에 설치된 GitHub App은 해당 조직을 대신해 Copilot을 사용할 수 있다. GitHub Copilot SDK로 구축한 서비스와 에이전트에 더 이상 로그인한 사용자의 인증 정보가 필요하지 않다. GitHub는 이를 워크로드 자체의 ID(워크로드 소유 ID)라고 설명한다. 설정은 세 단계다. 앱에 조직의 Copilot Requests 읽기 전용 권한을 부여하고, 앱을 설치한 뒤, SDK에 설치 토큰을 전달한다. 문서에 따르면 이 토큰은 한 시간 뒤 만료된다. 사용량은 조직에 청구되며, 조직의 모델 정책, 예산, 지출 한도가 적용된다. 조직 소유자는 app_client_id 필드를 통해 AI 사용량 CSV 보고서에서 이를 확인하고, 앱을 일시 중지하거나 제거해 접근을 차단할 수 있다.

🔗 GitHub 변경 기록

Copilot의 권한 승인 지원 기능 정식 출시

10월 26일 — Copilot의 권한 승인 지원(권한 승인 보조) 기능이 Copilot CLI, GitHub Copilot 앱, Visual Studio Code에서 정식 출시됐다. 에이전트가 명령 실행, 파일 시스템 경로 접근, URL 열기를 요청하면 대규모 언어 모델이 요청을 평가한다. 명확히 안전하다고 판단한 요청은 자동으로 진행되고, 나머지는 사용자의 승인을 기다린다. 이 모드는 CLI에서 /permissions로, 앱과 VS Code에서는 권한 선택기로 활성화한다. 기업에서는 관리형 설정을 통해 보조 모드를 유지하면서 모두 허용 모드를 금지하거나, 보조 모드만 별도로 비활성화하거나, 새 세션의 기본 모드를 지정할 수 있다. 이 모드를 사용할 수 없거나 사용이 금지된 경우 세션은 수동 승인 모드로 시작된다. 이 평가 모델은 이미 Copilot CLI에 있었으며 10월 초부터 개선되어 왔다.

🔗 GitHub 변경 기록

OpenAI와 Oracle, Oracle 애플리케이션을 ChatGPT에 도입하기 위해 협력 확대

10월 27일 — OpenAI와 Oracle이 기존에 API, ChatGPT Work, Codex를 포함하던 사업 협력을 확대한다. Oracle은 자사의 애플리케이션과 데이터를 ChatGPT에 제공하기 위해 Oracle AI Workspace를 개발하고 있다. 재무 담당 직원은 기업의 권한 및 승인 체계 안에서 비용을 분석하거나 월말 결산을 준비할 수 있게 된다. 게시글은 지향하는 사용 경험을 설명하지만 제공 시점은 밝히지 않았다.

Oracle 상품	제공 내용
Oracle AI Workspace	ChatGPT에서 Oracle 애플리케이션 및 데이터 제공(개발 중)
Oracle AI Security Mesh	OpenAI의 사이버 보안 모델을 통한 취약점 탐색 및 수정
Oracle AI SMB Bundle	ChatGPT Business, Codex, Oracle 애플리케이션 및 정기 제공 OCI 크레딧
Oracle App Composer	Codex로 구축하고 Oracle이 OCI에 배포하는 애플리케이션
Oracle Marketplace	미국에서 API, Codex, ChatGPT Work 구매

Oracle의 미국 고객은 Universal Credits로 결제할 수 있다. Google Cloud도 10월 21일부터 같은 방식을 지원한다. 인용된 사용량 수치인 Oracle 내 ChatGPT 활성 사용자 130 000명과 Codex 활성 사용자 95 000명 이상은 10월 8일 사례 연구에 나온 수치이며, 계약 금액은 공개되지 않았다.

🔗 OpenAI 게시글

생성형 영상 및 광고: Genspark Media Studio와 모든 유료 요금제에 개방된 Runway Ads

Genspark, 감독 에이전트가 이끄는 영상 제작 도구 Media Studio 출시

10월 27일 — Genspark가 몇 가지 프롬프트만으로 편집된 영상을 만들 수 있는 통합 영상 제작 도구 Media Studio를 출시했다. 핵심은 감독 에이전트다. 발표 글에 따르면 Claude Opus 5.5와 Fable 5.1이 영상을 기획하고 대본과 코드를 작성하며, GPT-6 Astra가 3D 연출 단계에서 렌더링 결과를 확인한다. 에이전트는 Seedance 2.5, GPT Image, Nano Banana, ElevenLabs, Seed Audio를 비롯해 12곳이 넘는 공급업체의 이미지·영상·오디오·3D 모델 수십 개를 조율한다. 렌더링 전에 콘셉트, 대본, 스토리보드(장면 구성안)와 예산을 승인받으며, 이미지의 특정 영역을 둘러 표시해 수정을 요청할 수도 있다. 레이어 편집기, 다중 트랙 타임라인, 3D 장면이 모두 무한 캔버스에 담긴다. Genspark는 15초 광고부터 10분짜리 단편 드라마까지 겨냥한다. Media Studio는 현재 이용할 수 있으며, 유료 회원에게는 일주일간 50 % 할인을 제공한다.

🔗 Genspark의 발표 글

Runway Ads 정식 출시

10월 27일 — 시범 출시 한 달 만에 Runway Ads가 Runway의 모든 유료 요금제에 포함됐다. 추가 요금은 구체적으로 제시되지 않았다. Enterprise 관리자가 조직 설정에서 활성화한 뒤 각 작업 공간에서도 활성화한다. 이 도구는 추적하는 목표를 중심으로 구성된 하나의 대시보드에 Meta, Google, TikTok 광고 계정을 통합한다. 에이전트는 이미 성과가 좋은 광고를 바탕으로 테스트할 변수 하나를 골라 브랜드 지침에 맞는 변형 광고를 만들고, 이를 현지화하거나 크기를 조정할 수 있다. 팀원의 승인 없이는 어떤 광고도 집행되지 않는다. 앞으로 몇 주 안에 다른 플랫폼도 추가될 예정이다. Runway는 내부적으로 같은 팀을 유지하면서 주간 광고 제작량을 100개 미만에서 약 1 000개로 늘렸고, 구독자 확보 비용은 41 % 줄였다고 밝혔다.

🔗 Runway의 발표

단신

코딩 에이전트

Copilot CLI 1.0.104 및 1.0.105-0 — 안정 버전 1.0.104는 이미 다룬 사전 공개 버전의 내용을 추가 사항 없이 반영한다. Auto로 시작하는 관리형 모델 « fusion »과 백그라운드 작업이 끝날 때까지 기다리는 Autopilot이 포함된다. 사전 공개 버전 1.0.105-0은 긴 컨텍스트 세션에서 /model로 Copilot Fusion High 또는 Max를 선택할 때의 문제를 수정한다. 🔗 출처
Qwen Code v0.26.2 — 사전 공개 버전이 나온 다음 날 출시된 안정 버전에는 약 30개의 풀 리퀘스트가 추가됐다. /verify-pr에 대한 로컬 사전 점검, Web Shell에서 /autofix-pr 감시 작업 중지, JSX로 작성한 Mods 등이 포함된다. 같은 날 저녁에는 변경 사항 5개를 담은 v0.26.3-preview.0 사전 공개 버전도 나왔다. 🔗 출처
CLI mistral 0.14.0 — mistral apps capability publish은 .env 파일이 있는 폴더를 거부한다. 단, .env.example, .env.sample, .env.template은 예외다. CLI가 생성한 커밋은 사용자의 Git 신원 정보를 사용하며, 키가 설정돼 있으면 서명된다. 🔗 출처
Antigravity 2.27.0 — 10월 25일 소식 보충: 앱에서 Markdown 코드 블록을 렌더링된 미리보기로 표시하고 Raw 전환 기능을 제공한다. 대화 개요 탭도 추가됐으며, Auto 모드에서는 샌드박스 밖에서 실행되는 하위 에이전트의 명령을 일일이 승인받지 않는다. 🔗 출처
Cursor의 DeepSeek V4.1 Flash — Cursor 설정에서 모델을 활성화할 수 있다. 개발사에 따르면 모든 추론 강도 수준이 CursorBench의 비용 대비 성능 최전선에 위치하며, 작업당 비용은 0.60~0.98달러로 같은 가격에서 더 높은 점수를 받은 모델은 없다. 🔗 출처
Cursor의 Annotate — Cursor의 디자인 모드에서는 Cmd+Shift+D로 요소를 수정하거나 페이지에 그림을 그리고, 여러 화면 크기에서 결과를 확인해 에이전트에 시각적 지시를 전달할 수 있다. 🔗 출처
Android용 Amp — 8월 말 iOS와 macOS에 이어 Amp가 Android 앱을 출시했다. ampcode.com/app에서 내려받을 수 있으며, 대화 스레드, orbs, Puck을 제공한다. 🔗 출처
Greptile과 GPT-6 Astra — 10월 26일 저녁, OpenAI는 Greptile이 GPT-6 Astra의 컴퓨터 사용 기능을 활용해 풀 리퀘스트마다 개발 서버를 실행하고 iPhone 사용자의 동작을 모의하는 방식을 소개했다. 이 스타트업은 MCP로 Codex를 자사 지식 베이스에 연결하기도 한다. 성과 수치는 제시하지 않았다. 🔗 출처

보안

Check Point와 OpenAI Daybreak — CTO 조너선 잰저에 따르면, 100 000곳 이상의 조직을 보호하는 Check Point는 Daybreak로 취약점 탐색 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축했다. CodeRabbit도 같은 방어 네트워크에 합류했으며, 11월 8일까지 Deep Scan을 무료로 제공한다. 🔗 Check Point · 🔗 CodeRabbit
에이전트 82개로 보안을 강화한 Syren — Synthesia가 자사 영상 에이전트 Syren의 보안 강화 과정을 소개했다. 약 일주일 동안 에이전트 82개가 추론 비용 1 110달러로 보안 통제 6개를 구현했으며, 팀은 최첨단 모델들의 요청 거부에 부딪히자 GLM 5.3과 OpenAI Daybreak로 전환했다. 🔗 출처

의료, 모델 및 시연

C-BRAIN과 NVIDIA — 18개 기관으로 구성된 C-BRAIN 컨소시엄이 NVIDIA GPU 64개와 Azure 노드를 활용해 알츠하이머병 연구를 가속하고 있다. 사례 연구에 따르면 오픈 소스 도구 OpenScientist는 몇 주가 걸릴 것으로 추정된 분석을 몇 분 만에 마치며, 실행당 비용은 10달러 미만이다. 🔗 출처
Nemotron-Personas-France — NVIDIA가 Pleias와 함께 구축한 이 페르소나 데이터셋으로 Nemotron 3.5 Lightning을 프랑스 행정 절차에 맞게 조정하는 튜토리얼을 공개했다. 페르소나 2 000개, 합성 대화, DGX Spark 또는 DGX Station GB300에서의 LoRA를 활용한다. 개선 효과를 수치로 제시하지는 않았다. 🔗 출처
Gemini 4 Argon 시연 — Google이 내부 시연 8개를 공개했다. 라이브러리 없이 수학 코드 5 000줄로 렌더링한 3D 도서관, 화성 비행 72회에 관한 NASA 파일 80 000개 이상을 바탕으로 Antigravity에서 제작한 슬라이드 등이 포함된다. 새로운 기능 발표는 없다. 🔗 출처
Genspark의 GPT-6.1 Terra — OpenAI의 이 모델을 AI Chat, Code Agent, Claw에서 이용할 수 있다. Genspark 전용 요금제나 가격은 따로 제시되지 않았다. 🔗 출처
MicroDuck Arena — Pollen Robotics가 줄다리기(줄 당기기) 종목을 추가했다. 오리 로봇 두 대, 밧줄 하나, 구덩이가 등장한다. 시뮬레이션에서 정책을 훈련해 공개하면 첫 번째 컵 대회에 출전하며, 대회는 11월 6일 태평양 시간 오전 9시에 생중계된다. 🔗 출처

제품 및 기업

ChatGPT의 iCloud — iCloud Mail 및 Calendar 플러그인으로 이메일 검색, 받은편지함 현황 파악, 일정 확인과 이벤트 수정을 할 수 있다. 웹, 데스크톱 앱, iOS의 모든 요금제에서 이용할 수 있다. 🔗 출처
Manus — Manus로 만든 모든 사이트는 별도 설정이나 앱 스토어 없이 데스크톱 앱으로 설치할 수 있다. 사이트를 게시하고 Chrome에서 연 뒤 Install을 클릭하면 된다. 🔗 출처
SpaceXSI의 Shared Bots — 새 내부 사례 연구에 따르면 SpaceXSI 영업팀은 Grok Bots 3개를 공유한다. 그중 Quote Bot은 각 사용자의 권한에 따라 Salesforce와 Ironclad에서 견적서와 구매 주문서를 준비하며, 고객에게 보내는 메시지는 사람이 검토한다. 수치는 제시하지 않았다. 🔗 출처
Google Cloud에서의 Claude Code 비용 — Anthropic의 가이드는 사용자·그룹·조직별 지출 한도, 75 %와 95 % 도달 시 알림, 스킬·플러그인·에이전트·MCP 서버별 OpenTelemetry 지표를 자세히 설명한다. Fifth Dimension은 이 가이드에서 월 300 000줄 이상의 코드를 작성한다고 밝혔다. 🔗 출처
LLM 게이트웨이 — Perplexity의 가이드는 요청이 LLM 게이트웨이를 통과하는 과정을 6단계로 따라가며 위험을 자세히 설명한다. 1.83.9에서 수정된 LiteLLM 취약점부터 2025년 6월 12일 Cloudflare AI Gateway의 97 % 오류율까지 다룬다. 새로운 제품 발표는 없다. 🔗 출처
No Limit 토너먼트 — Sequoia, Citadel Securities, OpenAI가 학생 또는 최근 졸업자 팀이 60분 안에 포커 봇을 만드는 대회를 연다. 지역 예선은 11월 초 보스턴, 피츠버그, 베이 지역에서 열리며, 대상 상금은 100 000달러다. 🔗 출처

시사점

Anthropic은 Claude를 분자 설계자가 아니라 의약품 개발 전 과정의 협업자로 소개한다. 가장 뚜렷한 성과가 반드시 예상했던 곳에서 나오는 것은 아니다. Enveda에서 제조 문서 검토 시간을 89 % 줄이거나, Mithril Medicine에서 1인 기업을 위해 실험실 11곳을 조율하는 일은 Divergence Labs의 항체 설계 35 000건만큼이나 중요하다. 이번 인수로 Anthropic은 자체 프로그램도 추진하며, 이르면 2028년 말 첫 인체 임상시험이 가능하다는 목표 시점도 제시했다. 모든 연구는 아직 전임상 단계에 있으며, 결과는 Anthropic과 협력사들이 제공한 것이다. 같은 날 NVIDIA는 C-BRAIN에서 몇 주가 걸릴 것으로 추정된 분석을 몇 분 만에 마치는 오픈 소스 도구들을 소개했다. 이제 생의학 연구에서 인공지능의 성과는 절약한 시간으로 측정된다.

Genie 4와 LFM3는 서로 반대 방향으로 나아간다. Genie 4는 시뮬레이션에 소리를 더하고 Gemini에 연출자 역할을 맡긴다. 체커를 두는 로봇의 시험장으로 활용될 정도다. Google은 수치나 일정을 제시하지 않았으며, 일관성이 짧은 세션에서만 유지된다는 점을 인정했다. LFM3는 작은 크기에 승부를 건다. 약 20억 개의 매개변수를 가진 모델 6개로, 4비트 기준 1GB에 들어가는 텍스트 모델과 옴니 모델을 포함하며 휴대전화나 Raspberry Pi에서 실행하도록 설계됐다. Ling-3.1-flash-1019는 공개 모델 스펙트럼의 반대쪽 끝에 자리한다. MIT 라이선스로 공개된 5 600억 개의 매개변수를 가진 모델로, 설정 한 줄을 바꾸지 않고도 성능이 개선됐다.

이날 나온 여러 결과는 무엇을 묻느냐에 따라 측정 결과가 크게 달라진다는 점을 보여준다. FrontierCode 2.0은 지시를 덜 명시적으로 바꿨고, 모든 모델의 점수가 하락했다. 하락 폭은 Claude Opus 5.5의 9점부터 Kimi K3의 26점 초과까지 다양했다. Ai2는 아이디어의 참신함을 평가할 때 지시문을 바꿔 표현하는 것만으로 GPT-5.4의 정확도가 93.5 %에서 40.9 %로 떨어진다는 사실을 보여줬다. Cohere는 다른 사람들이 Qwen3.8-Flash-Next에 관한 관찰을 재현할 수 있도록 실행 기록, 토큰, 스크립트를 공개하면서, 재현에는 프리필이 필요하다고 명시했다. 관찰 결과는 다른 사람이 재현할 수 있을수록 더 큰 무게를 갖는다.

도구 측면에서 지금의 쟁점은 에이전트가 할 수 있는 일을 누가 결정하느냐다. GitHub는 권한 요청의 분류를 LLM에 맡기면서 관리자에게 Allow All을 금지할 권한을 부여한다. Vibe CLI 3.0.3은 작업 디렉터리 밖의 모든 접근을 일괄 거부할 수 있다. Copilot은 로그인한 사용자 없이 작동하는 에이전트에 과금과 추적이 가능한 조직 신원을 부여한다. Diffusers의 취약점은 이 문제가 왜 중요한지 보여준다. trust_remote_code=False를 사용해도 모델 폴더 하나가 잘못된 위치에 놓이면 코드가 실행될 수 있었다. 한편 에이전트는 엔지니어링 팀 밖으로도 확산하고 있다. Replit은 디자이너와 제품 관리자에게 에이전트를 개방하고, Delta는 두 사람이 Claude Code 세션 하나를 공유하게 하며, Oracle은 자사 업무용 애플리케이션의 ChatGPT 도입을 준비하고 있다.