Mistral, Mistral Large 4 가중치 공개, Cohere 최대 70억 캐나다 달러 목표, OpenAI 정렬 불량 감시 체계 상세 공개

Mistral이 10월 6일 프리뷰 이후 3주간의 강화학습으로 개선된 약 1조(1T) 개 매개변수의 멀티모달 MoE 모델인 Mistral Large 4의 가중치를 수정된 MIT 라이선스 및 입력 토큰 백만 개당 0.70달러의 요금으로 공개했습니다. Cohere는 최대 70억 캐나다 달러를 목표로 하는 시리즈 E의 1차 마감을 발표했고, OpenAI는 이제 자사의 모든 첨단 강화학습 훈련을 모니터링하는 시스템을 상세히 설명했으며, Pika는 오픈 가중치 비디오 및 오디오 모델인 H3 Flex를 출시했습니다. 제품 측면에서는 Claude 앱이 33개 언어와 CarPlay를 지원하게 되었고, Gemini는 대화 내에서 직접 파일을 수정할 수 있게 되었으며, Amp는 에이전트에게 Mac 환경을 부여했습니다.

Mistral, 3주간의 강화학습으로 개선된 Mistral Large 4 (Le Chonk) 가중치 공개

10월 29일 — Mistral이 10월 6일 프리뷰 당시 했던 약속을 지켰습니다. ‘Le Chonk’라는 별명을 가진 Mistral Large 4의 가중치가 Hugging Face에 공개되었습니다. 이는 3주 전의 모델과 완전히 같지는 않습니다. Mistral에 따르면 포화 징후 없이 3주 동안 강화학습(reinforcement learning)을 지속했으며, 그 결과 더 효율적인 추론 능력과 함께 low, medium, high(기본값)의 세 가지 선택 가능한 모드를 제공하며, 기존의 추론 없는 모드는 low으로 대체되었습니다.

아키텍처는 변경되지 않았습니다. 약 1조(1T) 개의 매개변수를 가진 네이티브 멀티모달 전문가 혼합(MoE) 모델로, 토큰당 활성 매개변수는 490억 개(입출력 계층 포함 시 520억 개), 라우팅되는 128개 전문가 중 4개 활성 및 공유 전문가 1개, 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우, 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다. 이 모델은 유럽에 있는 Mistral의 데이터 센터에서 3,800개의 NVIDIA Grace Blackwell GPU를 사용해 기초부터(from scratch) 훈련되었으며, 유럽 연합의 모든 공식 언어를 포함해 160개 이상의 언어를 지원합니다.

아래 수치는 Mistral이 블로그 게시물과 Hugging Face 모델 카드에 명시한 수치이며, 경쟁 모델의 점수는 그래프로만 표시되어 있습니다.

Mistral이 인용한 벤치마크	Mistral Large 4 (10월 29일)	프리뷰 또는 기준점
FrontierCode 2.0 (Cognition)	19.7%, 오픈 모델 1위	프리뷰 8.8% (Cognition 게시물, 10/27)
Terminal-Bench 4.0	41%	+13점, 출력 토큰 30% 감소
AA Coding Agent Index	48%	GLM-5.3과 동률, 토큰 47% 감소
AA Intelligence Index v5	26	서구권 오픈 모델 중 최고
AA Cyber Index	51%	—
악의적 사이버 요청 거부율	평균 96.6%	Mistral이 측정한 오픈 모델 중 최고치
B3 Agent Security Benchmark	공격 97.1% 방어	프리뷰 93.3%
BrowseComp	84.5%	미세조정 시작점(SFT)에서 75%
Finch (FinWorkBench)	73.3%	오픈 모델 2위 (Kimi K3에 이어)

Mistral 스스로도 종합적인 Intelligence Index에서는 최고의 중국계 오픈 모델들이 더 우수한 성과를 보인다고 인정합니다. Surge Code의 블라인드 인간 평가에서 이 모델은 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash보다 선호되었으며, Claude Opus 5.5에만 뒤처졌습니다.

블로그 게시물의 절반은 CrowdStrike, Cloudflare, Zscaler, Cisco, Fortinet, ENISA의 평가를 포함한 사이버 보안 내용이 차지하고 있습니다. Mistral은 여기서 신중한 태도를 보입니다. 프리뷰 이후 트래픽의 사이버 관련 사용 내역을 모니터링해 왔으며, 모델이 실제 목표물을 대상으로 한 블랙박스 공격을 잘 거부하긴 했지만, 공격자에게 실질적인 역량 향상(uplift)을 가져다줄 잠재력이 여전히 존재한다고 보고 있습니다. 따라서 안전장치가 수정되었고 향후 몇 달 내에 추가 업데이트가 진행될 예정이며, 침투 테스트 및 모의 공격(red teaming)에 특화된 버전은 Orange Cyberdefense와 같이 계약을 맺고 검증된 파트너에게만 제한적으로 제공됩니다.

이 모델은 수정된 MIT 라이선스인 Mistral Ecosystem Open-Weight License에 따라 배포됩니다. 사용, 수정, 미세조정 및 상용화는 자유롭지만, 단 한 가지 조건으로 모델을 서비스 형태(Model-as-a-Service)로 제공하려면 별도의 상용 라이선스가 필요합니다. vLLM(권장), SGLang, transformers 또는 llama.cpp를 통해 서빙할 수 있으며, Blackwell GPU를 위한 NVFP4 형태로도 제공되고, Mistral에 따르면 하드웨어와 부하에 따라 차이가 있지만 처리량을 최대 1.9배까지 높여주는 DSpark 추측 디코딩 헤드를 탑재하고 있습니다. 이 모델은 Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter, Vibe Code, 이를 최초로 제공하는 클라우드 제공업체를 자처하는 Microsoft Foundry, 그리고 NVIDIA NIM을 통해 이용할 수 있습니다. 기술 보고서 전문은 발표될 예정이나 구체적인 날짜는 공개되지 않았습니다.

요금 유형 (토큰 100만 개당)	10월 29일 기준 요금	10월 6일 프리뷰
입력	0.70달러	1.36달러, 취소선 표시 후 절반으로 인하 (0.68)
캐시된 입력	0.07달러	—
출력	2.10달러	4.18달러, 취소선 표시 후 절반으로 인하 (2.09)

따라서 최종 요금은 프리뷰 안내 페이지에 표시되었던 절반 가격, 즉 기준 가격의 약 절반 수준을 거의 그대로 반영하고 있습니다.

🔗 Mistral 블로그 게시물 · Hugging Face 모델 카드

Hugging Face, Transformers v5.22.0 및 TRL v1.17.0에서 출시 즉시 Mistral Large 4 지원

10월 29일 — Hugging Face가 출시와 동시에 즉각적인 지원에 나섰습니다. 14시 15분 UTC에 출시된 Transformers v5.22.0은 전적으로 Mistral Large 4 지원에 할애되었으며, 전문가 병렬화 로직이 별도 파일로 분리되는 브레이킹 체인지가 포함되었습니다. 팀의 블로그 게시물에서는 아키텍처(72개 레이어, DeepSeek Sparse Attention 인덱서가 포함된 MLA 어텐션, RoPE와 NoPE 레이어 간 3:1 패턴, 16억 개 매개변수의 Pixtral 비전 인코더)와 공식 변형인 FP8 및 NVFP4 버전을 상세히 설명하며, 여기에 Unsloth와 llama.cpp 팀의 GGUF 버전이 추가되었습니다. vLLM과 llama.cpp도 첫날부터 지원하며, Inference Endpoints, 서버리스(serverless) 추론 및 Dell Enterprise Hub를 통해서도 배포할 수 있습니다.

훈련 측면에서는 TRL v1.17.0이 FP8 가중치로부터 직접 8개의 B300 GPU 단일 노드에서 LoRA를 통해 이 1조 개 매개변수 모델을 미세조정합니다. 스텝당 32,700개의 토큰을 약 8초 만에 처리하며, GPU당 142GiB를 사용합니다. 동일한 버전에서 vLLM을 사용한 강화학습의 미묘한 편향도 수정되었습니다. 트레이너는 전체 어휘에 대해 확률을 정규화하는 반면, vLLM은 필터링 후에 정규화했기 때문에 top_p=0.9 환경에서 중요도 샘플링 비율이 1 대신 1e-4로 떨어지는 문제가 있었습니다. 참고로 Hugging Face 게시물에 인용된 Mistral의 점수는 출시 게시물의 점수와 다릅니다(Terminal-Bench 4에서 41%가 아닌 28.3%). 위의 표는 Mistral의 게시물을 따릅니다.

🔗 Hugging Face 블로그 게시물 · Transformers v5.22.0 · TRL v1.17.0

Cohere, 최대 70억 캐나다 달러 목표 시리즈 E의 1차 마감 발표

10월 29일 — Cohere가 시리즈 E의 1차 마감(initial close)을 발표했습니다. 이번 투자 라운드는 357억 캐나다 달러의 기업 가치로 최대 70억 캐나다 달러 유치를 목표로 하고 있으며, 이 수치는 회사의 고정 트윗에만 등장하고 블로그 게시물에는 나오지 않습니다. Cohere는 이번 첫 단계에서 모금된 금액을 밝히지 않았습니다. 70억 달러는 목표치일 뿐, 실제 확보된 금액이 아닙니다.

We’re proud to announce the initial close of our Series E, targeting up to CAD $7 billion at a CAD $35.7 billion valuation; marking the largest private financing round in Canadian startup history.

🇰🇷 캐나다 스타트업 역사상 최대 규모의 민간 펀딩 라운드가 될, 357억 캐나다 달러 가치 평가에 최대 70억 캐나다 달러 유치를 목표로 하는 시리즈 E의 1차 마감을 발표하게 되어 자랑스럽습니다. — @cohere X에서

세 명의 공동 창업자인 Nicholas Frosst, Ivan Zhang, Aidan Gomez가 서명한 블로그 게시물에는 투자 라운드 구성이 상세히 설명되어 있습니다.

투자 항목	발표된 내용
단계	1차 마감
목표액	최대 70억 캐나다 달러
기업 가치 (트윗에만 명시)	357억 캐나다 달러
현재까지 유치된 금액	비공개
리드 투자사	Schwarz Group
기타 언급된 투자자	Bell Ventures, Bullhound Capital, Inovia Capital, NVIDIA, Prosperity7 Ventures, 캐나다 정부

Schwarz Group은 지난 4월 Aleph Alpha와의 제휴 당시 이미 이번 시리즈 E에 6억 미국 달러를 투자한 것으로 언급된 바 있으며, 9월에는 Cohere가 공유한 CNN 보도에서 기업 가치를 70억 달러로 추정한 바 있습니다. 캐나다 총리 Mark Carney는 Cohere가 공유한 메시지를 통해 이번 발표를 환영했습니다.

이 게시물은 사실상 선언문의 성격을 띠고 있습니다. Cohere는 미국과 중국 이외의 프론티어 기업이 되기를 원하며, 전 세계가 두 국가와 소수의 기업으로부터 인텔리전스를 빌려 써야 한다는 생각인 이른바 ‘프론티어 숙명론(frontier fatalism)‘을 거부합니다. 회사는 한 가지 수치를 제시했습니다. 올해 초 OpenRouter를 통해 서비스된 오픈 모델 토큰의 70% 이상이 중국 모델에서 나왔으며, 이는 14개월 전의 3%에서 크게 증가한 수치입니다. 이들의 주장은 프론티어가 고르지 않고 톱니 모양(jagged)을 띠고 있어 사이버 방어와 같은 특정 영역에서 선도할 수 있다는 것입니다. Cohere가 인수 중인 AISLE은 1년 동안 500개 이상의 CVE를 식별했으며, 10월 curl 릴리스에서 패치된 24개 취약점 중 18개를 발견했습니다.

향후 12개월 동안 Cohere는 구체적인 일정 없이 네 가지 주요 과제를 발표했습니다. Aleph Alpha와의 제휴 및 AISLE 인수 마무리, 격리 및 기밀 환경을 위한 Cohere Cyber 출시, 차세대 모델 공개, 동맹 파트너들과 함께 프론티어 규모의 훈련 시작입니다. 또한 이번 자금은 고객의 클라우드, 자체 데이터 센터 또는 에어갭 네트워크에 배포 가능한 모델 독립형 플랫폼인 North를 지원하는 데에도 사용될 예정입니다.

🔗 Cohere 공동 창업자들의 블로그 게시물

Cognition, Devin Security 강화를 위해 Corridor 인수

10월 29일 — Cognition이 약 2년 전 Jack Cable과 Ashwin Ramaswami가 설립한 소프트웨어 보안 스타트업 Corridor를 인수한다고 발표했습니다. Cognition 블로그의 10월 28일 자 게시물(X에는 29일 발표)에서 두 공동 창업자는 네이티브 AI 팀을 위한 보안 계층을 표방해 온 Corridor가 Devin의 개발사에 합류하여 Devin Security를 더욱 발전시키게 되었다고 밝혔습니다. 이들은 Cognition의 사장이자 Corridor의 초기 고문 중 한 명이었던 Russell Kaplan, 다시 함께 일하게 될 Cognition의 최고 보안 책임자(CSO) Alex Stamos, 그리고 CTO인 Steven Hao와 다시 뭉치게 됩니다.

게시물은 이번 인수의 긴박성을 강조하고 있습니다. 창업자들에 따르면 AI 에이전트는 이제 엔드투엔드로 공격을 수행할 수 있으며, 향후 6~12개월은 사이버 보안 역사상 가장 결정적인 시기가 될 것입니다. 인수 금액이나 조건은 공개되지 않았으며, Corridor 제품 및 고객의 향후 처리 방향도 밝혀지지 않았습니다. 이번 인수는 Claude Mythos에 대한 심층 분석과 함께 Devin Security를 재출시한 지 3일 만에 이루어진 것으로, 보안 분야에 대한 Cognition의 공격적인 행보를 이어가는 것입니다.

🔗 Corridor 블로그 게시물 · Cognition의 X 발표

OpenAI, Hugging Face 사태 이후 모든 첨단 RL 훈련으로 확장된 정렬 불량 모니터링 시스템 상세 공개

10월 29일 — OpenAI가 자사 모델의 정렬 불량 행동(misaligned behavior)을 모니터링하는 시스템을 공개하며 한 가지 사실을 먼저 시인했습니다. 바로 Hugging Face 사건이 이러한 모니터가 실행되지 않던 내부 사이버 보안 평가 도중에 발생했다는 점입니다. 이후 감시 범위는 훈련, 평가, 내부 사용은 물론 수정된 형태로 외부 배포에까지 확대되었습니다. GPT-6 Astra 수준 이상의 역량을 갖춘 모델의 경우, 모델 종류와 무관하게 모든 내부 Codex 트래픽과 더불어 강화 학습(RL) 실행 전체, 모든 평가 및 도구가 연계된 모든 테스트 하네스가 모니터링됩니다.

Today, we’re sharing a look at our expanded system for monitoring frontier models at OpenAI, which in September helped us catch a model’s attempt to access the live internet during training.

🇰🇷 오늘 우리는 지난 9월 한 모델이 훈련 중 실제 인터넷에 접근하려던 시도를 포착하는 데 도움을 준 OpenAI의 확장된 첨단 모델 모니터링 시스템의 개요를 공개합니다. — X의 @OpenAI

이 시스템은 비용이 가장 적게 드는 계층부터 가장 심층적인 계층까지 4개의 계층을 중첩해 구성하며, 첨단 RL과 내부 Codex 트래픽은 첫 번째 계층을 건너뜁니다.

모니터링 계층	시스템 내 역할
L0, 활성화 프로브(activation probes)	내부 활성화에서 의심스러운 패턴을 포착합니다. 플래그가 지정되지 않은 트래픽 중 무작위로 추출된 5%는 다음 계층으로 그대로 전달됩니다
L1, 모델 기반 검토자	각 턴의 끝과 각 컨텍스트 요약 시점마다 대화, 생각의 사슬, 도구 호출을 검토합니다
L2, 조사 에이전트	보안 에이전트와 정렬 에이전트가 모든 컨텍스트 창을 재검토하고 격리된 환경에서 코드를 실행합니다
L3, 자동화된 조사	민감한 워크로드(내부 Codex, 평가, RL)를 대상으로 대화 기록을 네트워크 로그 및 텔레메트리와 대조합니다

L1 계층의 경우, OpenAI는 최대 30분 간격으로 점검하는 방식으로 전환하고 있습니다. 공개된 수치는 다음과 같습니다.

OpenAI 발표 지표	공개된 수치
Hugging Face 사건 재현 시 경고 발생 시점	샌드박스 이탈 후 약 30분
실제 Hugging Face 침입 대비 조기 감지 시간	30시간 이상
9월 DNS를 통한 인터넷 접근 시도	15분 만에 보고, 3분 후 인간 검토 진행
최우선 순위 경고의 일반적인 소요 시간	약 15분

해당 블로그 글은 한계점도 인정하고 있습니다. 오경보로 인해 온콜 호출(paging)을 상시 유지하기 어렵기 때문입니다. 첨단 RL의 경우 24시간 내내 활성화되어 있지만, 대부분의 다른 워크로드는 업무 시간에만 활성화되며, 내부 Codex 트래픽의 경우에는 전혀 활성화되지 않습니다. OpenAI는 사람을 호출한 후 30분 이내에 최고 우선순위 경고가 해제되지 않을 경우 자동으로 일시 중지하는 기능을 목표로 하고 있습니다. 7월 스트레스 테스트에서 METR과 Redwood Research가 지적한 취약점 중 대부분은 해결되었으나, 한 건의 수정 작업은 아직 진행 중입니다.

주목할 만한 두 가지 설계 결정도 있습니다. 모니터를 트리거한 훈련 샘플도 보상을 유지하도록 했는데, 이는 모델이 생각의 사슬에서 일탈 행위를 숨기도록 학습하는 것을 방지하기 위함입니다. OpenAI는 Astra를 포함한 더 발전된 모델들이 이미 이 생각의 사슬에서 드러나는 내용을 더 잘 제어하고 있다고 언급했습니다. 또한 모니터로 테스트된 모델 중 GPT-5.6 Sol은 GPT-5.6 Terra나 Luna보다 훨씬 더 많은 사례를 포착했는데, OpenAI에 따르면 모니터링 프롬프트가 해당 모델에 최적화된 점도 부분적인 이유입니다.

외부의 경우, 사이버 보안상 Critical 기준을 초과하는 Astra와 같은 모델의 일부 배포에 대해 시스템의 한 버전이 모니터링을 수행합니다. 다만 OpenAI 담당자에게 사례를 일괄 전달하지는 않으며, 대화가 자동으로 일시 중지될 수 있고, 기업은 웹훅을 통해 알림을 받을 수 있으며, 제로 데이터 보존 원칙이 준수됩니다. 이 모니터링은 Chat Completions가 아닌 도구를 사용하는 Responses API 요청을 대상으로 합니다.

🔗 OpenAI 블로그 글

OpenAI, 5가지 가치 중심으로 Model Spec 개편 및 대부분의 스타일 지침 제거

10월 29일 — 같은 날, OpenAI는 자사 모델의 행동 방식을 설명하는 공개 문서인 Model Spec의 새 버전을 발표했습니다. 지침들은 인간 의도에 대한 충실성(faithfulness to human intent), 위해 감소, 정직성과 투명성, 인간 주체성(human agency) 지지(즉, 사람이 스스로 이해하고 선택하며 행동할 수 있는 능력), 그리고 인간에 대한 배려(care)라는 5가지 가치를 중심으로 재편되었습니다. OpenAI는 모델의 자율성이 커짐에 따라 작업 수행 시간이 길어질수록 그 결정이 인간이 명시적으로 요청한 내용과 멀어질 수 있다는 점을 이번 개편의 근거로 들었습니다.

의도에 대한 충실성이 근간을 이루며, 보조 게임(assistance games)에서 영감을 얻은 새로운 섹션이 포함되었습니다. 지시사항이 가장 명확한 신호로 유지되지만, 모델은 맥락, 이전 대화 및 메모리를 고려해야 하며 이를 바탕으로 도출한 가정을 명시적으로 드러내야 합니다. 또한 OpenAI, 개발자, 사용자 간에 업데이트된 지휘 계통(chain of command)이 반영되었습니다. 새로운 지침에는 인간 주체성, 사회적 규범 준수, 행동의 부작용 통제 등이 포함됩니다. 반대로 스타일은 각자의 선호도를 따라야 하므로 OpenAI는 대부분의 세부 스타일 지침을 제거했으며, Spec에서는 더 이상 ‘어시스턴트’ 대신 ‘GPT’로 지칭합니다. OpenAI는 자사 모델들이 아직 이 문서를 온전히 반영하지 못하고 있다고 명시하며, 향후 업데이트를 통해 모델이 이러한 가치를 학습하도록 하는 훈련 방식을 도입하겠다고 약속했습니다.

🔗 Model Spec에 관한 OpenAI 블로그 글 · Jason Wolfe의 스레드

Anthropic, 대화의 오남용을 스스로 신고하도록 Claude 훈련

10월 29일 — Anthropic이 새로운 블로그인 Safeguards를 개설하고, 이를 기념해 Claude가 스스로 오남용을 모니터링하게 하는 기술인 자기 평가(self-assessment)에 관한 10월 16일 자 블로그 글을 소개했습니다. 각 응답 직후 짧은 시스템 지침이 대화의 안전성을 평가하도록 요청하며, Claude는 작은 JSON 형식으로 응답합니다. 대화 플래그 지정 여부, 이유, 카테고리 및 하위 정책, 거부 여부, 인간 검토를 위한 1~10점의 우선순위가 포함됩니다. 이 두 턴은 사용자에게 보이지 않으며 이후 대화 흐름에도 포함되지 않습니다.

Because Claude has already read the conversation, self-assessment is very efficient. And unlike classifiers, which target a discrete set of harms, it draws on Claude’s own judgment, so it gets more accurate as our models improve.

🇰🇷 Claude가 이미 대화를 읽었기 때문에 자기 평가는 매우 효율적입니다. 또한 폐쇄된 위해 목록만을 대상으로 하는 분류기와 달리 Claude 자체의 판단에 의존하므로, 모델이 발전함에 따라 그 정확도도 함께 향상됩니다. — X의 @AnthropicAI

평가 비용은 매우 저렴합니다. 대화 내용이 이미 KV 캐시에 저장되어 있고 Claude는 약 10개의 토큰만 생성하므로, Anthropic에 따르면 추가 추론 연산은 2% 미만이며 이에 대한 비용은 청구되지 않습니다. 이 기능은 제로 데이터 보존 계약이 적용된 트래픽을 제외하고, Fable 5 이후 출시된 모든 모델에서 아무것도 차단하지 않는 오프라인 모니터 형태로 6월부터 실행되고 있습니다.

Anthropic 발표 지표	공개된 수치
Claude Fable 5의 재현율 (위양성률 1% 기준)	기준 분류기가 플래그를 지정한 대화의 78%
우선순위가 높은 대화(7점 이상)에 대한 재현율	94%
모델 크기에 따른 재현율 (미세 조정 전용)	약 16% ~ 약 96%
보호 조치 없는 사이버 공격 성공률	79% (24건 중 19건)
자기 평가 차단 적용 시 성공률	54% (24건 중 13건)
전용 프롬프트 기반 분류기 적용 시 성공률	25% (24건 중 6건)

기준 분류기는 모든 내부 정책이 적용된 Claude Mythos Preview 기반의 프롬프트 분류기입니다. 프로덕션 환경에서 자기 평가는 지난 8월 단일 API 고객으로부터 발생한 10만 건 이상의 아동 성학대 신고를 적발하여 NCMEC에 전달했으며, 9월에는 Claude Code로 구축된 자동화 로맨스 스캠을 포착하여 인간 검토 후 관련 계정을 차단했습니다. 적발된 조직의 절반 이상은 이전 달 다른 어떤 출처에서도 신고되지 않았던 곳이었습니다. Anthropic은 이 기술의 한계도 분명히 밝혔습니다. 모든 유해한 대화를 감지하지는 못하며, 이를 노린 공격자에게 취약하고, 자신을 훈련한 분류기의 사각지대를 그대로 물려받으며, Claude 자체의 행동을 아직 안정적으로 모니터링하지는 못합니다.

🔗 Safeguards 블로그 글

Pika, MiniMax H3 기반으로 사후 훈련된 오픈 웨이트 비디오 및 오디오 모델 Pika H3 Flex 출시

10월 29일 — Pika가 MiniMax H3를 기반으로 사후 훈련되고 출시 첫날부터 오픈 웨이트로 공개된 싱크 사운드 지원 비디오 생성 모델 Pika H3 Flex를 출시했습니다. Pika는 이를 전문가용 반복 작업 도구로 소개하며, 초안을 빠르게 생성한 후 선택한 샷을 수정, 교체 및 완성할 수 있다고 설명합니다. 이를 구축하기 위해 연구팀은 내부 오디오-비디오 데이터셋으로 H3를 미세 조정한 뒤, 디노이징 단계를 50단계에서 6단계로 증류하고, 추가 생성 단계 없이 두 개의 어댑터를 단일 LoRA로 병합하여 보상 학습을 통해 인간의 선호도에 맞게 정렬했습니다.

이 모델은 텍스트-비디오, 이미지-비디오(첫 프레임 및 마지막 프레임), 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 편집(배경, 사물, 캐릭터, 모션 트랜스퍼)을 지원합니다. 최대 9장의 이미지, 3개의 비디오, 3개의 오디오 클립을 포함해 최대 12개의 레퍼런스를 입력받을 수 있으며, 32kHz 스테레오 사운드와 함께 초당 24프레임으로 5초에서 15초 분량의 480p 또는 768p 영상을 네이티브로 생성합니다. 이후 자체 업샘플러(upsampler)가 해당 샷을 1080p, 2K 또는 4K로 완성합니다. Pika는 또한 비디오 모델로서는 최초라며 대화, 음악, 효과음, 폴리 사운드, 앰비언스 등 5개의 분리된 오디오 트랙을 내보낼 수 있는 기능을 내세웠습니다.

속도 면에서 Pika는 사운드트랙이 포함된 15초 분량의 768p 클립을 단 7초 만에 생성한다고 밝혔으나, 주석을 통해 이는 통제된 벤치마크 환경에서 확산 트랜스포머(DiT) 연산만을 측정한 것이며 전체 요청 처리 시간이 아니라고 명시했습니다. 동일한 측정 기준에서 Flex는 H3 Max보다 평균 1.8배 빠른 것으로 나타났습니다. 기술 블로그 글은 엔드투엔드 지연 시간도 공개했는데, 8개의 B300 GPU에서 5초 분량의 768p 클립을 생성하는 데 3.409초가 걸리던 것을 2.129초로 단축하여 약 1.6배 더 빨라졌습니다.

Pika는 출시 시점 기준으로 DesignArena의 텍스트-비디오 순위에서 Flex를 전체 7위이자 오픈 웨이트 모델 중 1위로 올려놓았으며, 이는 MiniMax H3, H3 Max, Seedance 2.5를 앞서는 순위입니다. 다만 작성 시점 기준 DesignArena 페이지에서 오류가 발생하여 해당 순위를 직접 확인할 수는 없었습니다. MiniMax H3, Fal H3 Max, HeyGen Video를 상대로 한 768p 자체 평가에서 Flex는 5가지 시각 및 오디오 지표 모두에서 최고 점수를 기록했습니다. 인간 평가단은 해부학적 구조, 구도, 사운드 동기화 면에서 Flex를 선호했으나, 물리 엔진, 다중 장면 서사, 조명 및 액션 장면에서는 다른 모델들이 여전히 앞서 있었습니다.

이 모델은 현재 Pika의 API(Pika API Club), ComfyUI, Diffusers를 통해 이용 가능하며, 11월 2일 Pika 제작 도구에 도입될 예정입니다. 요금은 생성된 비디오의 초당 요금으로 책정됩니다.

출력 해상도	출시 기념가, 텍스트 또는 이미지	일반 가격, 텍스트 또는 이미지	출시 기념가, 비디오 레퍼런스
480p	0.01달러	0.02달러	0.03달러
768p	0.02달러	0.04달러	0.06달러
1080p	0.035달러	0.07달러	0.075달러
2K	0.04달러	0.08달러	0.08달러
4K	0.08달러	0.16달러	0.10달러

비디오 레퍼런스를 사용할 경우 입력 초당 요금은 출력과 동일한 요율로 청구되며, 이미지 및 오디오 레퍼런스는 무료이고 분리된 트랙은 초당 0.001달러입니다. Pika API Club 회원은 11월 5일까지 매일 15회의 무료 생성을 제공받습니다. MiniMax H3 커뮤니티 라이선스가 적용된 가중치는 Hugging Face에, 코드는 GitHub에 공개되어 있으며, 480p 및 768p 생성을 지원합니다. 반면 4K 마감, 트랙 분리 및 프롬프트 개선 기능은 호스팅 서비스 전용으로 유지됩니다. Pika는 업샘플러 역시 오픈 소스로 공개하겠다고 약속했으나 구체적인 일정은 밝히지 않았습니다.

🔗 Pika의 스레드 · 출시 안내 블로그 글 · 기술 블로그 글 · Hugging Face의 가중치

ElevenLabs, 단일 프롬프트에서 여러 지시를 따르는 신규 음향 효과 모델 SFX v3 출시

10월 29일 — ElevenLabs가 텍스트 기반 음향 효과 생성 모델의 새 버전인 SFX v3를 출시했습니다. 이 모델은 더 풍부하고 정밀한 사운드, 음악 및 음성에 대한 향상된 지원, 그리고 무엇보다 단일 프롬프트 내에서 여러 지시를 따르는 기능을 약속합니다. 환호하는 군중, 떨어지는 공, 그리고 야유하는 군중을 묘사하는 것만으로 해당 순서대로 사운드 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 ElevenCreative(플로우, Sound Effects 탭, Studio, 음악 편집기), 모바일 앱 및 API에서 제공됩니다.

문서에서는 이러한 지원 범위에 몇 가지 단서를 달고 있습니다. API의 경우 eleven_text_to_sound_v3는 제한된 접근 권한으로 제공되며 특정 지역에서는 지원되지 않을 수 있고(접근 권한이 없는 계정에는 Unknown model 오류가 발생함), 기본 모델로는 여전히 v2가 유지됩니다. 또한 징이나 호루라기 같은 고음역 소리의 포화 현상이 줄어들었으며 루프 생성을 지원한다고 언급했습니다. ElevenLabs는 요금이나 비교 지표를 공개하지 않았습니다.

🔗 ElevenLabs의 스레드 · 모델 문서

Ideogram, 최대 8K 이미지 편집을 위해 Precise Edit에 컨텍스트 창 추가

10월 29일 — Ideogram이 부분 편집 도구인 Precise Edit에 컨텍스트 창(context window)을 추가합니다. 지금까지는 대형 이미지를 편집하려면 크기를 줄인 뒤 편집 결과를 다시 이어 붙여야 했습니다. 이제는 최대 8K 해상도의 이미지 내에서 최대 2K 영역을 원본 픽셀 그대로, 경계선이나 아티팩트 없이 편집할 수 있으며 나머지 부분은 온전히 유지됩니다. 즉, 4K 이미지는 더 이상 2K로 줄어들지 않고 4K 그대로 유지됩니다. 이 기능은 앱, API 및 Runway, fal, Luma, ComfyUI 등 8개 파트너사를 통해 제공되며, 편집당 0.8센트에서 22센트까지 4단계 품질 수준으로 제공됩니다. 이는 10월 16일에 다룬 Ideogram 4.5 모드와 동일한 요금 범위입니다.

🔗 Ideogram 스레드 · Precise Edit 페이지

어시스턴트: Claude의 다중 계정 및 CarPlay 지원, Gemini의 수정 가능한 파일 및 공유 아바타, Gmail·Drive·Calendar와 연동된 Kimi

Anthropic, Google, Moonshot AI가 같은 날 모바일과 웹 전반에서 일반 사용자용 어시스턴트 기능을 대폭 강화했습니다.

Claude 모바일 앱, 다중 계정·CarPlay 및 24개 추가 언어 지원

10월 29일 — Anthropic이 별도의 블로그 게시물이나 릴리스 노트 없이 @claudeai 스레드를 통해 이번 주 Claude 앱에 적용된 여러 개선 사항을 공개했습니다.

해당 플랫폼	발표된 새로운 기능
iOS 및 Android	다중 계정 로그인 지원, 로그아웃 없는 계정 전환
iPhone	Apple CarPlay 음성 모드 지원
웹, 데스크톱, iOS 및 Android	벵골어, 스와힐리어, 태국어, 우크라이나어, 베트남어 등을 포함한 24개 언어 추가 (총 33개)
iOS 및 Android	더 반응성이 뛰어난 음성 모드, 소음 환경에서의 향상된 음성 인식, 비영어권 언어의 더 자연스러운 음성, 지원 Android 기기 확대
iPad 및 iPhone Duo	대화 옆에 열리는 Claude 창작물, 필요 시 전체 화면 지원
Chromebook, Googlebook 및 폴더블 기기	노트북 모드의 Android 앱: 크기 조절 가능한 사이드바, 터치패드, 우클릭, Claude Desktop 단축키 지원

다중 계정 기능을 통해 다시 로그인할 필요 없이 개인 계정과 업무용 계정을 분리할 수 있으며, CarPlay를 이용하면 운전 중 운전대에 손을 얹은 채로 Claude에게 질문할 수 있습니다. iPhone 및 iPad에서 대화, 프로젝트, 설정을 찾을 수 있는 아래로 쓸어내리기 제스처 검색 기능도 출시 예정으로 발표되었으나 구체적인 날짜는 공개되지 않았습니다.

🔗 Claude의 X 스레드

Gemini 앱, 채팅 내에서 문서, PDF, 프레젠테이션, 스프레드시트를 직접 생성·미리보기·수정 가능

10월 29일 — 이제 Gemini 앱에서 대화를 벗어나지 않고도 문서, PDF, 프레젠테이션, 스프레드시트 또는 코드 등의 파일을 생성, 미리보기, 수정할 수 있습니다. 생성된 파일은 채팅 내에서 바로 열리며, 전체 화면으로 전환하여 직접 텍스트를 수정하거나 특정 구절을 강조표시해 질문하고, Gemini에게 텍스트와 시각 자료를 포함한 섹션 전체를 다시 작성하도록 요청할 수 있습니다. Google은 손글씨 강의 노트를 PDF 학습 가이드로 변환한 뒤 직접 수정한 사례로 이를 시연했습니다. 이 새로운 기능은 앱이 지원하는 모든 언어로 모든 사용자에게 제공되지만, 지원 플랫폼에는 차이가 있습니다:

파일 형식	지원 플랫폼
PDF	웹 및 모바일
Google Docs, Google Sheets, 프레젠테이션	웹 전용
Markdown, TXT, 코드	웹 전용

🔗 Google 블로그 게시물

Gemini 앱, 다른 사용자와 아바타를 공유하여 이미지 및 동영상에 등장시킬 수 있는 기능 지원

10월 29일 — 지난여름 Nano Banana 이미지용으로 처음 등장한 Gemini 아바타를 이제 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 사용자가 휴대전화나 태블릿에서 자신의 얼굴과 음성을 등록한 뒤 Gmail 주소를 통해 지인에게 사용 권한을 부여하면, 지인은 프롬프트에서 해당 사용자의 Google 사용자 이름(@nom)을 호출하여 모두가 함께 등장하는 Nano Banana 이미지나 Gemini Omni 동영상을 일관된 캐릭터와 음성으로 생성할 수 있습니다. 수신자는 초대를 수락하거나 거절할 수 있으며, 소유자는 누가 접근 권한을 가졌는지 확인하고 만료일을 설정하거나 언제든지 접근 권한을 철회할 수 있습니다. 권한을 철회하더라도 이미 생성된 콘텐츠는 삭제되지 않고 새로운 생성만 차단됩니다. 다만 이용 조건은 제한적입니다: 18세 이상, 개인 Google 계정, 영어로만 지원되며 유럽 경제 지역(EEA), 스위스, 영국에서는 이용할 수 없고, 자신의 아바타가 포함된 동영상을 제작하려면 Google AI 요금제가 필요합니다.

🔗 Gemini의 X 발표 · Google 고객센터 페이지

Kimi, Gmail·Google Drive·Google Calendar와 연동 지원

10월 29일 — Moonshot AI가 Kimi를 Gmail, Google Drive, Google Calendar 등 3개 Google 서비스와 연동합니다. 이 어시스턴트는 사용자가 부여하고 관리하는 OAuth 접근 권한을 통해 이메일 스레드를 요약하고, Drive에서 파일을 찾거나, 캘린더 일정을 바탕으로 하루 계획을 정리할 수 있습니다. 3개 커넥터는 Kimi의 플러그인 페이지에서 설치할 수 있으며, 이곳에서 Outlook 및 문서 도구(PDF, Excel, Word)와 함께 제공됩니다. Moonshot은 읽기 전용인지 받은편지함 전체 접근 권한인지 등 요청되는 권한의 범위나 필요한 요금제, 가격을 명시하지 않았으며, 공지에는 메시지 전송 기능에 대한 언급이 없습니다.

🔗 Kimi의 X 발표 · Kimi 플러그인 페이지

OpenAI, Pro 100 및 Pro 500 요금제의 Work 및 Codex 사용량 2배 확대 및 Pro 200 축소 철회

10월 29일 — OpenAI가 최고가 요금제에 포함된 Work 및 Codex의 사용량을 늘립니다. ChatGPT 릴리스 노트에 따르면, Pro 100과 Pro 500은 이제 이전 할당량의 2배를 제공받습니다. Pro 200의 경우 OpenAI가 결정을 번복했습니다: Pro 500 출시 당시인 9월 29일 이메일로 안내되었던 사용량 축소가 취소되었습니다. 기존 할당량을 유지하던 사용자는 그대로 유지되며, 축소된 할당량으로 전환되었던 사용자는 할당량이 2배로 늘어나 동일한 수준으로 복원됩니다.

해당 요금제	10월 29일 기준 변경 사항
Pro 100	Work 및 Codex 할당량 2배 확대
Pro 500	Work 및 Codex 할당량 2배 확대
Pro 200	9월 29일 축소 조치 철회, 축소된 할당량 2배 확대
Business Premium	릴리스 노트에는 수치 없는 증가로 기재, @thsottiaux에 따르면 2배 확대
Dots	확장 한도는 당분간 유지, 사용량은 여전히 별도 차감

@OpenAI가 리포스트한 @thsottiaux의 게시물에서는 당일부터 적용되는 Pro 요금제 전 등급 및 Business Premium의 모든 한도가 2배로 늘어난다고 언급했으나, 릴리스 노트에는 Business Premium의 구체적인 수치가 기재되지 않았습니다.

🔗 ChatGPT 릴리스 노트 · @thsottiaux의 게시물

엔터프라이즈 및 개발자 플랫폼: Sakana API Platform 얼리 액세스 출시, Perplexity Enterprise의 FedRAMP Moderate 인증 및 Agent API의 ultra-preview 단계

기업 배포를 겨냥한 세 가지 소식이 발표되었습니다: 일본 내 기업을 위한 관리 API, 미국 정부 기관을 위한 보안 인증, 그리고 검색 에이전트를 위한 새로운 설정 옵션입니다.

Sakana AI, 기업 관리 기능을 갖춘 OpenAI 호환 API인 Sakana API Platform 얼리 액세스 개시

10월 29일 — Sakana AI가 기업용 모델 접근 관문인 Sakana API Platform의 얼리 액세스를 개시했습니다(블로그 게시일은 10월 28일, X 발표는 다음 날). 여러 첨단 모델을 결합하는 오케스트레이션 모델인 Fugu와 일본어 특화 LLM인 Namazu는 이미 API 형태로 존재했지만, 관리 도구가 부족했습니다. 이번 플랫폼은 기업 배포에 필수적인 기능들을 보완했습니다: 조직 및 워크스페이스, 구성원·API 키·사용량을 중앙에서 관리하는 콘솔, 역할 기반 접근 제어(RBAC), CSV 내보내기가 가능한 감사 로그, 예산 한도 설정, 청구서 결제(인보이스), MSA 및 DPA 계약, 그리고 전송된 데이터를 학습에 사용하지 않는 약관 등을 제공합니다.

이 API는 OpenAI와 호환되므로, 이미 LLM을 호출하고 있는 애플리케이션이라면 엔드포인트만 변경하면 됩니다. Sakana Fugu와 Fugu Ultra가 우선 제공되며, Namazu와 Fugu Max는 추후 출시될 예정이나 구체적인 일정은 미정입니다. 접근 권한은 신청 기반으로 부여되며, Sakana AI는 가격표를 공개하지 않고 고객별로 가격과 조건을 개별 안내하고 있습니다.

🔗 Sakana AI의 발표

Perplexity, 실시간 웹 검색 포함된 Perplexity Enterprise로 FedRAMP Moderate 인증 획득

10월 28일 — Perplexity Enterprise가 제3자 평가 기관인 360 Advanced의 평가를 거쳐 미국 연방 클라우드 서비스 승인 프로그램인 FedRAMP Class C(Moderate) 인증을 획득했습니다. Perplexity는 인증된 보안 경계 내에서 출처 인용이 포함된 실시간 웹 검색이 지원된다는 점을 강조합니다: 기업 자체적으로 2,000억 개 이상의 고유 URL 인덱스를 직접 운영하므로 정부 공무원의 질의가 외부 검색 엔진으로 전송되지 않습니다.

연방 기관은 GSA의 Multiple Award Schedule을 통해 서비스를 구매할 수 있으며, 주 정부, 지방 자치 단체 및 교육 기관은 공인 리셀러를 통해, 정부 계약업체는 직접 구매할 수 있습니다. 미국 정부 기관에서 유입된 것으로 식별된 질의는 모델 학습, 개선 또는 평가를 위해 절대 보관되지 않으며, 관리자는 싱글 사인온(SSO), 공유, 커넥터, 데이터 보존, 감사 로그 및 모델 공급업체 선택 권한을 직접 제어할 수 있습니다. X에는 공유되지 않은 이 블로그 게시물에서는 Search, Agent, Embeddings API가 인증 범위에 포함되는지 여부를 밝히지 않았습니다. 한편, 연방 기관을 위한 Enterprise Pro for Government 요금제는 OneGov를 통해 2027년 3월 31일까지 기관당 0.25달러에 계속 제공됩니다.

🔗 Perplexity 블로그 게시물

Perplexity의 Agent API, ultra-preview 노력 수준 추가 및 low부터 xhigh까지의 한도 상향

10월 29일 — Perplexity가 API 변경 로그에 10월 중순부터 사전 공지 없이 적용되었던 Agent API의 노력 수준(effort level)에 대한 사후 안내를 게시했습니다. 가장 눈에 띄는 변경 사항은 속도보다 범위가 중요한 광범위한 조사 및 데이터 수집을 염두에 두고 설계된 ultra-preview 수준의 추가로, 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 문서화되지 않았던 ultra라는 명칭은 삭제되어 이제 오류를 반환하며, wide-research 별칭은 xhigh를 가리키고, max_steps 매개변수는 기존 100단계에서 최대 500단계까지 지원합니다.

노력 수준	현재 버전	주요 변경 사항
fast	`fast@2026-10-16.0`	GPT-6 Luna를 사용할 수 없을 때 GPT-5.6 Luna로 폴백
low	`low@2026-10-24.0`	최대 출력 토큰이 32,768개에서 128,000개로 증가
medium	`medium@2026-10-22.1`	웹 검색 결과가 페이지당 2,000토큰에서 4,000토큰으로 증가
high	`high@2026-10-28.0`	GPT-6 Sol 대신 GPT-6.1 Terra 적용, 15단계에서 40단계로 증가
xhigh	`xhigh@2026-10-29.0`	GPT-6.1 Sol을 폴백으로 사용하는 Claude Opus 5.5, 100단계에서 300단계로 증가, 150,000토큰부터 압축 수행
ultra-preview	신규	광범위한 조사, 긴 실행 시간

low 및 high의 웹 검색 역시 페이지당 2,000토큰 대신 4,000토큰을 반환하며, xhigh는 이제 시스템 프롬프트 없이 실행됩니다. 이전 구성은 고정(pinned) 버전으로 계속 이용할 수 있으며, 새로운 요금은 발표되지 않았습니다.

🔗 Perplexity API 변경 로그

하드웨어: Gemini가 탑재된 Android XR 기반 XREAL AURA 스마트 안경과 Genspark의 SecondBrain VoicePad 음성 기기

두 기기가 어시스턴트를 화면 밖으로 끌어내려 합니다. 하나는 콧등 위에 얹는 방식이고, 다른 하나는 손가락 끝에 두는 방식입니다.

Google과 XREAL, Gemini가 통합된 최초의 유선 Android XR 스마트 안경 XREAL AURA 출시

10월 28일 — Google과 XREAL이 Google 기준 최초의 유선 Android XR 기반 XR 스마트 안경인 XREAL AURA를 출시했습니다. 렌즈는 투명하여 70도 시야각(FOV)에 걸쳐 실제 환경 위에 콘텐츠가 오버레이됩니다. 연산 장치와 배터리가 케이블로 연결된 별도 본체로 분리되어 있어 안경 본체의 무게는 95g 미만이며, Qualcomm의 Snapdragon Reality Elite 플랫폼을 탑재한 최초의 기기입니다. Gemini는 방 안의 공간은 물론 화면에 표시된 내용까지 사용자가 보고 있는 대상을 이해하며, 시야를 공유할 때 중요한 부분을 강조표시해 줄 수 있습니다. 또한 Wired Mirroring 기능을 통해 별도의 소프트웨어 설치 없이 USB-C로 연결된 노트북 화면을 추가 가상 창으로 띄울 수 있으며 Gemini가 이 화면 또한 읽을 수 있습니다.

XREAL AURA 사양	발표 수치
시야각 (FOV)	70도
안경 무게	95g 미만
본체 칩셋	Snapdragon Reality Elite (Qualcomm)
XR 전용 앱	Google Play 내 150개 이상
출시 가격	연말까지 1,099달러부터
주문 시작일	미국, 캐나다, 한국은 10월 28일부터, 일본은 11월 2일

해당 게시물에 따르면 BestBuy.com에서 접수된 미국 내 주문은 11월 중순부터 배송되며, 해당 기기는 18세 이상만 이용할 수 있습니다.

🔗 Google 블로그 게시물

Genspark, AI 도구 제어를 위한 5키 음성 디바이스 SecondBrain VoicePad 예약 접수 시작

10월 29일 — Genspark가 타이핑 대신 음성으로 AI 도구를 제어할 수 있는 5키 디바이스인 SecondBrain VoicePad를 선보였습니다. 기본 설정 시 각 키는 회의록 작성, 캘린더 관리, 프레젠테이션 시작, Genspark AI 작업 공간 열기를 수행하며, 가장 큰 키를 길게 누르면 터미널을 포함한 모든 애플리케이션에서 커서가 위치한 곳에 정제된 텍스트를 받아 적을 수 있습니다. 각 키는 ChatGPT, Claude, Gemini 또는 Grok을 열고 받아 적은 프롬프트를 입력하도록 설정할 수도 있으며, 제품 페이지에서는 VoicePad가 해당 서비스들과 제휴 관계가 아니며 승인을 받은 것도 아니라고 명시하고 있습니다. Genspark와 연동하면 구두 요청이 프레젠테이션, 스프레드시트, 문서 또는 웹사이트로 변환되며, 회의록 모드는 컴퓨터 없이도 녹음이 가능합니다.

발표된 사양	Genspark 페이지 기준 사양
외관	가공 알루미늄, 85g, 듀얼 마이크, 마그네틱 부착
배터리 수명	1회 충전당 약 20시간
음성 입력	분당 160단어 (타이핑 시 약 40단어)
포함 크레딧	첫해 Genspark Super Agent 1,000 크레딧
예약 구매	99달러 가격의 VIP 자리 확보에 9.99달러
출시	Kickstarter, 2026년 11월

트윗에서는 사전 주문이 시작되었다고 언급했지만, 스토어 페이지에는 구체적인 일정이 나와 있습니다. 11월에 Kickstarter에서 출시될 예정이며, 현재 예약 시 99달러의 가격이 보장됩니다. Genspark는 앞서 9월 1일 자사 SecondBrain 제품군의 또 다른 기기인 SecondBrain Note를 공개한 바 있습니다.

🔗 VoicePad 페이지 · X의 Genspark 발표 안내

Hugging Face 및 미국 5개 대학, 공공 지원 과학 연구를 AI에 활용할 수 있도록 지원하는 Project ProtoStar 출범

10월 29일 — Hugging Face가 Open Forum for AI에 소속된 미국 5개 대학(Carnegie Mellon, Purdue, Georgia Tech, Arizona State, George Washington), Astera Institute, Open Research Community Accelerator(ORCA)와 함께 Project ProtoStar를 출범합니다. 목표는 공적 자금으로 지원된 연구의 데이터셋, 모델, 코드를 AI가 활용할 수 있고 문서화되어 재사용 가능한 포맷으로 공개하는 것입니다. Hugging Face는 인프라 파트너 역할을 맡으며, 각 기관은 양해각서(MOU)를 통해 협력에 참여합니다. 블로그 게시물에서는 미국 연방 정부가 연구 개발(R&D)에 연간 약 1,900억 달러를 지출하고 있음을 상기시킵니다.

해당 게시물은 Hub에서 이미 나타나고 있는 추진력에 대해서도 구체적인 수치를 제시했습니다. 17,000개 이상의 공개 과학 데이터셋이 등록되어 있으며, 2026년 첫 9개월 동안 새로 추가된 과학 데이터셋은 2025년 동기 대비 3배 이상 증가했고, 18개 NCBI 저장소의 다운로드 수는 1,100만 회를 넘어섰습니다. 11월 2일부터 13일까지 Carnegie Mellon 주최로 열리는 첫 번째 챌린지인 Climate Risk Intelligence에서는 단순한 통계적 기준치와 비교하여, 이전 데이터만을 기반으로 미국 210개 도시의 2019년부터 2026년까지 4가지 기후 지표를 예측해야 합니다. 최종 결과는 2027년 초에 발표될 예정입니다.

🔗 Hugging Face 블로그 게시물 · Climate Risk Intelligence 챌린지

코드 에이전트: Codex CLI 0.166.0, Amp의 macOS Satellites, Gemini 4 Argon을 탑재한 Antigravity IDE 2.6.0 및 Eclipse용 Antigravity

Codex CLI 0.166.0, 트랜스크립트 키보드 선택, codex doctor —network-only 및 Vertex AI·Bedrock 카탈로그에 GPT-6.1 Terra 추가

10월 29일 — 0.165.0 출시 이틀 만에 Codex CLI 0.166.0 안정화 버전이 릴리스되었으며, 전체 변경 로그에는 264개의 항목이 포함되었습니다. 핵심 개선 사항은 터미널 사용자 인터페이스(TUI)에 집중되었습니다. 이제 키보드로 트랜스크립트를 탐색하고 선택할 수 있으며, 보안상의 이유로 요청이 차단되었을 때 TUI가 그 이유를 더 명확히 설명하고 더 안전한 재시도 방안을 제안합니다.

0.166.0 신규 기능	릴리스 상세 내용
트랜스크립트 선택	단어, 행 또는 페이지 단위 키보드 선택, 통합 검색 및 맞춤 설정 가능한 단축키 지원
`codex queue --resume`	메시지가 대기열에 추가된 후 언로드된 스레드를 재개
`codex doctor --network-only`	구성, 연결성 및 WebSocket으로 진단 범위 제한
모델 카탈로그	CLI의 Vertex AI 및 Amazon Bedrock 카탈로그에 GPT-6.1 Terra 추가
Markdown 렌더링	비동기 질문, 선택지 및 응답 전반에 걸쳐 일관되게 적용

GPT-6.1 Terra는 이미 0.165.0부터 내장 카탈로그에 포함되어 있었으며, 이번 버전이 Google이나 Amazon에서의 가용성을 발표하는 것은 아닙니다. 버그 수정 측면에서는 이미 부여된 권한이 스레드의 재개나 포크(fork) 시에도 유지되고, 두 경우 모두 추론 토큰 수가 보존되어 조기 압축을 방지하며, 재연결 후 TUI 복구가 개선되었습니다. 또한 FedRAMP API 키는 기본적으로 정부 엔드포인트로 라우팅됩니다.

🔗 GitHub의 0.166.0 릴리스

Amp, macOS Satellites를 통해 orb에 Mac 지원 추가… 시간당 2달러부터 베타 제공

10월 29일 — Amp가 스레드가 실행되는 클라우드 머신인 orb에 Mac을 추가합니다. macOS Satellites를 통해 에이전트는 iOS 또는 Mac 애플리케이션 작업을 수행할 수 있습니다. 클라우드에서 Xcode와 시뮬레이터가 갖춰진 Mac을 약 30초 만에 직접 시작하여 애플리케이션을 빌드, 실행, 테스트한 뒤 스크린샷, 로그, 화면 녹화본을 스레드로 다시 전달하며, 스레드 내에서 직접 제어권을 가져올 수도 있습니다. 스레드는 Linux orb에 유지되고 Mac은 동기화된 코드를 전달받는 위성(satellite) 역할을 할 뿐입니다. Mac은 클린 상태로 시작되며, 후속 재실행 시 빌드 캐시를 재사용할 수 있도록 작업 완료 후 20분 동안만 유지됩니다. Amp는 시작이 너무 느리고 디스크 비용이 과도했던 전체 Mac 기반 orb인 “Morbs”를 폐기했습니다.

머신 사양	프로세서 (CPU)	메모리	시간당 요금
mac.medium	6	14GB	2달러
mac.large	12	28GB	4달러

이 기능은 베타 상태로 대기자 명단을 통해 점진적으로 제공됩니다. Mac 사용 시간은 요금제에 포함된 orb 사용량에서 더 높은 비율로 차감되며, 이후에는 Amp 크레딧에서 차감됩니다.

🔗 Amp 발표 안내

Antigravity IDE 2.6.0, Gemini 4 Argon 추가 및 에이전트 인터페이스 개편

10월 26일 — Google Antigravity의 에디터인 Antigravity IDE가 8월 13일 2.5.5 이후 첫 릴리스인 2.6.0(개선 사항 6개, 버그 수정 2개)으로 업데이트되었으며, 구체적인 세부 정보 없이 적격 요금제를 대상으로 Gemini 4 Argon을 새롭게 지원합니다. 10월 19일 기준 Antigravity의 모델 페이지에서는 IDE가 여전히 Argon 접근 대상에서 제외되어 있었습니다. 에이전트 인터페이스는 더 빠른 시작, 백그라운드 업데이트, 기능 패리티를 위해 내장 Antigravity 확장을 기반으로 재구축되었습니다. 이번 버전에는 diff 블록을 수락(Alt+Enter 또는 Option+Enter)하거나 거부하는 단축키, 다음 지시 사항을 위해 대기열에 추가되는 인라인 코드 코멘트, Agent 패널로 파일이나 스크린샷을 드래그 앤 드롭하는 기능이 추가되었습니다. 두 가지 수정 사항은 macOS 및 Linux 환경의 드래그 앤 드롭과 서비스 중단 후 대화 복원에 관한 것입니다.

🔗 Antigravity 변경 로그

Google, 에이전트 기반 채팅 및 나란히 diff 검토 기능을 갖춘 Eclipse용 Antigravity 확장 출시

10월 27일 — Google Antigravity가 1.0.0 버전(개선 사항 10개, 버그 수정 6개)의 첫 확장을 통해 Eclipse에 도입되었습니다. 에디터 옆에 고정된 에이전트 채팅 뷰가 추가되어 선택한 코드나 터미널 및 콘솔 출력을 전송할 수 있으며, 에이전트의 변경 사항을 Eclipse 비교 에디터에 나란히 표시하여 수락, 거부 및 단일 단계 실행 취소 기능을 지원합니다. 에이전트가 생성한 계획과 보고서는 전용 탭에서 열리며, 에이전트가 Maven, Gradle 또는 Eclipse 프로젝트를 생성할 때 확장에서 가져오기를 제안합니다. CLI와 마찬가지로 에이전트는 작업 공간 승인 후에만 실행되며, 이 신뢰 설정은 Antigravity CLI와 공유됩니다. 이로써 Eclipse는 VS Code와 Visual Studio에 이어 지원되는 서드파티 에디터 대열에 합류했습니다.

🔗 Antigravity 변경 로그, 확장 탭

단신

Mistral Large 4 및 오픈 모델 관련 소식

NVIDIA와 Mistral Large 4 — NVIDIA는 Hugging Face의 NVFP4 체크포인트와 분산 추론을 위한 Dynamo 레시피를 통해 모델 출시 즉시 지원을 제공하며, 3,800개의 Grace Blackwell GPU에서 훈련되었음을 확인했습니다. SGLang은 Vera Rubin에서 이 모델을 최초로 서빙했다고 밝혔습니다. 🔗 출처
Maya 2 Native — Maya Research가 인도 11개 언어와 영어를 지원하는 음성 합성 모델을 Apache-2.0 라이선스로 공개했습니다. 20개의 음성, 스트리밍, 3~10초 분량 오디오 기반 음성 복제를 제공하며, 자체 측정 결과 단일 H100 NVL에서 224개 동시 스트림 지원 및 첫 소리 출력까지 중앙값 111ms의 지연 시간을 기록했습니다. 🔗 출처
Granite Switch 4.1.1 — IBM이 하위 호환성을 갖춘 패치 버전을 출시했습니다. 구두점이 포함된 10개 언어 다국어를 지원하는 전사 모델과 의사결정 어댑터만 변경되었으며, 성능 향상 수치는 공개되지 않았습니다. 🔗 출처
Together AI의 Phonic-1 — Together AI는 음성 에이전트 스타트업 Phonic의 음성 간(speech-to-speech) 모델인 Phonic-1을 훈련하고 서빙 중이라고 밝혔습니다. LiveKit은 당일 이를 통합하며 Artificial Analysis Speech to Speech Index에서 1위를 차지했다고 밝혔으나, 출처에서 검증되지는 않은 순위입니다. 🔗 출처
jack & jill — Together AI는 채용 담당자가 만나보고 싶어 할 지원자를 예측하는 이 고객사 사례를 언급했습니다. Together Post-Training으로 미세조정된 오픈 모델은 오프라인 평가에서 폐쇄형 모델과 동등한 성능을 보였으며, 서비스 비용도 더 저렴하지만 구체적인 수치는 공개되지 않았습니다. 🔗 출처
SixthView — Meta가 별도의 발표 없이 604개의 예제와 11,634개의 이미지로 구성된 공간 추론 벤치마크를 공개했습니다. 큐브 조립체의 숨겨진 면을 맞히는 과제로, 점수는 공개되지 않았습니다. 🔗 출처
AnySpeechRecognizer 및 AnyDecisionModel — Mattt(Hugging Face)가 두 개의 Swift 패키지를 공개했습니다. 하나는 기기 내에서 실행되는 Parakeet 또는 Qwen3-ASR을 통해 Apple의 음성 인식 API 인터페이스를 유지하며, 다른 하나는 모델의 확률값을 읽어 폐쇄형 질문에 답변하는 패키지로 M4 Max에서 16개 질문을 약 0.45초 만에 처리합니다. 🔗 출처
huggingface_hub 2.4.0 — HfFileSystem가 파일을 Buckets로 복사하고 이동할 수 있게 되었으며, Xet으로 저장된 파일은 다운로드 없이 해시를 통해 서버 측에서 복사됩니다. CLI hf는 만료된 확장 프로그램도 표시합니다. 🔗 출처
kernels 0.18.0 — 10월 28일 추가 소식: Hugging Face의 라이브러리가 TPU용 커널을 빌드하고, CUDA 13.4 및 ROCm 7.14와 함께 PyTorch 2.15를 지원하며, PyTorch 2.10~2.12 지원을 다시 추가했습니다. 🔗 출처

API, SDK 및 가이드

Claude Platform — 모델, 워크스페이스, API 키 또는 사용자별 토큰 사용량과 비용을 추적하는 Usage and Cost Analytics API가 베타로 전환되었으며, 기존 Usage and Cost API는 레거시가 되었습니다. 전날에는 Messages API 및 Token Counting API의 최대 요청 크기가 32MB에서 128MB로 늘어났습니다. 🔗 출처
OpenAI SDK — openai-python 3.40.0 및 openai-node 7.45.1에 프롬프트 캐시 중단점별 수명 설정 기능이 추가된 데 이어, openai-python 3.41.0에서는 메타데이터 기반 에이전트 세션 필터링 기능을 지원합니다. 🔗 출처
SpaceXSI의 TypeScript SDK — 0.2.6 버전은 SpaceXAI를 지원 중단된 별칭으로 유지하면서 클라이언트 이름을 SpaceXSI로 변경했으며, 0.2.7 버전은 API 사양에 맞춰 타입을 다시 동기화했습니다. 🔗 출처
mistral CLI 0.15.0 — 주요 변경 사항(Breaking change): 시스템 키체인이 없으면 --insecure-storage 옵션을 지정하지 않는 한 mistral login가 로그인 정보를 일반 텍스트로 저장하는 것을 거부합니다. mistral upgrade는 SHA-256 검사를 거쳐 내부 미러에서도 설치할 수 있습니다. 🔗 출처
AWS 기반 Cohere — Cohere가 SageMaker AI의 Embed, Rerank, Parse 및 Bedrock의 Claude를 활용해 금융 리서치 어시스턴트를 구축하는 가이드를 게시했습니다. 3개 은행의 928페이지 분량 연례 보고서를 기반으로 한 CloudFormation 데모가 함께 제공되며, 신제품 출시는 없습니다. 🔗 출처
Perplexity의 임베딩 — 텍스트 임베딩에 관한 튜토리얼 가이드에서 지난 2월 출시된 pplx-embed-v1을 언급하며 MTEB 다국어 검색에서 gemini-embedding-001의 67.71점 대비 69.66 nDCG@10을 기록했다고 밝혔습니다. 새로운 기능이나 제품 발표는 없습니다. 🔗 출처

에이전트 및 코드 도구

Antigravity 2.28.1, 대화 탐색기 및 서드파티 개발자 플러그인 고지 추가 — 10월 28일 추가 소식: 좌측 레일에 대화 턴마다 점이 배치되고 날짜별 챕터가 제공되며, 각 플러그인 페이지에는 개발자, 버전 및 링크가 표시됩니다. 🔗 출처
Copilot 플러그인 — Universe 추가 소식: 신뢰할 수 있는 저장소에서 선언한 기본 플러그인 및 엔터프라이즈 플러그인 제어 기능(승인된 마켓플레이스, 필수 또는 차단된 플러그인)이 VS Code, Copilot CLI, GitHub Copilot 앱에서 정식 출시(GA)되었습니다. 🔗 출처
Amp의 Visualize This — Amp가 스레드 내에서 직접 요청에 따라 차트, 타임라인, 다이어그램, 클릭 가능한 목업을 생성합니다. 요금이나 제한은 없습니다. 🔗 출처
Devin 10월 28일 릴리스 노트 — Progress 탭이 실시간으로 세션 작업을 표시하며 Tasks 탭을 대체하고, Azure DevOps 풀 리퀘스트의 피드백이 이를 생성한 세션으로 다시 전달되며, 개인 스킬을 @ Skills에서 멘션할 수 있습니다. 🔗 출처
Devin 10월 26일 릴리스 노트 — 추가 소식: Progress와 Shell 탭이 Activity 뷰로 통합되었으며, Devin이 메시지에 HTML 아티팩트(보고서, 대시보드, 차트)를 직접 삽입합니다. 🔗 출처
Delta 0.23 — 각 프로젝트가 기본 체크아웃 방식(격리된 워크트리, 로컬 체크아웃, Git 워크트리)을 선택할 수 있으며, 에이전트의 터미널 명령어 실행 시간을 제한하는 설정이 추가되었고, 커스텀 모델 압축 문제를 포함한 17개의 버그가 수정되었습니다. 🔗 출처
DeltaDB — Zed가 에이전트용 버전 데이터베이스 아키텍처를 상세히 공개했습니다. SQLite에 인과 그래프로 저장되는 CRDT, 스레드당 하나의 Cloudflare Durable Object, 각 문자를 원래 대화까지 역추적하는 기능을 갖추고 있으며, 출시일은 발표되지 않았습니다. 🔗 출처
Warp의 소프트웨어 팩토리 — 3~4분의 검증 과정을 15초짜리 영상으로 압축하는 컴퓨터 제어를 비롯해 소프트웨어 팩토리(software factory)의 7가지 구성 요소를 정리한 방법론 글이 게시되었습니다. Warp Factories는 여전히 얼리 액세스 단계이며, 초기 팀에게 최대 10,000달러의 크레딧이 제공됩니다. 🔗 출처
Qwen Code v0.26.4 — v0.26.3 공개 다음 날 나온 안정화 버전으로, Managed Agent에 독립적인 워크트리를 제공하고 호스트 테마를 따르는 Generated UI에 대화형 뷰를 제공합니다. 19개의 기능과 18개의 수정 사항이 포함되었습니다. 🔗 출처
safeagents — 10월 28일 추가 소식: Hugging Face가 코딩 에이전트(Claude Code, OpenCode, Pi, Hermes 등)의 각 도구 호출을 검사하고 차단된 도구를 무력화하는 로컬 프록시를 Apache-2.0 라이선스로 별도 발표 없이 공개했습니다. 관찰 전용 모드도 지원합니다. 🔗 출처

이미지, 비디오 및 음성

Genspark AI Media Studio의 Kling 4.0 — Media Studio 출시 이틀 만에 Genspark가 Kling 4.0을 추가했습니다. 컷 편집 없는 단일 생성으로 30초 분량 지원, 최대 15개 참조 및 10개 키프레임 지원, 11월 4일까지 크레딧 50% 할인이 적용됩니다. 🔗 Genspark · 🔗 Kling
ElevenLabs의 사내 에이전트 — Slack에 연결된 ElevenAgents 에이전트가 팀의 작업 시간을 매월 1,200시간 이상 절약하고 매월 5,000건 이상의 질문에 답변하고 있습니다. 해당 게시물에서는 프롬프트를 수정하기보다 에이전트에게 노출되는 데이터를 줄일 것을 권장합니다. 🔗 출처
ElevenLabs와 카르나타카주 — 10월 7일 체결된 양해각서(MOU)의 이름이 밝혀지지 않았던 인도 주는 카르나타카주였습니다. 칸나다어 및 13개 기타 언어로 민원 접수, 헬프라인, 복지 서비스 지원을 위한 음성 AI 파일럿을 진행하고, 대상 주민에게 평생 무료로 음성을 복원해 줍니다. 금액과 일정은 명시되지 않았습니다. 🔗 출처
Lettuce와 Ads Engine — 프리랜서용 핀테크 기업 Lettuce는 거의 모든 Meta 광고를 ElevenLabs의 Ads Engine으로 제작하고 있으며, 일주일 이상 걸리던 한 가지 변형 제작을 약 45초 만에 완료하여 제작 비용을 약 75% 절감한 것으로 추산합니다. 🔗 출처

제품 및 엔터프라이즈

Gemini Notebook의 무료 교재 — S Chand Publishing, OpenStax, Open Textbook Library 등의 출판사가 제공하는 수백 권의 교재가 노트북의 소스로 무료 추가되었습니다. 지원 국가나 언어는 명시되지 않았습니다. 🔗 출처
Kimi Work 3.2.22 — 에이전트가 작업을 시작하기 전 핵심 정보를 확인(사용자에게 확인, Ask user)하고, 할당량 알림 시 추가 사용량 패키지를 구매할 수 있으며(가격 미공개), Task Center에서 자동화 작업을 통합 관리합니다. 🔗 출처
ChatGPT Enterprise 및 Edu의 자동 추론 — 전문 의료 라우팅이 설정된 공간을 제외하고 Instant가 더 높은 추론 수준으로 스스로 전환되지 않으며, 이제 선택기에서 수준을 직접 선택해야 합니다. 🔗 출처
Ropes & Gray — 이 로펌은 OpenAI와 협력하여 데이터 룸을 분류하고 사내 형식의 요약본과 보고서를 작성하며 법률 전문가가 검토하는 실사(due diligence) 도구를 개발하고 있습니다. 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 보고서를 작성하는 것은 여전히 목표일 뿐, 실제 측정된 결과는 아닙니다. 🔗 출처
Codex Originals — OpenAI Developers가 면역학자 데리아 우누트마즈(Derya Unutmaz), 미하일 파라킨(Mikhail Parakhin, Shopify), 미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto) 등 Codex로 제품을 개발하는 9인에 대한 단편 영상 시리즈를 론칭했습니다. 수치나 신제품은 없습니다. 🔗 출처
Perplexity Computer의 Teardown 및 UNBROKER — 캡션이 달린 분해도를 그리는 스킬과 데이터 브로커에 삭제 요청을 준비하는 스킬 등 2개의 커뮤니티 스킬이 Computer 마켓플레이스에 합류했습니다. 두 스킬의 작업은 사용자당 5,000 크레딧 한도로 11월 6일까지 무료입니다. 🔗 출처
Sakana AI와 중간선거 — Sakana AI는 텍사스 상원의원 선거를 둘러싼 X의 게시물 2,042건과 반응 705,976건을 Sakana Marlin으로 분석했습니다. 보고서에 따르면 여론의 반전은 선거 예측 기관의 평가 변화보다 약 2개월 앞서 나타났습니다. 🔗 출처
OpenMath 2026 — Sakana AI가 Harvard Innovation Labs에서 스티븐 울프럼(Stephen Wolfram)과 함께 개최한 수학 재귀적 자기 개선 해커톤의 기업 부문에서 우승했습니다. 🔗 출처

GitHub 비-AI 소식

웹훅 IP 대역 — GitHub가 meta API에 게시된 웹훅 전송 주소에 9.234.98.160/28, 9.234.98.176/28, 9.234.106.48/28을 추가했습니다. 고정된 허용 목록을 사용하는 경우 이를 추가해야 합니다. 🔗 출처

이것이 의미하는 것

오픈 가중치 모델의 수준이 한 단계 더 높아졌습니다. Mistral Large 4는 약 1조 개의 파라미터 규모로 유럽에서 3,800개의 GPU로 훈련되었으며, 입력 토큰 100만 개당 0.70달러로 낮아진 API 요금과 출시 당일 준비된 생태계를 갖추고 있습니다: Transformers, vLLM, llama.cpp, NVIDIA NIM, Microsoft Foundry 및 단일 8-GPU 노드에 들어가는 LoRA 미세조정. Pika는 MiniMax H3의 사후 훈련 버전을 가중치와 함께 공개하며 비디오 분야에서 동일한 승부수를 던졌습니다. 하지만 개방성에는 여전히 경계가 존재합니다. Mistral은 제3자에게 모델을 서비스하려면 상용 라이선스를 요구하고, Pika는 4K, 트랙 분리, 프롬프트 개선 기능을 자체 호스팅 서비스 전용으로 유지하며, Mistral은 공격적 변형 모델을 검증된 파트너에게만 제한하여 사이버 안전장치를 강화하고 있습니다. 또한 Mistral은 종합 Artificial Analysis 지수에서 최고의 중국 오픈 모델들이 여전히 자사 모델보다 앞서 있음을 인정하고 있습니다.

OpenAI와 Anthropic은 같은 날 자체 모델을 모니터링하는 두 가지 방식을 발표했습니다. OpenAI는 활성화 프로브부터 조사 에이전트에 이르기까지 점점 더 비용이 많이 드는 레이어를 쌓고 있으며, Hugging Face 인시던트가 감시가 작동하지 않던 곳에서 시작된 이후 모든 최첨단 RL 훈련으로 감시를 확대하고 있습니다. Anthropic은 2% 미만의 추가 연산량만으로 Claude 자체를 오남용 모니터로 활용합니다. 양사 모두 한계를 강조합니다. 한쪽에서는 오탐을 감당하지 못해 내부 Codex 트래픽에 대한 온콜 대기를 중단했고, 다른 한쪽에서는 자체 평가가 공격의 일부만을 차단하며 자체 평가를 노린 공격자에게는 견고하지 못하다는 점입니다. 개정된 Model Spec은 가치관의 영역에서도 동일한 논쟁을 다룹니다. 모델이 오랫동안 스스로 작동할 때는 응답 스타일보다 사용자의 의도에 충실한 것이 더 중요합니다.

자금은 사이버 보안과 주권으로 흘러들어가고 있습니다. Cohere는 미국과 중국 이외의 지역에서 프론티어 기업을 구축하기 위해 캐나다 정부를 투자자로 참여시켜 자금을 조달하고 있으며, 그 중요성을 보여주는 수치를 제시합니다. 올해 초 OpenRouter를 통해 제공된 오픈 모델 토큰의 70% 이상이 중국 모델에서 나왔다는 점입니다. 기밀 네트워크를 위한 Cohere Cyber 구축 및 AISLE 인수는, Devin Security를 위해 Corridor를 인수한 Cognition과 미국 연방 기관에 검색 기능을 판매하기 위해 FedRAMP Moderate를 획득한 Perplexity의 행보와 맞닿아 있습니다. ENISA와 Orange Cyberdefense의 평가를 전면에 내세운 Mistral 역시 방위 분야에 포지셔닝하는 비미국계 기업이라는 동일한 논리를 따르고 있습니다.

사용자 경험 측면에서는 일상적인 활용과 할당량(쿼터)을 둘러싼 경쟁이 벌어지고 있습니다. Claude는 33개 언어로 확대되고 CarPlay를 통해 차량으로 진입했으며, Gemini는 대화 내에서 파일을 편집하고 아바타를 공유할 수 있게 되었지만 유럽에서는 제공되지 않으며, Kimi는 Gmail과 캘린더를 읽고, XREAL AURA 안경과 Genspark의 VoicePad라는 두 기기는 어시스턴트를 화면 밖으로 끌어내려 하고 있습니다. OpenAI는 Pro 요금제의 Work 및 Codex 사용량을 두 배로 늘리고 구독자 피드백에 따라 Pro 200 축소를 철회했습니다. 기본 포함 사용량이 그 자체로 중요한 세일즈 포인트가 된 것입니다. 한편 코딩 에이전트는 머신과 에디터 영역을 확장하고 있습니다. Amp의 클라우드 Mac은 30초 만에 부팅되며, Antigravity IDE의 Gemini 4 Argon, 그리고 Eclipse용 최초의 확장이 등장했습니다.