DeepSeek
추론모델의 오버씽킹, 공격 수단이 될 수 있다는 연구가 나왔다
논리적으로 모순된 프롬프트가 추론모델을 오버씽킹에 빠뜨려 답변을 26배까지 늘릴 수 있다는 연구가 ICML 2026에서 발표됐습니다.
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GPT-4는 1년, 요즘 1위 모델은 7주, AI 경쟁이 이렇게 빨라졌다
GPT-4 이후 AI 모델 1위 자리가 7주 만에 뒤집히는 현상과, 중국 모델이 가격 경쟁력으로 점유율을 넓히는 두 가지 트렌드 데이터를 소개합니다.
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DeepSeek DSpark, 하드웨어 안 바꾸고 AI 응답속도 85% 올린 방법
DeepSeek가 공개한 추론 최적화 프레임워크 DSpark, 하드웨어 교체 없이 응답 속도 최대 85% 개선. 오픈소스 코드까지 공개한 이유를 짚어봅니다.
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GLM-5.2가 바꾼 것, 이제 오픈 모델은 싸기만 한 게 아니다
Z.ai의 GLM-5.2가 코딩 하네스에서 제대로 작동하는 첫 오픈웨이트 모델로 평가받습니다. 프론티어 대비 6분의 1 비용, 6.8개월로 좁혀진 성능 격차가 실무자의 모델 선택에 갖는 의미를 짚습니다.
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AI 비용 최적화의 새 공식, 중요한 작업엔 Anthropic·단순 작업엔 DeepSeek
Vercel AI Gateway 5월 데이터로 본 프로덕션 AI 모델 사용 현황. DeepSeek V4가 토큰 볼륨 17%를 차지했지만 비용은 1%에 불과한 반면, Anthropic은 전체 지출의 65%를 독식하며 고위험 작업에서 압도적 우위를 보였습니다.
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프론티어 LLM 비용, 11개월이면 역전된다, 로컬 AI의 경제학
프론티어 LLM API 가격이 계속 오르는 상황에서, 엔지니어+로컬AI 조합이 약 11개월 만에 비용 역전을 이루는 구조적 논리를 분석한 SignalBloom AI 에세이 큐레이션.
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모델 고르는 시대는 끝났다, 에이전트 하네스가 성능을 가른다
모든 주요 AI 모델 회사들이 에이전트 개발로 피벗하는 흐름과, 모델 선택보다 하네스 설계가 성능을 좌우한다는 Stanford 연구 소개.
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DeepSeek V4 Pro 가격 할인 영구화, GPT-5.5보다 출력 토큰 34배 저렴한 구조적 이유
DeepSeek V4 Pro 75% 할인이 영구 정책으로 전환. 출력 토큰 기준 GPT-5.5의 34분의 1 수준, 이 가격이 가능한 구조적 이유를 분석합니다.
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Gemma 4부터 DeepSeek V4까지, 최신 LLM 아키텍처가 풀려는 하나의 문제
Gemma 4, Laguna XS.2, DeepSeek V4 등 최신 오픈웨이트 LLM들이 공통적으로 풀려는 문제, KV 캐시와 어텐션 비용 절감의 설계 철학을 정리했습니다.
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로컬 모델은 왜 5분 만에 포기하게 될까, 개발자가 진단한 구조적 문제
로컬 AI 모델이 호스팅 경험에 못 미치는 이유를 Flask 창시자 Armin Ronacher가 진단합니다. 파편화, 완성도 부재, 임계 질량 부족이 핵심이며, ds4.c로 해법을 실험 중입니다.
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