벤치마크
AI 에이전트에게 bash만 주면 될까, Vercel과 Braintrust의 실전 테스트
AI 에이전트에게 bash만 주면 충분할까? Vercel과 Braintrust가 실전 테스트한 결과, SQL이 압도적 우위를 보였고 하이브리드 접근법이 가장 안정적이었습니다.
Written by
LLM 쿼리 하나에 전기 얼마나 쓸까, DeepSeek부터 GPT까지 에너지 실측
LLM 쿼리 하나에 실제로 얼마나 전기가 쓰일까? DeepSeek R1부터 GPT-OSS-120B까지 오픈소스 벤치마크 데이터로 실측한 에너지 비용과 벤치마크의 함정을 분석합니다.
Written by
유명 수학자 Joel Hamkins, LLM은 수학 연구에 ‘전혀 도움 안 돼’
노트르담 대학교 논리학 교수 Joel Hamkins가 LLM의 수학 연구 활용에 대해 ‘전혀 도움 안 돼’라고 직설적으로 평가. 벤치마크와 실용성 간극을 드러냅니다.
Written by
2025년 LLM 혁명: RLVR로 훈련비용 90% 절감, 추론 모델의 시대가 왔다
2025년 LLM 분야를 장악한 RLVR+GRPO 기술과 훈련 비용 혁명. 벤치마크의 함정부터 LLM을 슈퍼파워로 활용하는 법까지, Sebastian Raschka의 연례 리뷰를 소개합니다.
Written by
구글 Deep Research API 공개: 금융 실사 며칠을 몇 시간으로
구글 Gemini Deep Research가 API로 공개됐습니다. 금융 실사를 며칠에서 몇 시간으로 단축하는 실무 사례와 OpenAI와의 벤치마크 경쟁을 소개합니다.
Written by
DeepSeek V3.1의 조용한 혁명: GPT-5 반값으로 AI 판도를 뒤흔들다
DeepSeek V3.1이 GPT-5 대비 절반 가격으로 출시되며 AI 시장에 미치는 파급효과와 향후 전망을 분석한 인사이트 글
Written by
OpenAI 첫 오픈소스 모델 gpt-oss, 벤치마크는 우수하지만 실용성은 의문
OpenAI가 6년 만에 공개한 첫 오픈소스 모델 gpt-oss의 특징과 한계를 분석합니다. Microsoft Phi 시리즈와 유사한 합성 데이터 훈련 방식의 장단점, 그리고 오픈소스 AI 모델의 안전성 이슈에 대한 인사이트를 제공합니다.
Written by
구글 Gemini 2.5 Deep Think: 멀티에이전트로 열어가는 AI 추론의 새 시대
구글의 새로운 AI 추론 모델 Gemini 2.5 Deep Think의 혁신적인 멀티에이전트 시스템과 압도적인 성능, 그리고 AI 업계에 미치는 영향을 분석한 글
Written by
OpenAI의 게임 체인저: gpt-oss 오픈소스 모델과 ChatGPT 최적화 철학
OpenAI가 5년 만에 공개한 오픈소스 모델 gpt-oss의 주요 특징과 활용법, 그리고 ChatGPT의 사용자 웰빙 중심 최적화 철학을 소개합니다. 단일 GPU에서 실행 가능한 혁신적인 양자화 기술과 실제 사용 방법을 상세히 다룹니다.
Written by
로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
Written by
