딥시크, V4 라인업 API 가격 체계 개편

: 피크, 오프피크 요금제를 도입하며 오프피크 가격은 피크 대비 50% 할인

: 피크 시간대는 한국시간 10~13시 및 15~19시

: V4 Pro(신규 오프피크)
인풋(cache hit) $0.022 (6.1배)
인풋(cache miss) $0.66 (1.5배)
아웃풋 $1.98 (2.3배)

: V4 Pro(기존)
인풋(cache hit) $0.003625
인풋(cache miss) $0.435
아웃풋 $0.87

: V4 Flash(신규 오프피크)
인풋(cache hit) $0.007 (2.5배)
인풋(cache miss) $0.22 (1.6배)
아웃풋 $0.66 (2.4배)

: V4 Flash(기존)
: 인풋 (cache hit) $0.0028
: 인풋 (cache miss) $0.14
: 아웃풋 $0.28

: 피크 가격은 신규 오프피크의 2배로, 기존 대비 V4 Pro는 최대 12.1배, V4 Flash는 최대 5배 인상

: 신규 API 가격은 8/17일 오전 1시(한국시간)부터 적용

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

구글, Gemini 3.7 Flash 출시

: Gemini 3.6 Flash 출시 3주 만에 후속 모델 공개. 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 웹 개발 및 에이전트 워크플로우 전반의 성능을 개선

: 코딩 성능은 FrontierCode 1.1 Main 43.6%(3.6 Flash 34.4%), DeepSWE v1.1 65.3%(49.0%)로 상승. WebDev Arena도 Elo 1,588로 3.6 Flash의 1,538을 상회

: 복잡한 문서 이해를 평가하는 GDP.pdf는 34.0%(22.0%), 실제 기업 업무 자동화를 평가하는 AutomationBench는 30.4%(17.0%)로 개선되며 금융, 법률 등 지식 업무와 에이전트 성능 강화

: 다단계 계획과 툴콜에 더 많은 연산을 투입하고 장애물 대응, 지시 이행 능력을 개선해 수동 감독과 재시도 횟수를 줄이는 데 초점

: 연말까지 출시 기념 가격으로 입력 $0.75/100만 토큰, 출력 $3.75/100만 토큰에 제공. 기존 3.6 Flash 최초 가격 대비 50% 수준

: Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform 등에 제공되며, Google AI Pro·Ultra 구독자의 24시간 개인 AI 에이전트 Gemini Spark에도 즉시 적용

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash

구글, Gemini 3.7 Flash AAII 56점

: Artificial Analysis Intelligence Index High reasoning 56점으로 Gemini 3.6 Flash 대비 +4pt

: GPT-5.6 Terra(57점), Muse Spark 1.2(57점)에 근접

: 성능 개선은 에이전트 벤치마크가 주도. Tau3 Banking +3pt, Terminal-Bench v2.1 +8pt, GDPval-AA v2 +103 Elo 기록

: 에이전트 성능에서도 강점. AA-AnalystAgent 60%로 Claude Opus 5(54%)를 상회했으며, AutomationBench-AA에서도 62.7%로 Kimi K3(53%), GPT-5.6 Sol(51.2%)을 앞서며 1위 기록

: 출력 속도는 초당 약 340토큰으로 GPT-5.6 Terra 및 GLM-5.2 대비 약 3배. High reasoning 기준 평균 작업 시간 1.7분으로 GPT-5.6 Terra보다 40% 빠르며 Intelligence vs. Time per Task 파레토 프런티어 달성

: API 정가는 인풋 $1.50, 아웃풋 $7.50으로 3.6 Flash와 동일. 다만 연말까지 $0.75/$3.75의 50% 할인 가격을 적용

: High reasoning 기준 작업당 비용은 $0.40으로 3.6 Flash 대비 30% 절감(Muse Spark 1.2와 동일)

https://x.com/artificialanlys/status/2087975627391717461

오픈AI, ARR 400억 달러 보도 및 신임 CRO 영입

: 오픈AI ARR은 400억 달러 이상 페이스. 7월 전체 ARR은 +20% MoM, 기업 고객 매출은 +32% MoM으로 전체 성장률을 상회. 기업 고객 수도 200만 곳 이상으로 1년 전 대비 2배 확대

: 알파벳 산하 사이버보안 기업 Wiz의 사장 겸 COO인 달리 라지치(Dali Rajic)을 신임 최고매출책임자(CRO)로 영입. 기존 CRO 테니스 드레서(Denise Dresser)는 합류 8개월 만에 퇴사

: 라지치은 Wiz 외에도 Zscaler, AppDynamics 등에서 재직한 엔터프라이즈 SW GTM 전문가. 오픈AI는 Rajic 영입과 함께 RPT Partners와 전략적 파트너십을 체결하며 GTM 조직 강화

: 매출 규모가 빠르게 커지는 가운데 이번 CRO 영입은 IPO를 앞두고 엔터프라이즈 매출 확대와 GTM 체계 고도화에 속도를 내는 움직임

: 그렉 브록만은 AI 지출을 측정 가능한 비즈니스 성과로 연결하는 것이 다음 단계의 핵심이라고 강조

: 브래드 라이트캡, 피지 시모에 이어 고위 경영진 교체가 이어지는 가운데, 그렉 브록만의 역할 확대와 함께 리더십 재편도 진행되는 모습

→ 앤스로픽은 7-800억 달러가 거론되는데 400억 달러는 생각보다?

https://openai.com/index/dali-rajic-chief-revenue-officer

[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 뉴스 🤖 (26/8/14)

■ 구글, Gemini 3.7 Flash 출시. Gemini 3.6 Flash 출시 3주 만에 후속 모델 공개. 소프트웨어 엔지니어링, 지식 업무, 웹 개발 및 에이전트 워크플로우 전반의 성능을 개선

■ 딥시크, DeepSeek V4 Pro 정식 출시 및 API 가격 체계 변경

■ 딥시크, Codex와 Claude Code를 겨냥한 코딩, 업무 에이전트 Harness와 NPM 플러그인 생태계를 공개 베타로 출시

■ 오픈AI, ARR 400억 달러 돌파 보도. 전일 보도된 7월 ARR +20% MoM 재확인

■ 오픈AI, 현 CRO Denise Dresser가 인수인계 기간을 거친 뒤 퇴사 예정. 후임으로 Wiz 사장 겸 COO 출신 Dali Rajic이 합류

■ 오픈AI, 세레브라스 기반 GPT-5.6-Sol을 최대 14배 빠른 초당 750토큰으로 구동하는 Ultrafast API를 프리뷰로 공개

■ IBM-오픈AI, 기업용 AI 도입과 사이버보안 강화를 위한 전략적 파트너십 체결

■ 오픈AI, Chronicle을 Computer History로 발전시켜 PC 작업 기록을 기반으로 개인화된 에이전트 스킬 구축 및 개인정보 제어 기능 강화

■ 앤스로픽, 대정부 조직 개편. 신임 글로벌 대외협력 총괄 아래 정부, 정책 조직 통합. 국가안보정책 책임자 Tarun Chhabra는 현직에서 물러나 자문역으로 전환

■ 워크데이, Silver Lake의 430억 달러 인수 협상 보도

■ 데이터브릭스, 50억 달러 규모 신규 자금 조달 완료. 밸류는 1,900억 달러 평가

■ 메타, 샌디스크 주도 HBF의 개방형 표준을 공동 개발하는 컨소시엄 참여 예정

■ 오라클-AWS, 오라클 AI 데이터베이스@ AWS를 22개 리전으로 확대하고 Exadata Exascale을 정식 출시

■ 네비우스, Vantage Data Centers와 영국 웨일스 뉴포트의 CWL1 캠퍼스에 NVIDIA 기반 고밀도 AI 인프라 구축 계약

■ Vantage Data Centers, 27년 미국 IPO 검토. 1,000억 달러 밸류에 100억 달러 조달 방안

■ IREN, 텍사스 Childress 캠퍼스 Horizon 1의 첫 50MW를 마이크로소프트에게 인도

감사합니다.

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

오픈AI, GPT-5.6 Sol을 최대 14배 가속하는 ‘Ultrafast’ 모드 공개

: Cerebras 기반 신규 API 서비스 티어로, GPT-5.6 Sol을 Standard 대비 최대 14배 빠른 초당 최대 750개 출력 토큰 속도로 제공

: 기존에는 실시간 응답 속도를 위해 소형·특화 모델을 선택해야 했지만, Ultrafast는 프런티어급 모델의 지능을 유지하면서 초저지연 추론을 제공하는 것이 핵심

: 장애 대응, 금융 리서치·보안, 실시간 고객지원·음성, 커머스, 연구·실험 등 지연시간이 중요한 워크플로를 주요 활용 사례로 제시

: 사내에서도 장애 대응 과정의 로그·트레이스 분석 및 수정안 검증, 리서치 과정의 검색·데이터 분석·실험 반복 등에 활용. 특히 기존 밤샘 배치 실험을 업무시간 내 여러 차례 반복하는 방식으로 전환 가능

: Jane Street, Podium, Basis, Rogo 등 초기 고객과 테스트 중이며, 현재 일부 고객 대상 제한적 프리뷰로 제공. Cerebras 캐파 확대에 맞춰 접근 범위를 확대할 예정

: 가격은 아직 공개되지 않음

https://openai.com/index/previewing-ultrafast

프런티어 AI 모델이 중국 오픈 모델보다 실제 사용 비용이 낮을 수 있다는 연구

: AlphaSense가 금융 분석 질문 246개를 대상으로 테스트한 결과, GPT-5.6 Sol과 Opus 4.8이 Kimi K3, GLM-5.2보다 높은 품질과 낮은 실제 작업당 비용 기록

: GPT-5.6 Sol은 Kimi K3 대비 중앙값 기준 비용이 약 13% 낮으면서 답변 품질은 약 20% 높았고, Opus 4.8은 비용이 약 절반이면서 품질은 13% 높게 나타남

: 핵심은 토큰당 가격이 아닌 작업 완료에 필요한 총 토큰량. Kimi K3의 출력 가격은 100만 토큰당 $15로 Opus 4.8 $25, Sol $30보다 저렴하지만, 프런티어 모델이 더 적은 토큰으로 작업을 완료하면서 실제 비용 역전

: 이는 “고성능 프런티어 모델이 높은 토큰 단가에도 불구하고 토큰 효율성 때문에 오픈 모델보다 비용 효율적일 수 있다”는 미국 AI 업계의 주장과 일치

: 다만 결과는 금융 분석이라는 고난도 작업 기준이며 단순 요약 등에서는 저가 오픈 모델의 경제성이 여전히 높을 수 있음

: AlphaSense 역시 모델 라우터를 활용해 계획 단계에는 고성능 모델, 실행 단계에는 저가 모델을 배치하는 혼합 전략으로 비용을 절감

: AI 모델 비용 경쟁의 기준은 ‘토큰당 가격’에서 ‘작업 완료당 비용(Cost per Task)’으로 이동

https://t.iss.one/Samsung_Global_AI_SW

주요 모델 AAII 점수 + 작업당 비용 + API 가격(인풋/아웃풋)

Claude Opus 5
→ 63점 → $2.34 → $5, $25

Clause Fable 5
→ 62점 → $3.14 → $10, $50

GPT-5.6-Sol
→ 61점 → $1.23 → $5, $30

Grok 4.6
→ 61점 → $0.84 → $2, $6

Kimi K3
→ 60점 → $0.84 → $3, $15

Qwen 3.8 Max
→ 58점 → $1.13 → $2, $6

Muse Spark 1.2
→ 57점 → $0.40 → $1.25, $4.25

GPT-5.6-Terra
→ 57점 → $0.51 → $2, $12(최근 20% 인하)

Gemini 3.7 Flash
→ 56점 → $0.40 → $0.75, $3.75(연말까지 50%)

Claude Sonnet 5
→ 55점 → $1.72 → $2, $10

DeepSeek V4 Pro
→ 53점 → $0.25 → $0.66, $1.98(오프피크, 8/17~)

GLM-5.2
→ 53점 → $0.54 → $1.4, $4.4

GPT-5.6-Luna
→ 52점 → $0.05 → $0.2, $1.2(최근 80% 인하)

DeepSeek V4 Flash
→ 52점 → $0.03(상승 전망) → $0.22, $0.66(오프피크, 8/17~)

→ 구간별 가성비를 뽑아보면
Grok 4.6
Muse Spark 1.2
GPT-5.6-Luna

https://artificialanalysis.ai

Z AI, GLM-5.3 출시

: GLM-5.2와 동일한 베이스 모델(743B)을 사용하고, 모든 성능 개선을 사후 학습 및 장기 RL 스케일링만으로 달성

: 코딩 성능은 자체 Code Bench 기준 GLM-5.2 대비 +50% 개선. Terminal Bench 3.0은 4.6 → 28.3, DeepSWE v1.1은 46.2 → 66.9

: 실전형 장기 작업 환경을 확대해 수일 규모의 엔지니어링 업무를 엔드투엔드로 수행하도록 학습. Max effort 기준 34.5% 성능, 작업당 약 75K 출력 토큰으로 GLM-5.2의 23.4%·96K 토큰 대비 성능과 효율성 모두 개선

: 사이버 역량도 빠르게 발현. CyberGym 84.5%로 최고 성적, ExploitBench 24.4% → 54.4%, ExploitGym 2시간 기준 29개 → 105개로 확대

: 실제 코드베이스에서도 269개 오픈소스 프로젝트에서 2,436개 취약점을 발견했으며, 이 중 Critical·High가 1,097개. 가장 오래된 취약점은 1981년 도입

: RL 프레임워크 slime의 스케줄링·캐싱·학습/롤아웃 정합성을 개선해 장기 코딩 RL의 엔드투엔드 학습 처리량을 2.3배 이상 향상

: GLM-5.3은 low/high/max 3단계 reasoning effort를 지원하며 thinking 비활성화는 미지원. 코딩에는 max 권장

: GLM Coding Plan에는 이미 적용됐으며, 오프피크 시간대에는 포인트 사용량 50% 할인. 피크 시간은 한국시간 기준 평일 15:00~19:00

: 모델 웨이트는 안전성 평가와 보강을 거쳐 출시 2주 후 공개 예정

https://z.ai/blog/glm-5.3

Z AI, GLM-5.3 풀 벤치마크

: 0.7T 베이스 모델 유지하며, 후속학습만으로 성능 개선

: AAII에서 Kimi K3(60점, 2.8T) 및 Qwen 3.8 Max(58점, 2.4T)와 비교에 주목

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앤스로픽 ‘퍼스트레이디’ 캐미 클라크, 공식 직함 없이 아모데이 핵심 조언자로 부상

: 다리오 아모데이의 아내 캐미 클라크는 공식 직책은 없지만, 아모데이의 핵심 조언자이자 정서적, 전략적 ‘사운딩 보드’ 역할을 하는 막후 영향력자로 평가

: 대학 중퇴 후 20세 때 40살 이상 연상 건축가와 결혼했다가 이혼. 이후 부동산 압류와 개인파산 등 굴곡진 이력 보유

: ‘10년 여성 타깃 성인 콘텐츠 회사 Eddice를 공동창업. ‘혁명적인 포르노 회사’ 표방. ’11~12년 제프리 엡스타인에게 직접 투자 유치 시도했으나 무산

: 이후 AI 여성 헬스케어 기업 Female Algorithm Technologies 설립. 의료, 셀카, 온라인 활동, 신용카드, GPS 등 데이터를 AI로 분석하는 고급 클리닉 구상. 에릭 슈미트 투자, 아모데이가 고문으로 참여

: 클라크는 ‘11년부터 약 3년간 당시 구글 회장이던 슈미트와 교제. ’14년부터 아모데이와 교제해 ‘22년 결혼

: ’16년 Leap Motion 매출 책임자로 합류해 미라 무라티와 인연을 맺었으며, 이후 무라티를 그렉 브록먼에게 소개해 ‘18년 오픈AI 합류의 연결고리 역할. 아모데이의 연구를 유력 인사들에게 알리는 등 네트워크 구축 지원

: 앤스로픽 창업 당시 슈미트를 아모데이에게 연결해 초기 핵심 투자자로 유치. 별도로 ‘Mother of AGI Fund’를 통해 앤스로픽 지분 확보 및 자신의 관여를 공식화하려 했으나 공동창업자 반대로 무산

: 현재 주요 행사에 아모데이와 동행하며 투자자, 정치권 인사들과 교류하고 개인 경호, 대외 이미지, 가족 투자 및 스타트업 투자 검토에 관여. 정치권에는 앤스로픽이 “미국을 보호하는 회사”이며 비판자들이 생각하는 것만큼 ‘woke’하지 않다는 메시지 전달

: 공식 직책 없이도 아모데이의 인적 네트워크부터 앤스로픽의 투자자, 정치권 관계까지 관여하는 사실상 ‘퍼스트레이디’. 반면 온라인 흔적은 대부분 사라지는 등 대외 노출 최소화

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앤스로픽, 2Q 매출 115억 달러 돌파 보도, 기존 전망 상회

: 2Q26 잠정 매출 115억 달러 이상, 2Q25 7.87억 달러 대비 14배 이상, 1Q26 47.3억 달러 대비 +143% QoQ

: 지난 5월 제시했던 2Q 내부 전망 109억 달러를 5% 이상 상회. 당시 전망했던 가파른 성장세를 실제 실적으로 입증(당시 1Q 매출은 48억 달러로 보도)

: 2Q 조정 영업이익도 흑자 기록(규모는 미공개). 5월 당시 영업이익 5.59억 달러를 전망하며 창립 이후 첫 분기 영업 흑자 예상

: 성장의 핵심은 기업 고객의 Claude 도입 확대, 특히 코딩 및 복잡한 비즈니스 업무에서 사용량이 빠르게 증가

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오라클 Project Jupiter 가스 파이프라인 가동 2027년 지연 보도

: Energy Transfer 자회사 Transwestern Pipeline이 뉴멕시코 Project Jupiter에 천연가스를 공급하는 Green Chile Project의 가동 목표 연기

: 변경 일정은 8월 14일 규제당국 제출 문서에서 공개. 기존 26년 8월 15일에서 27년 2월 1일로 약 5개월 반 연기

: Green Chile는 Project Jupiter의 발전 설비에 천연가스를 공급하는 파이프라인

: Project Jupiter는 최대 2.5GW 규모 Bloom Energy 연료전지를 활용할 계획이며, 파이프라인은 하루 최대 4억 입방피트의 천연가스를 공급하도록 설계

: 앞서 뉴멕시코 공공토지위원회가 주정부 소유 토지를 통과하는 파이프라인 건설 신청을 두 차례 거절하면서 인허가 차질 발생

: 다만 오라클은 X 포스팅을 통해 “Project Jupiter는 예정된 일정대로 진행 중”이라며 프로젝트 전체 일정에는 변화가 없다는 입장 재확인

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엔비디아, 오픈AI 오하이오 데이터센터 금융 보증 축소?

: 엔비디아와 오픈AI가 오하이오 10GW 데이터센터 프로젝트 금융 계약 체결에 근접. 이르면 이번 주말 계약 가능

: 엔비디아는 당초 전체 프로젝트에 2,500억 달러 금융 보증을 제공할 계획이었으나, 수정안에서는 초기 5GW에 대해서만 1,200억 달러 미만을 보증하는 방향으로 축소. 나머지 5GW 금융 지원 여부 및 방식은 추후 결정

: 보증 축소는 AI 칩 수요 확대를 위해 엔비디아가 대차대조표를 과도하게 활용한다는 투자자들의 리스크 우려를 완화하기 위한 조치

: 다만 프로젝트 자체가 축소된 것은 아님. 오픈AI는 여전히 전체 10GW에 대한 구속력 있는 임대 계약 체결을 협상 중이며, 프로젝트는 소프트뱅크 자회사 SB Energy가 개발

: 엔비디아는 금융 보증과 별도로 오픈AI의 GPU 구매 자금 조달 계약도 논의 중. 전체 10GW 프로젝트 기준 칩 구매 규모는 최대 3,500억 달러에 달할 전망

: 추가 보도에서는 엔비디아의 초기 신용 지원 규모를 약 1,000억 달러로 구체화. 1단계는 전체 프로젝트의 절반 규모로 약 2년에 걸쳐 건설되며, 이후 비슷한 규모의 2단계가 진행될 예정

: 오하이오 프로젝트의 총 개발비는 현재 가격 기준 약 5,000억 달러로 추산. 엔비디아의 1단계 금융 지원에는 데이터센터 건설 및 임대뿐 아니라 일부 GPU 구매 자금도 포함될 가능성

: 다만 당초 2,500억 달러 보증 계획에 대해서는 관계자 간 설명이 엇갈림. 한 관계자는 보증 규모가 축소됐다고 설명한 반면, 다른 관계자는 애초부터 2단계 구조였으며 2,500억 달러 보증은 계획된 적이 없었다고 주장

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앤스로픽, ’28년 매출 1,900~2,000억 달러 전망

: 앤스로픽은 IPO 가치평가 과정에서 ‘28년 매출 1,900억~2,000억 달러 전망 제시

: 1월 보도된 매출 전망(낙관적 시나리오 기준)
‘26년 180억 달러 → ‘27년 550억 달러 → ’28년 1,030억 달러 → ‘29년 1,480억 달러

: 월가 투자은행과 투자자들은 앤스로픽 가치평가에 2028년 예상 매출 기반 EV/매출액 멀티플 활용 중

: 배경은 폭발적 성장 속도와 현재 수익성의 낮은 설명력. 앤스로픽 ARR은 2025년 말 90억 달러 → 2026년 5월 470억 달러+로 급증

: EBITDA보다 미래 매출을 중시하는 이유는 GPU, 학습, 추론, 인력 등에 막대한 선행투자가 발생하고 있기 때문. 투자자들은 향후 매출 증가율이 비용 증가율을 상회하면서 마진이 빠르게 확대될 것이라는 시나리오 반영

: IPO 비교기업으로 팔란티어, 클라우드플레어, 스페이스X 등이 검토

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오픈AI, 엔터프라이즈 매출이 소비자 사업 추월

: 사라 프라이어 CFO는 투자자 미팅에서 엔터프라이즈 매출이 소비자 사업을 추월해 현재 전체 매출의 과반을 차지한다고 언급

: 연초 매출 믹스는 소비자 60%, 엔터프라이즈 40%였으나 엔터프라이즈가 예상보다 빠르게 성장하며 역전

: 당초 2026년 말 양 사업 매출 비중이 비슷해질 것으로 예상했으나 조기 달성

: 기업 고객의 AI 소비 패턴도 ‘Tokenmaxxing’에서 ‘지능 단위당 비용(cost per unit of intelligence)’ 중심으로 전환되고 있다는 코멘트

: 중국 오픈소스 모델의 부상과 관련해 그렉 브록먼은 경쟁 위협을 일축하고, 오픈소스 모델이 더 저렴하다는 인식에는 오해가 있다고 언급

: 광고 사업도 빠르게 성장해 연환산 매출 런레이트가 10억 달러에 근접. 2월부터 ChatGPT 내 광고 테스트를 시작

: 한편 CRO 데니스 드레서가 합류 8개월 만에 퇴사하고, 전 Wiz COO 달리 라지치가 후임으로 합류. 브래드 라이트캡도 8년 만에 회사를 떠나는 등 최근 경영진 변화 지속

→ 엔터프라이즈 AI 모멘텀 지속

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앤스로픽, Mythos 5 상회하는 내부용 ‘Model 2’ 개발, 외부 출시 계획은 없어

: 앤스로픽이 최신 Risk Report에서 Mythos 5보다 성능이 높은 미출시 모델 ‘Model 2’의 존재 공개

: 다수의 내부 업무에서 Mythos 5 대비 “눈에 띄는 개선”을 보인다고 평가

: 다만 Opus 4.6 → Mythos Preview 당시와 같은 수준의 성능 도약은 아니며, 현재 Model 2를 외부에 출시할 계획은 없음

: Mythos 5와 Model 2는 현재 앤스로픽 내부에서 코딩, 에이전틱 작업, 데이터 생성 등에 집중적으로 활용 중. 외부 출시를 중단한 것과 별개로 내부 프런티어 모델 R&D는 지속

: 앤스로픽은 최근 사이버보안 사례 등을 반영해 고위험 상황에서의 정렬 실패 위험 평가를 ‘매우 낮음’ → ‘낮음’으로 상향. 모델의 자동화 R&D 역량 역시 가속되는 징후가 있다고 평가

: 특히 기존 과제 기반 평가가 최신 모델의 역량 증가를 더 이상 충분히 포착하지 못하고 있다며 Model 2의 실제 역량 및 위험 평가에 대한 확신이 과거보다 낮아졌다고 언급

→ 가속을 위해 내부에서만 활용하는 최상위 모델 ‘Model 2’

https://x.com/AnthropicAI/status/2088324824863236248

Z AI, GLM-5.3의 단계적 출시 방침

: GLM-5.3은 Z AI 역사상 가장 강력한 사이버보안 모델. 취약점 발견, 익스플로잇 분석, 복잡한 다단계 보안 작업 능력을 집중 강화했으며, 특히 작업이 복잡해질수록 GLM-5.2 대비 성능 개선 폭 확대

: 강력해진 사이버 역량의 dual-use 위험을 고려해 단계적 출시 방침

: 우선 선정된 보안 파트너 대상으로 통제된 평가 → API 접근 확대 → 안전성 평가 및 출시 준비 완료 후 GLM-5.3 전체 모델 가중치 공개 예정

: 안전장치는 외부 분류기 + 추론 모니터 + 모델 자체 Deep Safety Alignment의 3단계 구조

: 특히 오픈웨이트 배포 후에는 외부 통제가 불가능해지는 만큼 체크포인트 자체에 내장되는 모델 수준 안전 정렬을 핵심 방어선으로 강조

: 동시에 OpenVuln 이니셔티브 출범. 보안 인력이 부족한 오픈소스 프로젝트를 대상으로 AI 기반 취약점 감사, 발견, 책임 있는 공개 및 수정 과정을 지원할 계획

: GLM-5.3의 핵심 방향성을 “공격 역량이 개방되는 만큼 방어 역량도 개방돼야 한다”로 제시

https://x.com/Zai_org/status/2088280509474320693