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중국 스타트업, 오픈소스 AI가 GPT-5를 능가한다고 주장

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.08 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


중국 스타트업 Moonshot AI는 목요일 Kimi K2 Thinking 모델을 출시하며, 1조 개의 매개변수를 가진 이 오픈소스 시스템이 추론, 코딩 및 자율 에이전트 작업에 대한 여러 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-5, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5, 그리고 이전 오픈소스 선두주자인 MiniMax-M2를 능가한다고 주장했다.​

이번 출시는 Nvidia CEO Jensen Huang이 중국이 "AI에서 미국보다 나노초 뒤처져 있다"고 경고하며 미국의 개발 가속화 필요성을 강조한 시점에 이루어졌다. 이 타이밍은 OpenAI CFO Sarah Friar가 미국 정부가 1.4조 달러를 초과하는 AI 인프라 투자에 대해 "안전망"을 제공해야 한다고 제안한 발언으로 인한 최근 논란을 고려할 때 특히 주목할 만하다—이 발언은 그녀와 CEO Sam Altman이 신속히 철회했다.​


벤치마크 성능이 독점 모델에 도전하다

Kimi K2 Thinking은 AI가 발전함에 따라 계속 도전적으로 유지되도록 설계된 2,500개의 전문가 검증 질문으로 구성된 최전선 수준의 벤치마크인 Humanity's Last Exam에서 44.9%를 달성했습니다. 이 모델은 GPT-5가 54.9%를 기록하고 Claude Sonnet 4.5가 24.1%에 도달한 웹 연구 벤치마크인 BrowseComp에서 60.2%를 기록했습니다. 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결을 테스트하는 SWE-Bench Verified에서 K2 Thinking은 71.3%를 기록했습니다.​

제3자 평가 기관인 Artificial Analysis에 따르면, K2 Thinking은 도구 사용이 필요한 고객 서비스 시나리오에서 AI 성능을 측정하는 Tau2 Bench Telecom 에이전트 벤치마크에서 최고 점수를 달성했습니다. 이 모델은 인간의 개입 없이 수백 단계에 걸쳐 일관된 추론을 유지하면서 200-300개의 순차적 도구 호출을 자율적으로 실행할 수 있습니다.​


독점 시스템 대비 비용 우위

Moonshot AI는 K2 Thinking의 API 가격을 캐시된 입력의 경우 백만 토큰당 $0.15, 캐시 미스의 경우 백만 토큰당 $0.60, 출력의 경우 백만 토큰당 $2.50로 책정했습니다. 이는 GPT-5의 백만 입력 토큰당 $1.25, 백만 출력 토큰당 $10의 가격과 비교됩니다. Claude Sonnet 4.5는 백만 입력 토큰당 $3, 백만 출력 토큰당 $15입니다.​

CNBC가 인용한 소식통에 따르면 훈련 비용은 총 460만 달러로 보고되었습니다. 이는 OpenAI와 다른 미국 기업들이 모델 개발에 지출한 수십억 달러와 대조를 이룹니다.​


수정된 MIT 라이선스 하의 오픈 액세스

이 모델은 Hugging Face에서 수정된 MIT 라이선스로 제공되며, 한 가지 조건과 함께 완전한 상업적 및 파생 권리를 제공합니다: 월간 활성 사용자 100만 명을 초과하거나 월 2천만 달러 이상의 수익을 창출하는 제품은 사용자 인터페이스에 "Kimi K2"를 눈에 띄게 표시해야 합니다. 개발자들은 Moonshot의 플랫폼인 platform.moonshot.ai와 kimi.com을 통해 모델에 접근할 수 있습니다.​

이번 출시는 중국 기업들이 오픈소스 AI를 배포하여 서구의 독점 시스템에 도전하는 패턴을 확장합니다. Airbnb CEO 브라이언 체스키(Brian Chesky)는 최근 자신의 회사가 AI 고객 서비스를 위해 Alibaba의 Qwen 모델에 "크게 의존"하고 있으며, ChatGPT에 비해 "매우 좋고" "또한 빠르고 저렴하다"고 칭찬했습니다.​

2023년에 설립되고 Alibaba와 Tencent의 지원을 받는 Moonshot AI는 2024년 2월에 25억 달러 기업 가치로 10억 달러를 조달했고, 2024년 8월에는 추가로 3억 달러를 조달했습니다.

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OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
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