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앤트로픽, 지분 5% 출연해 '공익기금' 설립…기업가치 오르면 출연 지분도 늘려

앤트로픽(Anthropic)은 자사 지분 일부를 새로 만드는 '앤트로픽 공익기금(Anthropic Public Benefit Fund)'에 출연한다고 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 주주 승인을 거치면 우선 지분 5%를 출연한다. 이후 기업가치가 정해진 기준선보다 50% 오를 때마다 이사회 재량으로 2%를 더 넣는 구조다.기금은 비영리법인(501(c)(3))이 아니라 앤트로픽이 100% 소유하는 유한책임회사(LLC) 형태로 세운다. 기부 방식을 상황에 맞게 바꿀 수 있도록 하기 위해서다. 앤트로픽은 이 기금으로 기존 비영리단체에 큰 금액을 기부하거나 특정 집단에 직접 자금을 나눠주는 방안을 검토할 수 있다고 밝혔다. 예로 든 분야는 AI가 노동시장에 미치는 영향이다. 기금이 보유한 앤트로픽 지분은 미국 안팎에서 로비나 정치 기부에 쓰지 않는다.앤트로픽은 공동창업자들이 창업 당시 보유 지분의 80%를 기부하기로 약정했고, 직원이 기부를 약정한 지분만큼 회사가 같은 규모로 더해 주는 매칭 프로그램에는 직원 약 절반이 참여하고 있다고 설명했다. 이번 출연까지 합치면 앤트로픽 지분의 약 20%가 공익 목적에 쓰이게 된다. 앤트로픽은 기금의 지배구조와 추가 출연 기준이 되는 기업가치 목표를 앞으로 몇 달 안에 공개할 예정이다.

애플, 텍스트·이미지·오디오를 처음부터 함께 학습한 '3중 모달 마스크드 확산 모델' 논문 공개

애플이 텍스트·이미지·오디오 세 가지 형태의 데이터를 한 모델에서 처음부터 함께 학습한 '마스크드 확산 모델(Masked Diffusion Model, MDM)' 연구를 내놨다. 애플은 지난 14일 자사 머신러닝 연구 사이트(Apple Machine Learning Research)에 논문 「The Design Space of Tri-Modal Masked Diffusion Models(3중 모달 마스크드 확산 모델의 설계 공간)」을 올렸다. 연구진은 초록에서 이 모델을 "텍스트, 이미지-텍스트, 오디오-텍스트 데이터로 처음부터 사전학습한 최초의 3중 모달 MDM"이라고 소개했다.초록을 보면 연구진은 모델을 만드는 데 그치지 않고 학습 설계에 쓰이는 여러 변수를 차례로 분석했다. 분석 대상은 멀티모달 스케일링 법칙, 모달리티(데이터 형태)를 섞는 비율, 노이즈 스케줄, 배치 크기가 미치는 영향이다. 추론 단계에서 쓸 최적화된 샘플링 기본값도 함께 내놨다. 연구진은 배치 크기를 분석하는 과정에서 확률미분방정식(SDE)에 기반한 새로운 결과를 얻었다고 밝혔다. 다만 공개된 초록 요지만으로는 그 내용이 구체적으로 무엇인지 확인되지 않는다. 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능 수치도 초록에는 나오지 않는다.이 연구가 나온 배경에는 언어모델 구조를 둘러싼 흐름이 있다. 지금 널리 쓰이는 대형 언어모델은 대부분 앞의 내용을 보고 다음 토큰을 하나씩 예측하는 자기회귀(autoregressive) 방식이다. 마스크드 확산 모델은 이와 달리 데이터 일부를 가린 상태에서 원래 내용을 복원하도록 학습한다. 생성할 때는 가려진 여러 위치를 한꺼번에 채워 나간다. 초록은 이런 이산 확산 모델이 "자기회귀 언어모델의 강력한 대안으로 떠올랐다"고 짚었다.연구진이 내세운 차별점은 학습 방식이다. 초록에 따르면 기존 연구는 주로 한 가지 모달리티만 다루는 기반 모델을 가져와 초기화한 뒤, 미세조정을 거쳐 두 가지 모달리티를 생성하게 만들었다. 이번 연구는 처음부터 세 가지 모달리티를 함께

엔비디아, 로봇 학습용 추정 모델 'cosmos3-nano-libero10-sdg-export' 3종 허깅페이스 공개… 매개변수 152억 개

엔비디아가 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)의 공식 계정에 'cosmos3-nano-libero10-sdg-export' 계열 모델 3종을 올렸다. 허깅페이스에 등록된 모델 카드를 보면 공개일은 10월 9일이고, 세 모델 모두 매개변수가 152억 개다. 라이선스는 업계에서 흔히 쓰는 오픈소스 라이선스가 아니라 엔비디아 자체 라이선스다.공개된 모델은 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-D5', 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_2', 'nvidia/cosmos3-nano-libero10-sdg-export-S5_all' 세 가지다. 이름 끝의 'D5', 'S5_2', 'S5_all'만 다르고 나머지는 같다. 이 접미어가 학습 데이터 구성, 학습 단계, 설정값 가운데 무엇을 가리키는지는 모델 카드 정보만으로는 확인되지 않았다. 세 모델의 매개변수 규모는 152억 개로 똑같다.모델 이름에는 이 모델이 어디에 쓰이는지 짐작할 단서가 들어 있다. 'Cosmos'는 엔비디아가 로봇과 자율주행 같은 '피지컬 AI' 개발용으로 내놓은 월드 파운데이션 모델 브랜드다. 월드 파운데이션 모델은 현실 세계의 물리적 움직임을 영상 형태로 이해하고 생성하도록 학습시킨 모델을 말한다. 'LIBERO'는 로봇 팔이 물건을 집고 옮기는 등의 조작 과제를 평가할 때 연구계가 널리 쓰는 벤치마크 이름과 같고, 'libero10'은 그중 여러 단계를 이어서 수행해야 하는 장기 과제 10개 묶음을 가리키는 것으로 보인다. 'SDG'는 보통 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation)의 약자로 쓰인다.이 단서를 이어 보면, 로봇 조작 과제에 필요한 합성 학습 데이터를 만드는 데 맞춰 조정한 Cosmos 계열 모델로 읽힌다. 다만 이것은 이름에서 끌어낸 해석일 뿐, 모델 카드에 용도가 이렇게 적혀 있다고 확인된 것은 아니다. 'cosmos3'가 Cosmos의 새 세대를 공식

구글 제미나이, 앱스토어 무료 앱 전체 9위…클로드·챗GPT와 함께 AI 앱 3개 '톱20'

구글의 인공지능(AI) 앱 '제미나이(Gemini)'가 애플 앱스토어 한국 무료 앱 전체 순위에서 10위 안에 들었다. 애플이 공개하는 한국 앱스토어 무료 앱 순위(아이폰 기준)를 메타브리프가 집계한 결과, 제미나이는 19일 9위에 올랐다. 직전 측정의 13위보다 네 계단 높다. 같은 순위에서 클로드(Claude)는 6위에서 4위로, 챗GPT(ChatGPT)는 19위에서 17위로 올랐다. 이번 집계에서 무료 앱 전체 200위 안에 든 AI 앱은 이 세 개이며, 모두 20위 안에 있다.무료 앱 전체 순위에서는 게임·쇼핑·메신저·금융 등 모든 분야의 앱이 함께 경쟁한다. 그래서 특정 분야 순위보다 앱 하나가 얼마나 널리 내려받히는지를 더 잘 보여준다. 대화형 AI 앱 세 개가 이 순위 상위권에 함께 오른 것은 AI 챗봇이 일부 이용자의 업무 도구를 넘어 일상적으로 내려받는 앱이 됐다는 뜻으로 볼 수 있다. 다만 제미나이 순위가 이번에 오른 구체적인 이유는 확인되지 않았다.생산성 분야 무료 순위에서는 상위권이 그대로였다. 클로드가 1위, 제미나이가 2위, 챗GPT가 4위, 그록(Grok)이 8위를 지켰다. 해외 대화형 AI 앱 네 개가 생산성 분야 10위 안에 자리 잡은 구도다. 퍼플렉시티(Perplexity)도 25위로 변동이 없었다.반면 그 아래 순위에서는 움직임이 컸다. SK텔레콤의 에이닷은 13위에서 17위로, 네이버 클로바노트는 16위에서 19위로 내려갔다. 메타 AI는 21위에서 27위로, 마이크로소프트 코파일럿은 33위에서 37위로 떨어졌다. 네이버 클로바도 65위에서 73위로, 젠스파크(Genspark)는 77위에서 89위로 밀렸다. 생산성 분야 상위 100위 안의 AI 앱 가운데 순위가 오른 것은 딥시크(DeepSeek)뿐으로, 78위에서 68위가 됐다.이 흐름을 보면 국내 기업 AI 앱의 위치가 드러난다. 생산성 분야에서 가장 높은 국내 AI 앱은 17위인 에이닷이다. 에이닷과 클로바노트, 클로바 모두 이번 측정에서 순위가 내려갔다. 생산성 분야

엔비디아, 40억 매개변수 소형 언어모델 'Nemotron-Labs-Dory 1.0' 허깅페이스 공개… 양자화 버전 3종도 함께

엔비디아가 매개변수 약 40억 개 규모의 소형 텍스트 생성 모델 'NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16'을 공개했다. 엔비디아가 허깅페이스 공식 계정에 올린 모델 카드를 보면, 이 모델은 지난 10월 16일 등록됐다. 매개변수는 39억 8천만 개다. 라이선스는 엔비디아 자체 라이선스이고, 지원 언어는 영어로 적혀 있다.이번에 올라온 것은 원본 모델만이 아니다. 엔비디아는 BF16 원본과 함께 용도별 경량화·양자화 버전 세 가지를 같이 내놨다. 4비트 부동소수점 형식으로 압축한 'NVFP4', 8비트 형식인 'MXFP8', 그리고 개인 PC에서 돌리는 용도로 많이 쓰이는 'GGUF' 버전이다. 모델 이름 끝에 붙은 'BF16'은 원본 가중치를 16비트 브레인 부동소수점(bfloat16) 형식으로 저장했다는 뜻이다.양자화는 모델 가중치를 더 적은 비트로 표현해 메모리 사용량과 연산 부담을 줄이는 기술이다. 정밀도를 조금 내주는 대신 같은 하드웨어에서 더 빠르고 가볍게 돌릴 수 있다. NVFP4는 엔비디아가 최신 GPU 세대에 맞춰 내세우는 4비트 형식이다. MXFP8은 여러 업체가 함께 정한 마이크로스케일링 기반 8비트 형식이다. GGUF는 llama.cpp 계열 도구에서 쓰는 파일 형식이어서, 데이터센터 GPU가 없어도 일반 PC나 노트북에서 모델을 내려받아 실행하려는 개발자와 개인 사용자가 주로 찾는다. 원본과 양자화 버전을 한꺼번에 내놓은 것은 서버용 GPU부터 개인 PC까지 다양한 실행 환경을 처음부터 염두에 뒀다는 의미로 읽힌다.'네모트론(Nemotron)'은 엔비디아가 자체 개발해 공개해 온 언어모델 브랜드다. 이번 모델 이름에는 'Labs'와 'Dory'라는 표현이 붙었고 버전 번호는 1.0이다. 다만 모델 카드 기준 정보만으로는 'Labs'가 실험적 성격의 라인업을 뜻하는지, 'Dory'가 어떤 특화 기능을 가리키는지 확인되지 않았다. 기존 네모트론 모델과 구조나 학습 방식이 어떻게 다른지도 공개된 정보로는 확인되지 않는

LMArena 웹 개발 부문 1위 'Claude Opus 5.5 (Max)'… 새로 집계된 GPT-6 Astra는 2위

AI 모델 비교 평가 플랫폼 LMArena가 10월 16일 공개한 웹 개발(코딩) 부문 리더보드에서 앤트로픽의 'Claude Opus 5.5 (Max)'가 1위를 차지했다. 점수는 1807점이고 투표는 2,775표였다. 오픈AI의 'GPT-6 Astra (Max)'는 이번에 처음 집계됐는데 곧바로 2위에 올랐다. 역시 새로 집계된 앤트로픽 'Claude Sonnet 5.5 (xHigh)'와 오픈AI 'GPT-6.1 Sol (Max)'는 각각 3위와 4위로 상위 10위에 들었다. 이번 발표에서 상위 1~4위는 앤트로픽과 오픈AI 모델이 번갈아 차지했다.직전 발표의 1위 모델은 'claude-opus-5.5-max'로 표기돼 있었다. 이번 1위와 표기 방식만 다를 뿐 같은 모델이 자리를 지킨 것으로 보인다. 다만 LMArena 리더보드 자료에는 2~4위 모델의 점수가 나와 있지 않아, 1위와의 점수 차이는 확인되지 않았다.LMArena는 옛 'Chatbot Arena'의 새 이름이다. 이용자가 모델 이름을 모른 채 두 AI의 답변을 비교하고 더 나은 쪽에 투표하면, 그 결과를 모아 순위를 낸다. 업체가 자체 발표하는 벤치마크 점수와 달리 실제 사용자의 선호가 반영된다는 점에서 업계가 주목하는 지표 가운데 하나다. 웹 개발 부문은 그중에서도 코딩 결과물을 겨루는 분야라, 개발 도구 시장을 두고 경쟁하는 AI 업체들에게 의미가 크다.상위 10위는 다음과 같다. 1위 Claude Opus 5.5 (Max), 2위 GPT-6 Astra (Max), 3위 Claude Sonnet 5.5 (xHigh), 4위 GPT-6.1 Sol (Max), 5위 Claude Fable 5.1 (Max), 6위 Claude Sonnet 5.5 (High), 7위 Claude Opus 5 (Max), 8위 GPT-6 Sol (Max), 9위 구글 Gemini 4 Argon (High), 10위 알리바바 Qwen3.8-Max (0902)다.회사별로 보면 앤트로픽이 5개, 오픈AI가 3개 모델을

애플 "데이터 적은 언어 AI는 설정 조정보다 다른 언어 섞어 학습하는 게 낫다"

애플이 학습 데이터가 부족한 언어로 언어모델을 사전학습할 때는 하이퍼파라미터를 세게 조정하는 것보다 데이터가 많은 다른 언어를 섞어 학습하는 편이 낫다는 연구 결과를 내놨다. 애플 머신러닝 리서치(Apple Machine Learning Research) 사이트를 보면, 애플은 지난 13일 「Mix, Don't Tune: Bilingual Pre-Training Outperforms Hyperparameter Search in Data-Constrained Settings」라는 논문을 이 사이트에 올렸다. 제목은 '조정하지 말고 섞어라: 데이터 제약 환경에서는 이중언어 사전학습이 하이퍼파라미터 탐색보다 낫다'는 뜻이다.연구가 다루는 문제는 '데이터 제약' 상황이다. 논문 초록은 세계 대부분 언어에서 언어모델 사전학습이 데이터가 부족한 조건에서 이뤄진다고 설명한다. 그래서 모델이 같은 학습 데이터를 여러 번 반복해 학습해야 하고, 그 결과 일반화 성능이 떨어진다는 것이다. 처음 보는 문장이나 과제에도 제대로 대응하는 힘이 약해진다는 뜻이다. 텍스트가 풍부한 일부 언어와 달리 많은 언어는 모델을 충분히 학습시킬 만큼의 자료를 모으기 어렵다는 점이 연구의 출발점이다.초록은 이 문제를 풀 방법으로 두 가지를 든다. 하나는 높은 가중치 감쇠(weight decay) 같은 공격적인 하이퍼파라미터 조정이다. 다른 하나는 데이터가 풍부한 '보조 언어'의 데이터를 섞어 데이터가 적은 목표 언어의 학습을 직접 돕는 방식이다. 연구진은 두 방법이 작동하는 원리가 다르다고 짚었다. 하이퍼파라미터 조정은 가중치를 줄여 네트워크의 용량을 제한하는 방식으로 모델을 규제한다. 반면 보조 데이터 혼합은 조정할 수 있는 혼합 비율로 학습 분포 자체를 넓히고 학습 신호를 다양하게 만든다. 쉽게 말해 앞의 방법은 모델이 데이터를 과하게 외우지 못하도록 묶어두는 것이고, 뒤의 방법은 모델이 배울 재료를 늘려주는 것이다.논문 제목에는 뒤의 방법, 즉 이중언어 사전학습이 하이퍼파라미터 탐색보다 낫다는

딥시크, 앱스토어 한국 생산성 순위 200위 밖에서 88위로 진입

중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)의 챗봇 앱이 애플 앱스토어 한국 생산성 순위에 새로 이름을 올렸다. 메타브리프가 집계한 애플 앱스토어 한국 무료 앱 순위(아이폰 기준)를 보면, 딥시크는 18일 생산성 무료 순위 88위를 기록했다. 직전 측정에서는 200위 안에 들지 못했다. 반나절에서 하루 사이에 순위권 밖에서 100위 안으로 들어온 것이다.딥시크가 들어오면서 생산성 무료 순위 100위 안의 AI 앱은 13개로 늘었다. 딥시크 바로 위인 87위에는 마누스(Manus)가 있다. 이번 순위 상승을 이끈 업데이트나 마케팅 활동, 화제가 된 일이 있었는지는 확인되지 않았다. 애플은 순위를 매기는 방식을 구체적으로 공개하지 않는다. 따라서 짧은 기간의 순위 변동만 보고 실제 이용자가 얼마나 늘었는지 단정하기는 어렵다.생산성 부문 상위권은 이미 AI 앱이 대부분 차지하고 있다. 클로드(Claude)는 직전 측정에 이어 1위를 지켰다. 구글 제미나이(Gemini)는 3위에서 2위로 한 계단 올랐고, 챗GPT(ChatGPT)는 4위 그대로였다. 상위 4개 중 3개가 대화형 AI 앱이다.중위권에서는 오른 앱이 많았다. xAI의 그록(Grok)은 13위에서 9위로 올라 10위 안에 들었다. SK텔레콤의 에이닷은 16위에서 13위로, 퍼플렉시티(Perplexity)는 31위에서 27위로, 마이크로소프트 코파일럿은 35위에서 33위로 올랐다.떨어진 앱도 있었다. 네이버 클로바노트는 12위에서 15위로, 네이버 클로바는 56위에서 64위로 내려갔다. 메타 AI는 24위에서 25위로, 젠스파크(Genspark)는 71위에서 77위로, 마누스는 86위에서 87위로 밀렸다. 국내 기업 앱 가운데 에이닷은 올랐고 네이버의 두 앱은 함께 내려갔다.게임·SNS·쇼핑 등 모든 분야를 합친 무료 앱 전체 순위에서도 AI 앱이 위쪽에 있었다. 클로드는 4위에서 3위로 올랐고, 제미나이는 10위를 지켰다. 챗GPT는 21위에서 18위로 세 계단 올랐다. 전체 순위 200위 안에서 확인된 AI

딥시크, 이미지·텍스트 이해 모델 'V4.1-Flash-1017' 허깅페이스 공개…매개변수 7,632억 개

딥시크(DeepSeek)가 새 인공지능(AI) 모델 'DeepSeek-V4.1-Flash-1017'을 공개했다. 딥시크가 허깅페이스 공식 계정(deepseek-ai)에 지난 17일 올린 모델 카드를 보면, 이 모델은 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 모델이다. 매개변수는 7,632억 개이고 라이선스는 MIT다. 누구나 허깅페이스 저장소(deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)에서 모델을 내려받을 수 있다.매개변수 수는 모델 규모를 가늠하는 대표적인 지표다. 7,632억 개는 개인 PC나 노트북에서 돌리기 어려운 초대형 규모다. 공개된 가중치를 그대로 내려받아 쓰려면 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 여러 장 갖춘 서버 환경이 필요할 것으로 보인다. 다만 모델 내부 구조나 실제 구동에 필요한 하드웨어 사양은 이번 자료로는 확인되지 않았다.라이선스도 눈여겨볼 대목이다. MIT 라이선스는 오픈소스 라이선스 가운데 제약이 가장 적은 편에 속한다. 저작권 고지만 유지하면 상업적 이용과 수정, 재배포를 대부분 허용한다. 기업이나 개발자가 이 모델을 자체 서비스에 넣거나 특정 용도에 맞게 추가 학습시킬 때 법적 부담이 비교적 적다는 뜻이다. 이용 조건이 까다로운 일부 공개 모델과 비교하면 활용 문턱이 낮은 셈이다.이번 모델은 텍스트만 처리하지 않고 이미지까지 이해하는 멀티모달 형태로 공개됐다. 이런 모델은 보통 사진 속 사물 설명, 문서·도표 해석, 화면 캡처 분석 같은 작업에 쓰인다. 하지만 이번 모델이 어떤 작업에 맞춰 설계됐는지, 처리할 수 있는 이미지 형식과 입력 길이는 어떤지 등 세부 사양은 자료에서 확인되지 않았다.모델 이름에 붙은 'Flash'는 AI 업계에서 흔히 응답 속도와 효율을 앞세운 버전에 쓰는 이름이다. 그러나 이번 모델이 같은 계열의 다른 모델과 비교해 무엇이 달라졌는지에 대한 공식 설명은 확인되지 않았다. 이름 끝의 '1017'도 공개일인 10월 17일과 겹쳐 날짜를 딴 버전 표기로 보이지만, 딥시크가 이를 밝힌 것은 아니

블랙 포레스트 랩스, 이미지 변환 모델 'flux-3-image-klein-comfy' 공개… 사흘 만에 내려받기 7만 회 넘어

독일 AI 스타트업 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)가 이미지 변환용 AI 모델 'flux-3-image-klein-comfy'를 공개했다. 허깅페이스(Hugging Face) 모델 정보에 따르면 이 모델은 2026년 10월 14일 등록됐다. 등록 후 내려받기는 7만3767회, 즐겨찾기는 432회로 집계됐다.허깅페이스는 전 세계 개발자와 연구자가 AI 모델을 올리고 내려받는 플랫폼이다. 내려받기 횟수는 실제로 모델을 받아 써 본 사람이 얼마나 되는지를 가늠하게 해준다. 즐겨찾기는 관심을 표시하고 나중에 다시 보려고 저장한 횟수에 가깝다. 공개 사흘 만에 내려받기가 7만 회를 넘었다는 것은 개발자들이 이 모델을 빠르게 받아 시험해 보고 있다는 뜻으로 읽힌다. 반면 즐겨찾기는 내려받기의 1% 수준이다. 모델을 저장해 두기보다 곧바로 받아 실행해 보는 쪽이 많았던 것으로 보인다. 다만 같은 사용자가 여러 번 내려받은 경우나 자동화된 내려받기가 이 수치에 얼마나 섞였는지는 확인되지 않았다.블랙 포레스트 랩스는 이미지 생성 모델 'FLUX' 시리즈로 알려진 회사다. FLUX 시리즈는 오픈소스 이미지 생성 생태계에서 많이 쓰이는 모델로 자리 잡았다. 이번 모델은 이름에 'flux-3'가 붙어 있어 이 시리즈의 새 세대에 속하는 것으로 보인다. 다만 허깅페이스 모델 정보만으로는 이전 세대와 비교한 성능이나 구조상 차이를 확인할 수 없다.모델 이름의 나머지 부분에서도 성격을 어느 정도 짐작할 수 있다. 'klein'은 독일어로 '작은'이라는 뜻이다. 그래서 고성능 GPU가 아닌 환경에서도 돌릴 수 있게 만든 경량 버전일 가능성이 있다. 'comfy'는 노드 방식의 이미지 생성 도구 'ComfyUI'를 떠올리게 하는 이름이다. 이 도구에서 바로 쓸 수 있게 형식을 맞춘 배포본일 수 있다. 그러나 매개변수 규모나 지원하는 실행 환경 같은 구체적인 사양은 이번 자료에 나와 있지 않다. 이름의 뜻대로 경량·ComfyUI용 모델인지도 공식적으로 확인되지 않았다.허

엔비디아, 한국어 포함 34개 언어 지원 임베딩 모델 'Nemotron-3.5-Embed' 2종 공개… 'Muse-Spark-Open' 모델도 함께 올려

엔비디아가 텍스트 임베딩 모델 'Nemotron-3.5-Embed' 2종을 이달 7일 공개했다. 엔비디아가 허깅페이스 공식 계정에 올린 모델 카드를 보면 두 모델의 매개변수는 각각 83.8억 개와 15.5억 개이고, 지원 언어는 영어와 한국어를 포함한 34개다. 16일에는 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2' 모델도 같은 계정에 올라왔다.이번에 공개된 임베딩 모델은 'Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16'(83.8억 개)과 'Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16'(15.5억 개)이다. 모델 이름에 붙은 'BF16'은 가중치를 16비트 부동소수점 형식(bfloat16)으로 배포했다는 뜻이다. 매개변수가 많은 8B 모델은 정밀도를 우선하는 용도에, 1B 모델은 연산 자원이 적은 환경에 맞춘 구성으로 볼 수 있다. 라이선스는 아파치나 MIT 같은 범용 오픈소스 라이선스가 아니라 엔비디아 자체 라이선스다. 상업적 이용 범위 등 구체적인 조건은 이번 자료에서 확인되지 않았다.임베딩 모델은 문장이나 문서를 숫자 벡터로 바꿔 의미가 비슷한 글끼리 가깝게 놓이도록 하는 모델이다. 대화형 생성 모델처럼 답을 직접 쓰지는 않지만, 검색 엔진이나 기업 내부 문서 검색, 그리고 대규모언어모델(LLM)이 외부 자료를 찾아 답하는 검색증강생성(RAG) 시스템에서 '무엇을 찾아올지' 정하는 역할을 맡는다. 생성형 AI를 업무에 도입하는 기업이 늘면서 임베딩 모델의 품질이 답변 정확도를 좌우하는 요소로 꼽혀 왔다. 지원 언어에 한국어가 명시된 만큼 국내 개발자도 한국어 문서 검색이나 다국어 검색 시스템에 이 모델을 시험해 볼 수 있다. 다만 한국어 성능이 실제로 어느 수준인지는 이번 자료만으로 판단하기 어렵다.16일 공개된 'Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2'는 모델 카드에 이미지·텍스트 이해 모델로 분류돼 있다. 표기된 매개변수는 43.8억 개이고, 이 모델도 엔비디아 자체 라이선

LMArena 텍스트 부문 1위는 구글 'Gemini 4 Argon (High)'… 앤트로픽 신규 모델 3종 2~4위로 진입

AI 챗봇의 대화 능력을 사람의 블라인드 투표로 비교하는 LMArena(옛 Chatbot Arena) 리더보드 자료에 따르면, 10월 15일 발표된 텍스트(대화) 부문 순위에서 구글의 'Gemini 4 Argon (High)'가 점수 1532점으로 1위에 올랐다. 이번에 새로 집계된 앤트로픽 모델 세 개는 처음 이름을 올리자마자 2~4위를 차지했다. 'Claude Opus 5.5 (High)'가 2위, 'Claude Fable 5.1 (Max)'가 3위, 'Claude Opus 5 (Max)'가 4위다.1위 Gemini 4 Argon (High)는 투표 4,904표를 기반으로 집계됐다. 직전 발표의 1위는 'gemini-4-argon-high'로 표기된 모델이었다. 표기 방식만 다를 뿐 같은 모델이 1위를 이어간 것으로 보이지만, 두 표기가 정확히 같은 모델을 가리키는지는 자료에서 따로 확인되지 않았다.새로 진입한 앤트로픽 모델들의 투표 수는 Claude Opus 5.5 (High) 8,300표, Claude Fable 5.1 (Max) 1만4,590표, Claude Opus 5 (Max) 3만2,495표다. 이 세 모델의 개별 점수와 1위와의 점수 차는 이번 자료에 담기지 않았다.상위 10위는 다음과 같다. 1위 Gemini 4 Argon (High)(구글), 2위 Claude Opus 5.5 (High)(앤트로픽), 3위 Claude Fable 5.1 (Max)(앤트로픽), 4위 Claude Opus 5 (Max)(앤트로픽), 5위 Claude Opus 5 (High)(앤트로픽), 6위 Claude Opus 4.6 (High)(앤트로픽), 7위 Muse Wonder (Max)(메타), 8위 Gemini 3.8 Flash (High)(구글), 9위 Claude Opus 4.6(앤트로픽), 10위 Claude Fable 5 (High)(앤트로픽).회사별로 나누면 앤트로픽이 10개 중 7개를 차지했다. 구글은 1위와 8위 두 자리, 메타는 7위 한 자리다. 1위