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Qwen 3.8 27B는 2026년 8월 16일 공개된 로컬 실행용 멀티모달 모델 Alibaba Qwen 연구소가 Apache 2 라이선스로 출시한 비전 지원 27B 파라미터 LLM이며, 적당한 사양의 노트북에서도 실행하기 좋은 크기임 Qwen 3.6 27B의 후속작인 Qwen 3.8 27B는 자체 벤치마크에서 Qwen 3.6 27B와 비공개 가중치 모델 Qwen 3.7-Plus를 모두 앞섰음 Qwen 3.7-Plus는 2026년 5월까지만 해도 크기
먼저, 규제에 대해 말하자면, “규제를 통해 소수의 선별된 회사와 정치인들에게 집중시키거나, 아니면 널리 분산시키는” 선택은 거짓 딜레마라고 생각합니다. 실리콘 밸리에서 쓰는 그런 간단한 공식, 즉 규제 = 규제 장악 = 권력 집중이라는 공식을 알지만, 저는 항상 이게 세상을 지나치게 단순화한 그림이라고 느꼈어요. 이 거품 밖의 많은 사람들은 규제를 기업 권력을 제약하고 보통 사람들에게 이익이 되는 것으로 생각하죠. 저도 그 관점에 반드
이걸 내가 먼저 생각해 내지 못했다니 정말 너무 질투 난다… 아쉽지만! 이 기막힌 표현을 이틀 전 트윗으로 알린 seclilc에게 찬사를 보낸다. 그 뒤로 줄곧 이 표현을 생각했다. 왜일까? AI가 쓴 글을 두고 여기저기서 불만이 커지고 있기 때문이다. 다른 사람들만 그런 것도 아니다. 나도 그렇다! 존중하는 사람이 아무런 검토나 편집도 거치지 않은 AI 출력을 보내면 이제는 몸이 저절로 움찔할 지경이다. 가끔은 어깨를 늘어뜨리고 몸을 웅크리거나 눈가
시장의 출발점토큰 릴레이 시장을 살펴본 뒤, 쓰지 않는 스타트업 크레딧을 사서 되파는 ‘토큰 브로커’ 시장이 상업화되고 있음을 확인함 지인이 Anthropic 토큰을 큰 폭으로 할인해 주겠다는 제안을 받은 데 이어, 여러 창업자도 장외 추론 사용량을 사고팔려는 사람들로부터 다수의 이메일을 받고 있었음 스타트업 포럼과 비공개 그룹에서 크레딧을 교환하는 일은 전부터 있었지만, 이제는 이를 전문적으로 중개하는 사업자와 판매 사이트가 등장한 상태 브로커의 이
요즘 내 가면 증후군은 ‘소프트웨어 엔지니어란 무엇인가’라는 질문으로 나타난다. 인터넷에는 에이전트 기반 엔지니어링으로 무엇을 해낼 수 있는지, 이것이 미래에 어떤 영향을 미칠지를 두고 유용한 정보보다 잡음이 훨씬 많다. 제목에서 이미 드러나듯, 이 글은 소프트웨어와 시스템 개발이라는 퍼즐을 풀 때 필요한 수많은 선택을 신중하게 내리는 일에 관한 이야기다. ‘주요 모델 제공업체’가 쏟아내는 과장과 중독적인 마케팅 열기를 걷어내고 보니, 에이전트 하네스
강한 개별 에이전트를 모은다고 안정적인 멀티에이전트 협업이 자연스럽게 생기지는 않음 에이전트 간 상호작용은 인간의 감독 속도를 전제로 설계된 제도보다 빠르게 늘어날 수 있지만, 복잡한 현실 환경에서의 행동은 아직 불확실함. 기존 멀티에이전트 연구에서 개별 수준의 환각·보상 해킹·행동 편향이 담합, 자원 고갈, 충돌 같은 시스템 실패로 증폭될 수 있음을 확인함 에이전트는 명확한 입력·출력을 가진 도구처럼 서로를 호출할 때는 효율적이지만, 각자의 목표와
Claude 시스템 프롬프트: https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/system-prompts 적용 범위: Claude 웹 인터페이스와 모바일 앱은 대화 시작 시 시스템 프롬프트로 현재 날짜 같은 최신 정보를 제공하고, 코드 예시를 항상 Markdown으로 작성하는 등의 동작을 유도함 응답 개선을 위해 주기적으로 업데이트되지만 Claude API에는 적용되지 않음 날짜별 항목이 여러 개인 모델은 버
Stripe Inc.가 AI 모델 전환을 지원하는 스타트업 OpenRouter Inc.를 70억 달러 이상에 인수하기로 최종 합의함 OpenRouter는 수백 개의 AI 모델을 제공하며, 개발자가 효율성과 비용 면에서 적합한 모델을 선택하도록 지원함 이번 거래는 OpenRouter가 기업가치 13억 달러로 알려진 투자를 유치한 지 불과 몇 달 만에 성사됨 기업들이 비용 효율적인 AI 솔루션을 찾으려는 수요가 커지고 있음 결제 처리 기업 Stripe는
1952년 Institute for Advanced Study 컴퓨터 헌정식에서. AI는 전자식 아인슈타인이라기보다 기계로 증폭된 폰 노이만에 가까울지 모른다. 엄청난 속도와 폭넓은 지식, 기호 기억 능력을 갖춘 존재 말이다. AI 시스템이 어려운 수학 문제를 풀면, 우리는 보통 AI가 더 지능적으로 변했다고 설명한다. 수백만 개의 수학 예제를 학습했기 때문일 수도 있다. 강화 학습으로 더 나은 추론 전략을 익혔을 수도 있다. 진정한 수학적 직관과 비
프롬프팅, 컨텍스트 윈도, 압축, 그리고 AI와 함께 일하는 방법에 관한 단상. AI에게 시키고 싶은 일이 있고, 그 일을 어떻게 해야 하는지 알 수도 있고 때로는 모를 수도 있다. 이때 세 가지 방법이 있다. 먼저 세세한 부분까지, 구체적인 사항을 하나하나 모두 설명하는 방법이다. 아니면 해야 할 일을 큰 틀에서만 말하고 AI가 알아서 이해하길 기대할 수도 있다. 그 중간을 택할 수도 있다. 나는 AI가 어려워할 만한 핵심 부분을 설명해 주는 이 방
지금까지 일해 온 대부분의 기간 동안 코드는 내게 확실성을 줬다. 프로그램은 명령받은 대로 작동했다. 같은 입력에서 다른 결과가 나오면 우리는 그것을 버그라고 불렀다. 사람은 결코 그렇지 않았다. 리더로서 업무를 설명하면 내가 요청한 바로 그 결과를 받을 수 있다. 동료가 요청에 담긴 의도를 이해해 더 나은 결과를 내놓기도 한다. 때로는 결과를 보고 내가 생각만큼 명확하게 설명하지 못했다는 사실을 깨닫는다. AI와 일하는 경험은 두 번째에 더 가깝다.
2026년 8월 10일10년하고도 하루 전인 2016년 8월 9일, 나는 갑작스럽게 직장을 그만뒀다. 이날을 인디 소프트웨어 개발자 경력의 시작으로 기념하고 있다. 나와 내 고객 모두에게 축하를! 계획은 퇴사하고 나서야 세웠다. 꿈을 한번 좇아도 될 만큼의 여유는 있다고 생각했다. 나 자신을 표현하며, 내 앱을 밑바닥부터 직접 설계하고 만들기로 했다. 적어도 한 번쯤은 내 뜻대로 일하는 사람이 될 수 있었다. 인디 개발자로 걸어온 길은 오래된 격언 하
GLM-5.3의 성능 향상은 전부 GLM-5.2와 동일한 베이스 모델에 사후 학습을 확장해 얻었음 GLM-5.2에서 구축한 장문 컨텍스트 처리용 IndexShare, 장기 작업 강화학습용 SAO, 대규모 비동기 학습용 slime과 축적해 온 장기 작업 환경을 그대로 활용함 지난 한 달 동안 환경 수와 작업 다양성, 학습 컴퓨팅 투입량을 늘렸고, 사내 Z.ai Code Bench에서 GLM-5.2보다 50% 향상됨 Terminal Bench 3.0과 A
Qwen3.8-27B는 기본 1M 컨텍스트 길이와 공식 내장 도구 등 프로덕션 기능을 확대한 호스팅 버전으로 제공될 예정임. 자세한 내용은 Qwen3.8-27B 개요에서 확인할 수 있으며, 서비스는 곧 출시됨 Qwen3.8은 Qwen 오픈 모델 제품군 가운데 현재까지 가장 강력한 세대로, Qwen3.5의 아키텍처를 기반으로 주요 역량을 확대함 코딩, 전문 업무, 연구, 장기 에이전트 작업 전반에서 성능을 높였고, 자율 계획과 환경 피드백 처리 능력을
Source Code에 게시된 글 나와 이야기를 나눈 동료들의 의견을 종합하면, Opus 5로 작업할 때 Opus 4.7, Opus 4.8, Fable보다 오히려 퇴보한 듯한 느낌을 받는다. 성능이 후퇴했다는 뜻은 아니다. Opus 5는 Opus 4.7과 Opus 4.8보다 더 뛰어난 모델이며, 벤치마크에서는 Fable과도 맞먹는다. 그런데도 실제로 함께 일하기에는 다른 모델들이 더 편하다. 그 이유는 이 모델들이 다음과 같이 행동하기 때문이라고
보스, 저 지쳤어요. 어떤 에이전트가 “이슈 전체를 한 번에 해결했다”며 올린 1천, 2천, 3천 줄짜리 PR을 검토하는 데 지쳤습니다. 작은 PR을 요구해 온 이유는 작성하기 쉬워서가 아닙니다. 언제나 리뷰어를 위한 것이었죠. AI는 업계에 엄청난 이점을 가져왔지만, 리뷰어와 유지보수자에게는 갈수록 큰 부담이 되고 있습니다. 제가 그저 구름을 향해 소리치는 늙은이일지도 모르지만, 제발 거대한 PR 좀 그만 보내세요. 최근 여러 차례 “변경 사항을 전
전 세계 에이전트 하네스 개발자를 대상으로 소스 코드가 포함된 개발자 프리뷰를 공개함 GitHub에서 소스 코드 보기와 개발자 문서를 통해 바로 확인 가능 GitHub의 프로젝트 페이지와 빠른 시작 문서도 제공됨 $ npx @deepseek-ai/dsh web$ git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness에이전트의 모든 기능을 교체·재조합할 수 있는 플러그인으로 구성함 모델이 에이전트의
2026년 8월 13일, 코딩과 에이전트용 주력 모델을 출시함 널리 사용되는 Flash 시리즈를 확장한 모델로, Gemini 3.6 Flash 출시 3주 만에 개발자 피드백과 알고리즘 혁신을 반영해 선보임 소프트웨어 엔지니어링·지식 업무·웹 개발 워크플로 전반을 크게 개선했으며, 토큰 100만 개당 도입 가격은 기존 3.6 Flash 가격의 절반으로 책정됨 복잡한 워크플로의 지능 향상디버깅과 문제 해결에서 더 정확하고 실전적인 코드를 생성함 첫 시도
2026년 7월이 글은 2026년 7월 AI Engineer 콘퍼런스에서 발표한 내용을 글로 옮긴 것이다. 트윗 스레드로도 공유했다. 도발적으로 말하자면, 에이전트가 작성한 코드를 이해하는 일은 여전히 중요하다고 생각한다! 이 발표에서는 그 이유를 설명하고, 코드를 효율적으로 이해하는 몇 가지 방법을 소개한다. 그럼 시작해 보자. 에이전트가 우리 대신 작성하는 코드는 계속 늘어나고 있고, 그 속도를 따라가기가 갈수록 어려워진다는 사실은 모두 알고 있다
길가다주웠어
w_B
