LLM 아티클

Cursor의 최신 독자 모델 Composer 2.5는 타깃형 RL 피드백, 더 많은 합성 학습 과제, 그리고 최첨단 모델보다 낮은 토큰 가격을 제공합니다.

파이썬 기초부터 LLM과 에이전틱 AI까지, 처음부터 AI를 배우기 위한 최고의 강의와 자료를 아우르는 체계적인 AI 학습 로드맵.

Mira Murati의 Thinking Machines Lab은 동시에 듣고 말하는 모델을 만들었습니다. 기능을 분석하고 GPT-Realtime-2와 벤치마크를 비교합니다.

Subquadratic의 SubQ 모델은 1,200만 토큰 컨텍스트 윈도, 52배 효율, 최전선 성능을 주장합니다. SSA 아키텍처의 작동 방식과 벤치마크가 실제로 무엇을 말하는지 살펴봅니다.

OpenAI의 GPT-5.5와 Google의 Gemini 3.1 Pro를 코딩, 추론, 에이전트 벤치마크, 가격, 컨텍스트 한도 측면에서 비교하여 올바른 모델 선택을 돕습니다.

DeepSeek V4의 기능, 가격, 100만 토큰 컨텍스트 효율을 살펴봅니다. V4 Pro와 Flash 벤치마크를 GPT-5.5, Opus 4.7 같은 최전선 모델과 비교합니다.

DeepSeek V4 Flash, GPT-5.4 Mini, GPT-5.4 Nano를 벤치마크, 가격, 실사용 사례로 정면 비교합니다.

Anthropic의 Claude Opus 4.7과 DeepSeek V4를 벤치마크, 가격, 에이전트형 코딩, 추론 측면에서 비교합니다. 어떤 모델이 워크플로에 적합한지 확인하세요.

DeepSeek V4는 GPT-5.5 Pro보다 98% 저렴합니다. 하지만 경쟁이 될까요? 에이전트 코딩, 장문 맥락 추론, 가격을 비교해 선택을 돕습니다.

OpenAI의 GPT-5.5와 Anthropic의 Claude Opus 4.7을 코딩, 추론, 비전, 도구 사용, 가격 측면에서 정면 비교합니다.

OpenAI의 최신 릴리스 GPT-5.4는 네이티브 컴퓨터 사용, 확장된 컨텍스트, 실제 성과물에 대한 더 날카로운 집중을 도입합니다.