오픈AI가 한국 시각 10월 7일 새벽 6시께 DevDay에서 제한 프리뷰로 내놓은 Decisions API를 모든 개발자에게 공개 베타로 열었습니다.
GPT-6 Luna가 돌리는 API로, 문장이 참일 확률(predicates), 정해진 선택지 가운데 하나와 확신도(choices), 정해진 범위의 점수(scores) 세 가지 형태로 답하고 텍스트와 이미지를 받습니다.
값은 입력 토큰 100만 개당 0.10달러이고 출력과 캐시에는 요금을 매기지 않습니다.
Choi
오픈AI는 같은 GPT-6 Luna를 Responses API로 부를 때보다 결정을 최대 10배 빨리 낸다고 밝혔습니다. 글을 생성하지 않고 답을 고르는 결정 모델은 타입세이프의 Jev 이후 클라우드플레어와 아마존, 퍼플렉시티가 잇따라 내놨습니다.
Deltaroo는 슈퍼 마리오 64의 마리오가 엘든 링 세계에서 보스를 때려잡는 영상을 올리고 코드를 깃허브에 공개했습니다.
세 단 점프와 벽 차기, 엉덩이 찍기 같은 슈퍼 마리오 64의 실제 움직임을 그대로 쓰고, 펀치와 킥으로 엘든 링의 적에게 피해를 줍니다.
마리오 64의 움직임 코드를 엘든 링 안에서 돌리는 방식이라, 실행하려면 사용자가 가진 슈퍼 마리오 64 롬 파일이 필요합니다.
Choi
모드는 엘든 링 모드 로더 me3에서 돌아가며, 레벨이나 무기와 상관없이 한 번 칠 때마다 적의 최대 체력에서 정해진 비율만큼 피해를 줍니다.
앤트로픽이 Claude 개발팀이 실제로 AI를 어떻게 쓰는지 정리한 글과 가이드를 모은 claude.dev를 공개했습니다.
Claude Code와 API 사용법부터 Skills, 컨텍스트 엔지니어링, 에이전트 워크플로, Opus 5.5 활용법까지 개발 과정에서 얻은 노하우를 싣습니다.
「claude.ai를 2주 만에 3배 빠르게 만든 방법」, 「Claude Code 팀이 Skills를 쓰는 방법」 같은 내부 개발 사례도 볼 수 있습니다.
Choi
글은 앤트로픽 개발자들이 직접 쓰며, 10월 1일에는 Claude Code 클라우드 세션 안내서가, 9월 28일에는 Mods 제작 입문서가 올라왔습니다.
Gemma 4 12B를 바탕으로 텍스트와 이미지, 음성, 영상을 보고 선택지마다 확률을 매기는 의사결정 모델이며 개인 프로젝트로 만들었습니다.
H200에서 텍스트는 약 83ms, 이미지는 26ms, 13초 음성은 31ms에 처리하고, Apache 2.0으로 공개됐습니다.
개발자는 아직 Jev보다 성능이 낮다고 밝혔습니다.
Choi
Jev류 모델은 문장을 생성하지 않고 주어진 선택지에 확률만 매기기 때문에, 한 번의 판단이 수십 밀리초 안에 끝납니다.
LiquidAI의 LFM 2.5-2.6B에 Qwen 3.6-35B-A3B의 코딩 전문가 960개를 융합한 MoE 모델입니다.
5.72B 파라미터로 Qwen 3.6-35B-A3B에 근접한 성능을 내면서 크기는 5분의 1 수준입니다.
9주 동안 32번의 실패 끝에 완성했고, MLX 포맷도 함께 공개돼 애플 실리콘에서 바로 실행할 수 있습니다.
MiniMax M3와 DeepSeek V4 Flash 기반 경량 모델도 이미 제작을 마쳤습니다.
MergeKit 개발자 막심 라본은 "초기 모델 머징 열풍이 떠오른다"고 평가했습니다.
수천억 원 규모의 학습 인프라 없이 오픈웨이트 모델을 조합해 성능을 끌어올리는 시도가 개인 개발자에게서도 나왔습니다.
Choi
LFM 2.5-2.6B에 Qwen 3.6의 코딩 전문가 960개를 붙이는 방식이라, 새로 사전학습하지 않고도 5.72B 크기로 35B 모델에 가까운 코딩 성능을 냅니다.
매일 아침 AI 소식도 함께 와요. 언제든 그만 받을 수 있어요.
