Ambiguity 처리 능력과 Long Context 안정성을 확보한 MiniMax 모델 분석
MiniMax: What It Actually Means to Run on This Model
SWE-Bench Pro 80.3% 달성, Long-Context 기반의 Agentic Workflow 혁신
Claude Fable 5 (Mythos-Class) for Polymarket Trading Bots: The Long-Context Agentic Leap Developers Needed
MSA 도입으로 1M 컨텍스트 연산 비용 28.4배 절감 및 코딩 성능 확보
MiniMax M3 Explained: The Sparse Attention Breakthrough
2M Context Window와 Deep Think 모드로 구현한 초거대 컨텍스트 추론 엔진
Gemini 3.5 Pro: 2M Context, Deep Think, and the Post-Fable-5 Frontier
IndexShare 도입으로 1M Context 구현 및 per-token FLOPs 2.9배 절감
GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks
Flat-rate 과금 기반의 Orchestrated Reasoning Loop 구조를 통한 자율 리서치 에이전트 구현
The Future of Large Language Models
Request-based Pricing 도입으로 Long-Context 비용 최대 100배 절감
LLM Trends and Future Outlook
Mythos-class 성능의 Fable 5 출시 및 Safeguard Fallback 구조 도입
Claude Fable 5 Is Here. Here's What Actually Matters for Developers 👨🏾💻
코드 마이그레이션 60배 가속 및 Token 비용 50% 이상 절감한 Mythos-class 모델 출시
Claude Fable 5
Show GN: VLM은 한국 공공기관 문서를 얼마나 잘 읽을까? KOLongDoc 벤치마크 공개
한국어 공공기관 Long-Document 분석을 위한 KOLongDoc 벤치마크 공개
Local-First AI Stack 구현을 위한 Gemma 4 멀티 모달-계층별 모델 라인업
Gemma 4 Is Not Just Another Open Model — It Changes What Developers Can Build Locally
Symmetric Pooling으로 512K 컨텍스트 전방 패스 21배 가속 및 학습 시간 30% 단축
Lighthouse Attention: The Training-Time Hierarchy That Makes Quadratic Attention Practical Again
bfloat16 도입을 통한 64K Context 처리 및 0.5M TPS 달성
Is Brain Float (bf16) Worth it?
SubQ: Sparse Attention 기반 12M 토큰 처리 및 비용 80% 절감
SubQ Model: Can Subquadratic Make Long-Context AI More Efficient?
Layer Router 기반 Flux Attention으로 추론 비용 50% 절감 및 최대 2.8배 가속
Flux Attention halves inference cost on long contexts
12M 토큰 기준 Attention 연산량을 1,000배 절감한 Linear Scaling 아키텍처
1,000x Claim, No Independent Proof: Subquadratic Architecture
처리량 9배 향상 및 Omni-modal 통합을 구현한 Nemotron 3 Nano Omni
Introducing NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: Long-Context Multimodal Intelligence for Documents, Audio and Video Agents
KV Cache 9배 압축을 통한 1M Token Context 실용화
DeepSeek V4: Million-Token Context That Actually Works
Claude 성능 저하 분석: 다중 제약 조건 및 Long Context 일관성 22% 하락
Cancelé Claude: medí el deterioro de calidad con mis propios benchmarks antes de irme
Agent Swarm 확장성 3배 강화 및 처리량 185% 향상시킨 Kimi K2.6 공개
Kimi K2.6 Has Arrived: An Open-Weight Powerhouse for Agentic Work