Meta, 입력 100만 토큰당 $0.10짜리 소형 모델 Muse Ember 공개

추론 단계 6개(minimal, low, medium, high, xhigh, max)로 펠리컨 SVG를 그려보게 했는데, 이번엔 추론 토큰이 많을수록 그림이 좋아지던 상관관계가 깨지더라. minimal이 10 토큰으로 그린 게 제일 나아 보임.

SVG 하나로 모델 성능 재는 건 좀 아니지 않나. 벤치마크라 부르기엔 근거가 너무 약함.

이거 openrouter의 crouton alpha 스텔스 모델이었던 것 같은데.

Crouton Alpha 나도 꽤 썼는데 10턴 넘어가면 확 나빠지고 20턴은 못 쓸 수준이더라. 짧은 작업엔 좋음.

Luna 6은 벌써 두 달 된 모델이고 Luna 5.6은 네 달 전임. 새 소형 모델이 이기는 게 놀랍지도 않음.

Luna 6은 진짜 게을러. 내가 일을 해주길 기대하는 것 같음. 멍청한 모델들은 열심히라도 하지.

Luna Max 대신 Terra 6.1 Low 써봐. 51.3% 싸고 출력 토큰은 94.1% 적은데 지능지수는 1.56 높더라.

Meta가 아직 모델 얘기 하는 게 신기함. Llama 4 이후로 LLM 경쟁에서 거의 사라졌잖아.

그래도 다시 따라잡는 중임. Muse Wonder는 frontier 근처까지 온 걸로 알고, Llama 4 이후 처음부터 다시 시작한 걸 감안하면 빠른 편임.

Muse Wonder Full은 아직도 못 써봄. 그게 제일 짜증남.

거부 응답은 0점이 아니라 마이너스로 채점해야 함. 능력 부족이랑 거부를 똑같이 0으로 처리하면 구분이 안 됨.

가중치 공개 안 함? 아쉽네.

Meta는 싫음. 오픈 모델이면 그래도 윤리적으로 쓸 여지가 있는데.

PC 초창기랑 비슷해 보임. 결국 변호사용, 코더용, 회계사용처럼 전문화된 모델로 갈라질 듯.

그건 아닌 것 같음. 실제 업무엔 분야를 넘나드는 상식이 더 중요하고, 그건 MoE가 이미 해결함.

난 SWE 작업에 Haiku랑 Luna를 보조로 쓰는데, 더 싸고 비슷한 모델이 나온 건 반가운 소식임.

오픈 웨이트 아니면 중국 모델 나올 때까지 기다릴래. 근데 그 격차도 점점 줄고 있음.

DeepSeek 비교는 왜 없냐.