텐센트, 오픈웨이트 Hy4 공개... 첫 비전·컴퓨터 유즈 지원, GameDev 19.1% 향상

Kimi 3.1M Pro보다 살짝 못하지만 지금 50% 프로모션 빼고도 훨씬 싸고, 오픈웨이트 되면 더 내린다고 약속했음. 가격 경제학이 재밌더라.

Kimi 3.1 Pro는 2.8T고 이건 770B임. 파라미터가 늘어난 게 취향이나 롱컨텍스트 일관성처럼 눈에 안 보이는 데서 나오는 것 같은데, 문제에 따라 다르겠지.

가격 경쟁력 없음. 성능 차이가 가격 차이를 정당화 못 함. 캐시 입력은 기가 안 나오게 봐도 되고, 입력(미스)이 망함. 캐시 입력 0.042, 입력 0.83, 출력 2.50인데 DeepSeek은 피크 0.006 0.30 1.20, 오프피크는 0.003 0.15 0.60임.

첫 질문이 가격이라는 게 웃기고, 그 다음은 glm이나 ds 대비 지능이 궁금함. OAI랑 Ant는 큰일 났음.

토큰당 비용 논쟁은 한참 지났음. 작은 모델은 토큰을 더 쓰니까 작업당 비용을 봐야 하고, 그 기준으로 deepseek은 별로 좋지 않음.

가격 숫자가 이상하게 구체적인데 어디서 나온 건지 궁금함. 난 FrontierCode 2.0 점수가 더 기대되는데 31이면 6.1 Sol이나 Opus 5.5 medium이랑 비슷한 수준임.

Anthropic이 싫어하는 작업엔 어떻게 하는지가 궁금함. 오픈 모델 쓰는 주된 이유인데, 익스플로잇 개발이나 리버스 엔지니어링, 펜테스트는 필터링했다고 해서 GLM 5.3으로 돌아감.

중국 모델이 앞서가면 미국 경제가 어떻게 되는지 걱정됨. 그래도 이 모델은 내 예상보다 비쌈.

품질 임계점은 이미 미국도 중국도 넘었고, Opus 4.7은 기적 같은 아웃라이어였지만 지금은 선택지가 여럿임. 소프트웨어 엔지니어링 대부분은 그 정도 능력이 필요 없음.

모델 두 곳의 상대적 위치랑 미국 경제 전체를 연결하는 게 이해 안 됨. 생산성 향상이 크게 나오면 더 좋은 거 아님?

Ant와 OAI, Google은 가장 똑똑하고 컴퓨트를 많이 쓰는 모델에서 훨씬 앞서 있음. 싼 추론이 저렴해지면 Jevons 역설로 오히려 똑똑한 추론 수요가 늘어남.

비전이랑 컴퓨터 유즈 영상이 미쳤음. 2.8기가픽셀 위성 이미지에서 2m 부품 찾고 사진 찍힌 위치까지 알아내는데, 중국 모델들은 군사 무기처럼 보이는 걸 덜 신경 쓰는 것 같음. 솔직해서 나쁘지 않다고 봄.

Plotly 데이터 분석 벤치마크에서 GPT-6.1 Sol과 Terra 사이 비용/정확도 프런티어에 올랐음. 질문당 26개, 많게는 64개 쿼리를 돌릴 만큼 꼼꼼해서 엄청 느림. 작년엔 오픈웨이트가 싸고 좋은 대안이었는데 9~10월에 GPT-6랑 Claude 5가 그 구도를 바꿨고, Hy4가 오픈 모델을 다시 프런티어로 올림.

연구급 수학, 장기 코딩, 자기개선, 고급 VQA에서 최상위 독점 모델과 격차가 남아 있다고 인정한 게 좋음. 도구로 쓰기엔 오픈 모델로 충분하고, 밀레니엄 문제나 둠어맥싱용은 아직 아님.

웹사이트가 또 깨져서 벤치마크 확대도 안 됨.

게임 개발 쪽이 흥미로운데 텐센트 IEG 개발자들과 데이터 만들고 Unreal, Unity, Godot에 적응시켰으며 GameDev 19.1%, GameLogic 9.8% 향상임. 텐센트는 게임 자산으로 따지면 비디오 게임계의 버크셔 해서웨이임.

HyCell과 HyPDE를 오픈소스로 푼 게 신선함. 미국 스타트업이 생물무기 운운할 때랑 대비됨. 다만 그게 이타심은 아니고 경쟁의 다른 형태일 뿐임.