Model 69

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• ControlNet 구조 상세 해설: 훈련 가능한 복사본과 제로 합성곱 2026/08/03
• DeepSeek-V4-Flash-0731: 재훈련만으로 에이전트 성능을 끌어올린 284B 모델 2026/08/01
• Kimi K3 완전 개방: 문 샷 AI(Moonshot AI)는 왜 2.8조 파라미터 모델의 모든 것을 풀었는가 2026/07/29
• Kimi K3 오픈 웨이트 공개 심층 분석: 아키텍처, 성능, 라이선스, 그리고 지정학적 파장 2026/07/28
• 문샷AI, Kimi K3 가중치를 공개하다 — 그런데 라이선스가 통째로 바뀌었다 2026/07/28
• 클로드 페이블 5(Claude Fable 5) 장단점 총정리 2026/07/28
• "Kimi K3 모먼트": 오픈 웨이트 AI가 던진 가격·정책 논쟁 팩트체크 2026/07/26
• Motif 3(Beta)는 정말 DeepSeek V4 Pro와 "동급"인가 2026/07/25
• Opus 4.8 vs Fable 5 vs GPT-5.6 Sol vs GPT-5.6 Luna: 2026년 여름 프론티어 추론 모델 4종 비교 2026/07/24
• Kimi K3·Qwen 3.8 동시 공개와 Anthropic 신호 — 단일 공급자 종속 리스크 점검 2026/07/22
• GLM-5.2와 Claude Code ultracode: 무슨 일이 벌어지고 있는가 2026/07/21
• 중국의 오픈웨이트 모델 Kimi K3와 "AI 공산주의" 논쟁 2026/07/20
• AI는 왜 아직 상상하지 못하는가 — Fable 5와 GPT-5.6 Sol이 보여준 '뻔함'의 정체, 그리고 그 너머를 향한 시도들 2026/07/20
• Kimi K3와 "세이프가드가 모델을 무디게 만드는가" 2026/07/19
• Kimi K3 등장과 "AI 모델에는 해자가 없다"는 논쟁 2026/07/19
• Kimi K3 충격: 중국 오픈 웨이트 모델은 어떻게 사흘 만에 미국 AI 산업의 전제를 흔들었나 2026/07/18
• 클로드 페이블 5, 왜 또 정책이 바뀌었나 — 7월 20일 개편과 GPT-5.6 Sol 경쟁 구도 2026/07/18
• "노력(Effort)" 파라미터는 실제로 어떻게 작동하는가 — Claude·GPT·Grok 비교 2026/07/18
• 카이미 K3(Kimi K3) 완전 분석: 중국 오픈웨이트 모델이 프론티어를 따라잡은 날 2026/07/18
• 카이미 K3 (Kimi K3) 쇼크: 중국이 다시 한번 미국 AI 진영을 흔든 이유 2026/07/18
• 프론티어 모델과 자유도의 역설 2026/07/16
• 여러 AI 모델을 섞어 써도 한계는 명확하다 — '공동 실패 상한(Co-failure Ceiling)' 연구가 말하는 것 2026/07/11
• GLM-5.2 vs Claude Opus 4.8: 오픈 웨이트 AI의 진격, 그 실체는? 2026/06/27
• GLM-5.2, 어떻게 Opus 급 성능에 도달했나? 2026/06/25
• GLM-5.2 메인 코딩 모델 전환과 moai 워크플로우 전략 분석 2026/06/24
• GLM-5.2와 Zhipu AI(Z.ai) 2026/06/24
• 2026년 6월, 중국 오픈소스 AI 에이전트의 반격: N2, GLM 5.2, Kimi K2.7 심층 분석 2026/06/18
• GLM-5.2 실전 사용기: 캐시 파괴 문제, 하네스 비용 비교, Kimi K2.7 High Speed까지 2026/06/18
• 한국 AI 모델, 글로벌 성적표를 읽는 법 2026/06/18
• GLM-5.2의 도전과 AI 시장 패권의 균열: 2026년 6월 AI 업계 종합 분석 2026/06/18
• Kimi K2.7-Code 상세 분석: Moonshot AI의 신형 오픈소스 코딩 에이전트 모델 2026/06/15
• 수출 통제로는 막을 수 없다: GLM 5.2의 등장과 AI 패권 전쟁의 새로운 국면 2026/06/15
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