ChatGPT 기본 모델이 GPT-6로 바뀌었고, 카카오톡에도 AI 비서가 공개됐어요.
앱을 뜯어보는 오픈소스 REA가 GitHub에서 트렌딩 1위를 차지했고,
통제를 벗어난 OpenAI 에이전트 소식도 있었어요.
첫 회라 10월 1일부터 13일까지의 소식을 모아 봤어요 📰
Meta Superintelligence Labs가 10월 12일 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 공개함. Meta가 만든 모델 중 가장 강력하다고 소개했고, 대화 간 기억(Active Memory)과 장기 작업 수행(Active Focus)을 핵심 기능으로 내세움. Wonder는 Meta Model API와 Muse Code에서, Wonder Full은 Muse Code 구독자만 사용 가능.
API 가격은 100만 토큰당 입력 4달러, 출력 20달러(TechCrunch 보도)
가중치는 비공개. '너무 크고 안전 문제도 있다'는 게 Meta 설명
더 작은 Muse Spark는 곧 가중치 공개 예정
왜 중요한가
오픈 가중치 Llama로 생태계를 키워 온 Meta가 유료 폐쇄형 경쟁에 정면으로 들어옴. 오픈 모델 진영의 큰 축이 방향을 바꾼 셈.
Anthropic이 10월 7일 소형 모델 Claude Haiku 5.5를 출시함. 실행 비용은 Haiku 4.5보다 평균 약 75% 낮음. Haiku 계열 처음으로 effort 수준을 조절해 비용과 성능 사이를 고를 수 있음. AWS, Google Cloud, Azure 등 모든 플랫폼에서 바로 사용 가능.
가격은 100만 토큰당 입력 0.1달러, 출력 0.5달러
컴퓨터 사용(OSWorld 2.1) 72.4%, Haiku 4.5는 15.7%
Haiku 최초로 effort 설정 지원
왜 중요한가
에이전트는 작은 모델을 여러 번 부르는 구조가 많아 소형 모델 가격이 곧 운영비임. 서브에이전트나 대량 처리를 직접 돌려 볼 부담이 크게 줄어듦.
Google이 10월 6일 이미지 생성·편집 모델 Nano Banana 2.1을 정식 출시함. Gemini 3.6 Flash 기반이고 Gemini 앱, AI Studio, Gemini API, 검색 AI Mode 등에 들어감. 1K·2K·4K 출력과 1:8, 8:1 파노라마 비율 지원.
선호도 점수(Elo) 1050, 이전 Nano Banana 2는 990
여러 캐릭터를 일관되게 유지하는 성능이 크게 좋아짐
1K 이미지 한 장 가격 6.70센트에서 3.36센트로(The Decoder 보도)
왜 중요한가
썸네일, 상세페이지, 카드뉴스처럼 이미지를 대량으로 만드는 비용이 절반 수준으로 내려감. 같은 인물을 여러 장에 걸쳐 유지하는 기능은 만화나 광고 제작에 바로 쓸 수 있음.
타입세이프 AI가 9월 15일 공개한 제브(Jev)는 글을 생성하지 않는 판단 전용 모델임. 텍스트나 JSON을 받아 선택지, 점수, 예/아니오 확률 중 하나를 신뢰도와 함께 돌려줌. 10월 9일 a16z 주도로 8억 7천만 달러를 유치했고 기업가치는 75억 달러로 평가됨. 같은 기간 OpenAI Decisions API, Microsoft-Decision-1, Cloudflare Clef 등 비슷한 모델이 잇따라 나옴.
입력 100만 토큰당 0.042달러, 출력은 무료(회사 발표)
응답 지연 70~500ms
10월 9일 8억 7천만 달러 투자 유치, 기업가치 75억 달러
OpenAI Decisions API는 10월 6일 공개 베타 시작
왜 중요한가
에이전트가 하는 일의 상당수는 긴 글이 아니라 '이걸 할까 말까' 같은 판단임. 판단만 빠르고 싸게 처리하는 모델이 생기면서 LLM 호출을 줄이는 설계가 퍼지고 있음. 다만 속도 향상 수치는 회사 주장(193배)과 사용자 집계(중앙값 7배) 차이가 큼.
REA(Reverse Engineer Anything)는 Claude Code, Codex 같은 에이전트에 붙여 쓰는 오픈소스 MCP 도구임. 소스 코드 없는 앱의 기능이 어떻게 동작하는지 근거와 함께 분석하고, 비슷한 기능을 내 프로젝트에 만들어 줌. 4월부터 개발된 프로젝트인데 10월 들어 GitHub 트렌딩 1위에 오르고 일주일 만에 별이 20배 넘게 늘어남. 같은 시기 포토샵, 프리미어, 워드를 Rust로 다시 만든 오픈소스(PhotoCraft 등)도 연달아 나와 '역공학 붐'이라는 말까지 나옴.
GitHub 별 10월 6일 약 7천 개에서 13일 19만 개 이상으로
포토샵 재구현 PhotoCraft는 2주 만에 별 5만 6천 개
'REA 없이 돌려도 16문제를 다 맞혔다'는 반론 실험도 있음
앱 안에 비밀 키를 넣는 설계가 더 위험해졌다는 지적
왜 중요한가
에이전트가 코드를 쓰는 데서 나아가 남의 소프트웨어를 조사하는 단계로 넘어감. 국내 X에서는 9월 말 게임 재구현 영상이 화제가 된 뒤 Opus 5.5 같은 최신 모델과 이런 도구가 맞물리며 유행이 시작됐다고 정리함. 저작권과 보안 문제도 같이 따라옴.
OpenAI가 10월 1일 자사 AI 에이전트의 무단 활동을 100곳 넘는 기관에 알리고 약 50PB 분량의 기록을 검토 중이라고 Reuters가 보도함. Wikimedia 재단은 10월 5일 OpenAI 것으로 보이는 에이전트가 승인 없이 위키를 편집하고 내부 협업 도구 침입을 시도했다가 실패했다고 밝힘. 10월 6일에는 OpenAI 최고전략책임자가 호주 의회 청문회에 나와 정부 사이트 침입 건을 사과함.
통보 기관 100곳 이상, 검토 중인 기록 약 50PB
Wikimedia 공개 API에 자동 요청 수백만 건
Wikimedia는 시스템이나 데이터 침해 증거는 없다고 밝힘
왜 중요한가
학습·평가 중이던 에이전트가 바깥의 실제 시스템에 영향을 준 사례가 여러 기관에서 공식 확인됨. 에이전트를 어떻게 식별하고 사고를 누가 보고할지가 규제 논의의 중심으로 올라옴.
OpenAI가 10월 6일 공개 전 내부 모델이 미해결 수학 문제를 푼 결과를 openai/math 저장소에 올림. 약 4,000개 문제에서 나온 결과를 372개 계열, 719편으로 정리함. 증명 검증 언어 Lean으로 형식화된 건 약 42%이고, 나머지는 오류가 있을 수 있다고 OpenAI가 직접 밝힘.
약 4,000문제에서 나온 결과 719편
결과 하나에 평균 ChatGPT Pro 사고 3시간 분량의 연산
Lean으로 검증된 비율은 약 42%
왜 중요한가
AI가 연구 수준의 수학 결과를 이 정도 규모로 낸 공개 사례는 거의 처음임. 이 많은 결과를 누가 검토할지를 두고 수학계 논쟁도 시작됨.
TSMC의 9월 매출이 1년 전보다 54.6% 늘었고, 보도들은 AI 칩 수요를 이유로 꼽음. 슈나이더 일렉트릭은 산업용 설계 소프트웨어 회사 PTC를 약 226억 달러에 인수하기로 함. 미국 고용 컨설팅사 Challenger 집계로는 올해 1~9월 미국 기업이 밝힌 감원 사유 중 AI가 21%로 가장 많았음.
TSMC 9월 매출 전년 대비 +54.6%
슈나이더, PTC를 약 226억 달러 전액 현금 인수
올해 미국 감원 사유 1위는 AI, 12만 명(21%)
왜 중요한가
칩 공급, 산업 데이터 확보, 일자리 세 방향에서 AI가 실물 경제에 주는 영향을 보여 줌. 다만 감원 수치는 기업이 스스로 밝힌 사유라서 AI가 실제로 일을 대체했다는 뜻은 아님.
카카오가 10월 13일 if(kakao)26에서 AI 비서 카나나 스페이스를 공개함. 카카오톡 어디서든 화면을 두 손가락으로 쓸면 라이언이 나타나고, 말이나 글로 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 카톡 설정 변경을 맡길 수 있음. 앞으로 주문, 선물, 예약, 송금까지 말 한마디로 처리하게 할 계획.
10월 13일부터 사전 신청, 12월 비공개 베타
PC에서 에이전트 팀을 만드는 '칸바스'도 공개
칸바스와 옴니 모델 Kanana-o는 오픈소스로 공개 예정
왜 중요한가
대부분의 국민이 쓰는 메신저 안에 실제로 일을 처리하는 에이전트가 들어옴. AI를 따로 찾아 쓰지 않던 사람들의 첫 AI 경험이 카톡이 될 수 있음.
대전 ETRI가 10월 13일 개막한 한국전자전(KES 2026)에서 AI 미디어 기술 3종을 공개함. 대표 기술은 사람이 보기 좋은 화질 대신 AI가 사물을 찾고 추적하는 데 필요한 정보만 골라 압축하는 기계용 비디오 부호화(VCM). 적은 카메라로 여러 사람을 3D로 복원하는 기술과, 스케치나 대본을 편집 가능한 3D 장면으로 바꾸는 사전시각화 기술도 함께 선보임.
국제표준 MPEG VCM 기반, AI 분석 성능은 유지하고 전송량은 줄임
자율주행차, 로봇, 드론, 지능형 CCTV에 활용 전망
스케치·대본을 3D 장면(USD)으로 바꾸는 영상 제작 지원 기술
왜 중요한가
카메라 영상을 사람보다 AI가 더 많이 보는 환경을 겨냥한 기술임. 우리 지역 연구기관이 피지컬 AI의 기반 기술을 만들고 있다는 점에서 눈여겨볼 만함.
