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Xiaomi MiMo 총 파라미터 309B, 활성 15B. Xiaomi MiMo는 MoE로 비용을 누르면서 컨텍스트를 1M까지 늘렸습니다. 7B 추론 시리즈로 시작해 V2-Flash, V2-Pro, Omni, TTS로 Agent 전 영역으로 넓어졌고, V2.5는 MIT로 공개됐습니다. Open WebUI 셀프 호스팅 가능한 AI 관문이며 단순한 채팅 화면이 아닙니다. Ollama, vLLM, OpenAI 호환 서비스를 한 층에 모으고 계정·권한·지식베이스를 얹습니다. Docker가 가장 쉬운 출발점이고, 브랜드 조항은 확인할 필요가 있습니다. OpenRouter 키 하나로 수백 개 모델에 닿습니다. 사용량 과금에 기본 provider가 실패하면 예비로 자동 전환됩니다. 자기 도구에 붙느냐는 API가 OpenAI 호환인지, base_url이 맞는지에 달려 있습니다. vLLM 처리량, GPU 메모리, 동시성. vLLM이 신경 쓰는 것은 세 가지입니다. 채팅 화면은 없고 오픈 모델을 운영 트래픽을 버티는 API로 바꾸는 데 집중합니다. 툴 호출, MoE 백엔드, 장문맥 캐시도 계속 보강됩니다. 에이전트 스킬 SKILL.md 하나, 트리거 설명, 그리고 선택적 스크립트 몇 개면 작업 방식이 공유 가능한 능력 패키지가 됩니다. 스킬은 Codex, Hermes, OpenHands 사이를 오가기 시작했으니 설치 전에 출처·권한·스크립트 동작을 확인하세요. 키로 요구사항을 먼저 쓰게 하고 코드는 그다음입니다. Kiro는 개발 순서를 뒤집었습니다. Specs·Steering·Agent Hooks가 핵심이고, powers는 MCP와 규칙을 묶어 필요할 때만 불러옵니다. 메이투안 LongCat 총 560B 파라미터에 활성화 27B, 매일 10만 토큰 무료 제공. LongCat은 진입 장벽을 비용 쪽에서 낮춥니다. ScMoE와 비동기 RL이 두 축이고, 모델은 텍스트에서 이미지·음성·비디오로 넓어집니다. 미스트랄 AI 가중치는 열고 컴퓨트와 운영은 직접 쥐는 방식입니다. Mistral 3 제품군은 Apache 2.0으로 통일됐고, Ministral은 3B부터 14B까지 엣지를 덮습니다. 바이두 원신 원신은 중국어 대화 비서로 알려졌지만 지금은 기반 모델·코딩 비서·이미지 생성·문서 파싱으로 갈라졌습니다. ERNIE 5.0은 네이티브 전模态으로 가고 있습니다. 텐센트 훈위안 같은 팀이 1년 사이에 언어·이미지·비디오·OCR·모션·번역 모델을 잇달아 공개했습니다. 파라미터는 1B부터 770B까지, 가중치는 대부분 Apache-2.0입니다. 사족 보행 로봇 바퀴가 넘지 못하는 계단과 자갈, 플랜트 철계단이 바로 다리의 무대입니다. 소비자용은 가격과 개방성으로, 산업용은 방등급과 점검 모듈로 경쟁하는 이유와, 선택 전에 용도를 먼저 정해야 하는 이유를 정리합니다. AI 컴퓨터 조작 에이전트 API가 없는 낡은 시스템에도 처음으로 자동화 경로가 생겼습니다. 화면을 읽고 요소를 찾아 클릭하기까지의 흐름과, 권한 확인과 격리 환경을 왜 먼저 갖춰야 하는지 설명합니다. AI 보이스 에이전트 지연이 100밀리초대로 내려가야 음성이 대화처럼 느껴집니다. ASR에서 TTS로 이어지는 단계를 음성 대 음성 처리가 어디서 건너뛰는지, 차례 관리와 도구 호출이 어떻게 "말하기"에서 "처리하기"로 옮겨 가는지 설명합니다. AI 가드레일 모델에게 스스로를 지키게 하는 것은 안전 경계가 아닙니다. 가드레일을 몇 겹으로 나눠야 하는지, 프롬프트 인젝션이 어디로 들어오는지, 권한과 승인을 왜 모델 밖의 결정적 코드에 두어야 하는지 풀어봅니다. LLM 추론 최적화 요청을 묶는 방식만 바꿔도 같은 GPU의 처리량이 몇 배 달라집니다. 연속 배치, 추측 디코딩, KV 캐시, 컨텍스트 캐시가 각각 어느 구간의 비용을 줄이는지, 커널 라이브러리와 희소 구조로 어디까지 당길 수 있는지 정리합니다. AI 업무 협업 오피스 스위트 안의 AI가 채팅창을 벗어나고 있습니다. Copilot은 Word·Teams·Outlook 안에서 작업을 맡고, 딩딩은 Agent OS로 흐름을 밀어붙이며, Notion AI와 Zapier가 지식과 앱 간 동작을 잇습니다. AI 프론트엔드 개발 스크린샷이나 한 문장의 요구사항을 실행 가능한 페이지로 바꾸는 것이 이 프론트엔드 도구 흐름의 가장 뚜렷한 변화입니다. Redesign Agent와 LlamaCoder의 한계, Chef가 제공하는 백엔드, 배포 전 남은 일을 정리합니다. AI 소셜 미디어 운영 여러 계정, 발행 캘린더, 성과 측정이라는 세 가지 벽을 기준으로 Buffer·Hootsuite·Later·Metricool이 맞는 규모와 중국어 플랫폼 쪽 도구를 정리합니다. AI 프로덕트 매니지먼트 인사이트 발견부터 우선순위 결정, 프로토타입 검증까지의 흐름에서 AI가 맡은 초안 작업과, 넘길 수 없는 판단을 정리합니다. AI 코드 리뷰 자동 리뷰가 실제로 무엇을 내놓는지 분해합니다. CodeRabbit과 Sourcery의 줄 단위 제안 방식, MCP 연결로 보이는 맥락, Copilot에 재요청이 필요한 이유. AI 가시성 AI 앱 출시 이후의 호출 체인을 추적합니다. tracing, 비용 배분, 지연 지표가 어떻게 문제 지점을 찾아내는지, 게이트웨이 제품이 무엇을 보완하는지 다룹니다. AI 영업 리드를 찾고, 아웃리치를 쓰고, 기회를 진전시키는 세 국면을 축으로 Clay, Apollo, Agentforce의 차이와 상황을 잘못 고른 결과를 비교합니다. AI 콘텐츠 탐지 AI 생성물을 가려내는 세 가지 방법을 설명합니다. 탐지 도구의 확률, 플랫폼의 초상 탐지, 워터마크 기반 출처 추적, 그리고 오판의 비용입니다. AI 제조업 공장에서 AI가 실제로 어떻게 쓰이는지에 초점을 둡니다. 설계 시뮬레이션과 최적화, 산업 에이전트와 검사 순회, 그리고 데이터를 사업장 밖으로 낼 수 없는 제약까지.