체인피드 요약:
이 보고서는 추론 기능, 아키텍처 로드맵, 오픈 소스 생태계 및 엔지니어링 구현 측면에서 대규모 모델의 주요 발전 사항을 체계적으로 검토합니다.
기사 출처:
https://x.com/rasbt/status/2006015301717028989
기사 작성자:
세바스찬 라슈카
관점:
세바스찬 라슈카: 제가 예상하는 2025년의 가장 주목할 만한 "놀라운 일" 몇 가지를 소개합니다. 여러 추론 모델이 주요 수학 경시대회에서 이미 최고 수준의 성능을 달성했습니다(OpenAI의 이름 없는 모델, Gemini Deep Think, 오픈 소스 가중치를 사용하는 DeepSeekMath-V2 등이 포함됩니다). 이런 일이 일어날 것이라는 건 예상했지만, 원래 예상했던 2026년이 아닌 2025년에 일어났다는 점은 놀랍습니다. Llama 4(또는 Llama 제품군 전체)는 오픈 소스 가중치 커뮤니티에서 거의 외면당하고 있는 반면, Qwen은 다운로드 수와 파생 모델 수(네이선 램버트의 ATOM 프로젝트 데이터 기준)에서 Llama를 제치고 인기를 얻고 있습니다. Mistral AI는 최신 플래그십 모델인 Mistral 3에 DeepSeek V3 아키텍처를 채택했으며, 이 모델은 2025년 12월에 출시될 예정입니다. Qwen3와 DeepSeek R1/V3.2 외에도 Kimi, GLM, MiniMax, Yi 등 최첨단 오픈소스 경쟁 모델들이 크게 증가하고 있습니다. 더 저렴하고 효율적인 하이브리드 아키텍처는 Qwen3-Next, Kimi Linear, Nemotron 3와 같은 주요 연구소들의 핵심 과제가 되었으며, 더 이상 주변 연구소들의 연구 영역에만 머무르지 않고 있습니다. OpenAI는 오픈소스 가중치 모델(gpt-oss)을 공개했는데, 이에 대해서는 올해 초 별도로 다룬 바 있습니다. Linux Foundation에 가입한 MCP는 에이전트 기반 LLM 시스템에서 도구 및 데이터 접근을 위한 사실상의 표준으로 빠르게 자리 잡았습니다. 저는 원래 이 생태계가 적어도 2026년까지는 파편화된 상태로 남아 있을 것이라고 생각했습니다. 2026년에 대한 몇 가지 예측은 다음과 같습니다. 제미니 확산(Gemini Diffusion)이 선두에 서서 저비용, 신뢰성, 저지연 추론을 위한 모델들이 소비자 및 업계 전반에 걸쳐 확산될 가능성이 높습니다. 오픈 소스 가중치 커뮤니티는 네이티브 도구 호출 기능을 갖춘 에이전트 기반 LLM을 점차 더 많이 채택할 것입니다. RLVR은 수학 및 프로그래밍 분야를 넘어 화학, 생물학 등 더 많은 분야로 확장될 것입니다. 기존의 RAG는 문서 검색의 기본 솔루션으로서의 지위를 점차 잃을 것입니다. 개발자들은 특히 강력한 소형 모델이 성숙해짐에 따라 더욱 강력한 장기 컨텍스트 기능을 활용할 것입니다. 대량 및 벤치마크 개선은 학습 과정이나 모델 자체보다는 툴체인 최적화 및 추론 시간 확장에서 비롯될 것입니다. 모델 발전은 단일 아키텍처 지점의 돌파구라기보다는 시스템 엔지니어링의 승리처럼 보일 것입니다. [원문은 영어로 작성되었습니다]
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