https://techllm.github.io/tags/llm--%EB%AA%A8%EB%8D%B8/Recent content in LLM & 모델 on TechLLMHugokoFri, 15 May 2026 21:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/petri-3-anthropic-meridian-labs/Fri, 15 May 2026 21:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/petri-3-anthropic-meridian-labs/Anthropic이 오픈소스 얼라인먼트 테스트 도구 Petri를 Meridian Labs에 기증하고 버전 3.0을 출시했다. 영국 AISI가 이미 활용 중이며, 중립적 AI 평가 생태계 구축의里程碑이다.https://techllm.github.io/posts/china-ai-labs-inside-notes-nathan-lambert/Thu, 07 May 2026 23:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/china-ai-labs-inside-notes-nathan-lambert/Interconnects AI의 Nathan Lambert가 중국 주요 AI 연구소를 직접 방문해 얻은 인사이트. 연구 문화, 산업 구조, 서방과의 차이점을 정리했다.https://techllm.github.io/posts/openai-realtime-voice-models-api/Thu, 07 May 2026 22:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/openai-realtime-voice-models-api/OpenAI가 실시간 음성 API에 GPT-5급 추론 모델 GPT-Realtime-2, 70개 언어 동시통역 모델, 스트리밍 전사 모델 세 가지를 동시 공개했다.https://techllm.github.io/posts/langgraph-full-course-bloom-ai-masterclass/Thu, 07 May 2026 22:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langgraph-full-course-bloom-ai-masterclass/Bloom AI의 9시간짜리 LangGraph V1 마스터클래스를 섹션별로 완전 분석했다. Node·Edge·State 기초부터 Memory, Multi-Agent 시스템까지 실무에 바로 쓸 수 있는 핵심만 정리했다.https://techllm.github.io/posts/langgraph-agentic-ai-system-teddynote-meetup/Thu, 07 May 2026 21:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langgraph-agentic-ai-system-teddynote-meetup/에이전틱 AI 밋업 2025 Q1에서 테디노트가 발표한 LangGraph 실전 활용법. Advanced RAG의 한계, 라우팅 두 가지 방식, 메모리(단기/장기), Human-in-the-Loop, 멀티에이전트 슈퍼바이저 패턴까지 핵심만 정리했다.https://techllm.github.io/posts/langchain-vs-langgraph-difference/Thu, 07 May 2026 14:50:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-vs-langgraph-difference/같은 LangChain 생태계 안에 공존하는 LangChain과 LangGraph. 선형 파이프라인과 비선형 그래프라는 구조적 차이를 중심으로, 각 프레임워크의 작동 방식과 적합한 사용 시나리오를 정리합니다.https://techllm.github.io/posts/deepinfra-huggingface-inference-provider/Thu, 07 May 2026 11:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/deepinfra-huggingface-inference-provider/업계 최저 수준의 토큰 단가를 내세운 서버리스 AI 추론 플랫폼 DeepInfra가 Hugging Face Hub의 공식 Inference Provider로 합류했습니다. DeepSeek V4 Pro, Kimi-K2.6 등 100개 이상의 모델을 HF 토큰 하나로 바로 사용할 수 있습니다.https://techllm.github.io/posts/google-gemma-4-open-models/Sat, 02 May 2026 14:10:00 +0900https://techllm.github.io/posts/google-gemma-4-open-models/Google Gemma 4 발표를 바탕으로, 오픈 모델이 에이전틱 워크플로우와 온디바이스 AI 개발에서 어떤 의미를 갖는지 정리한다.https://techllm.github.io/posts/deepseek-v4-preview-api-1m-context/Fri, 24 Apr 2026 20:40:00 +0900https://techllm.github.io/posts/deepseek-v4-preview-api-1m-context/DeepSeek V4 Preview는 1M context, Pro/Flash 모델 이원화, OpenAI·Anthropic 호환 API, 공격적인 가격 구조를 앞세운 개발자 중심 AI 모델 업데이트다.https://techllm.github.io/posts/gpt-5-5-agentic-workflow-change/Fri, 24 Apr 2026 13:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/gpt-5-5-agentic-workflow-change/GPT-5.5는 단순히 답을 더 잘 만드는 모델이 아니다. 복잡하고 애매한 업무를 계획하고, 툴을 넘나들고, 검증하며 끝까지 밀어붙이는 업무 수행형 AI에 가까워졌다.https://techllm.github.io/posts/qwen3-6-27b-agentic-coding-benchmark-analysis/Fri, 24 Apr 2026 08:55:00 +0900https://techllm.github.io/posts/qwen3-6-27b-agentic-coding-benchmark-analysis/Qwen3.6-27B는 27B dense 모델이면서 agentic coding 성능에서 큰 개선을 보인다. SWE-bench Verified 77.2, Terminal-Bench 2.0 59.3 등 실전 운영 효율과 안정성 관점에서 주목할 만한 모델이다.https://techllm.github.io/posts/openai-privacy-filter-pii-masking-on-prem-guide/Fri, 24 Apr 2026 08:48:00 +0900https://techllm.github.io/posts/openai-privacy-filter-pii-masking-on-prem-guide/OpenAI Privacy Filter는 PII 탐지와 마스킹을 위한 양방향 토큰 분류 모델이다. Apache 2.0, 128K 컨텍스트, 온프레미스 배포, 파인튜닝 가능성까지 갖춰 실무형 전처리 레이어로 주목할 만하다.https://techllm.github.io/posts/kimi-k2-6-leading-open-weights-model/Wed, 22 Apr 2026 01:41:48 +0900https://techllm.github.io/posts/kimi-k2-6-leading-open-weights-model/Artificial Analysis의 Kimi K2.6 분석 글을 바탕으로, 왜 이 모델이 오픈 웨이트 진영에서 주목받는지 한국어로 정리했습니다. 성능, 비용, 포지셔닝, 실전 의미를 함께 봅니다.