2026년 10월 21일 수요일 · Fluxaivory AI 브리핑 10호 · 10월 20일 오후 6시 회차 보완
딥시크(DeepSeek)가 추론 엔진 딥인퍼(DeepInfer)를 공개했고, 클라우드플레어(Cloudflare)는 입력 100만 토큰당 0.10달러의 추출 모델 클레어릭(Clairic)을 프리뷰로 내놓았습니다. 메타(Meta)의 뮤즈 글리머(Muse Glimmer) 기술보고서, 미국 정부의 딥시크 조달 정책 공시, 챗GPT(ChatGPT) 슬라이드 공동편집도 함께 담았습니다. 이번 보완판은 가격을 사용량에 대입하고, 성능 비교표에서 앞선 항목과 뒤진 항목을 함께 짚습니다.
오늘 담긴 것
- 딥시크, 딥인퍼 공개…SM100·어센드 950 지원 추론 엔진: 공개 범위, 권장 배포 규모와 API 이용 예산을 나눠 봤다.
- 클라우드플레어, 클레어릭 프리뷰…입력 100만 토큰 0.10달러: 문서 추출 비용과 회사 예제의 속도·정확성 범위를 살폈다.
- 메타, 뮤즈 글리머 기술보고서 공개…30B·24/32GB 로컬 모델: 두 경쟁 모델과 비교하고 터미널·화면 작업의 약점을 짚었다.
- 미 DHS, 딥시크 조달 제외·제거 명령 공시…제3자 구현도 대상: 7월 원명령과 10월 공시, 연방기관 납품 조건을 구분했다.
- 챗GPT 슬라이드 공동편집 재소개…개인 Pro 최저 월 15만9천원: 대상 요금제와 내보내기, 월 20개 자료를 만들 때의 구독료 배분을 계산했다.
오늘의 톱
딥시크, 딥인퍼 공개…SM100·어센드 950 지원 추론 엔진
딥시크가 10월 20일 딥인퍼(DeepInfer)를 공개했다. 딥시크 V4.1 플래시(DeepSeek-V4.1-Flash)를 실행하는 대규모 추론 프레임워크로, 이번 공개판은 오프라인 추론을 제공한다. 라이선스는 아파치 2.0(Apache-2.0)이며, 엔비디아(NVIDIA) SM100 GPU와 화웨이 어센드 950(Ascend 950) NPU를 지원한다.
- 공개: 최적화 커널, 분산 추론, 추측 디코딩, 구조화 출력 등의 핵심 엔진을 소스로 제공한다.
- 가속기: 지원 목록은 NVIDIA SM100 GPU와 Huawei Ascend 950 NPU 두 계열이다.
- 환경: Linux·Python 3.12·GCC 13 이상이 필요하며, NVIDIA는 CUDA 13, Ascend는 CANN 9.2를 쓴다.
무엇이 달라지나
딥시크 모델을 자체 인프라에서 운영하는 팀이 추론 엔진의 커널과 스케줄링을 직접 살펴보고 조정할 경로가 열렸다. 하드웨어를 보유한 서비스 사업자에게는 API 호출과 별개로 검토할 구축 선택지다.
한계
완성된 온라인 서비스에 필요한 KV 캐시 시스템, 단계 분리와 데이터 병렬 복제본의 로드밸런싱은 이번 공개 범위에 포함되지 않았다. 64+64GPU 구성은 효율 권고이지 보편적 최소 요건이 아니다. 아래 성능은 딥시크 자료이며, 자체 운영 총비용·한국어 품질·독립 재현은 이 글에서 시험하지 않았다.
자료
- 공식 저장소: 공개 범위, 지원 장치와 실행 환경
- 추론 배포 Q&A: 배포 규모, 구성 요소와 성능 비교표
- 현재 API 가격표: 플래시 모델의 시간대별 토큰 요금
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활용·적용
README는 소스 빌드와 오프라인 실행 예제를 제공한다. 소프트웨어 라이선스와 별도로 장치·네트워크·저장 공간을 준비하는 방식이다. 배포 Q&A는 프리필 1개와 디코드 1개 인스턴스로 배포할 수 있다고 설명하면서, 효율적인 권장 단위로 프리필 GPU 64개와 디코드 GPU 64개를 제시한다. README 성능 도표는 프리필 4·디코드 64GPU를 각각 하나의 고속 연결 영역에서 측정했다. 이 조건과 Q&A의 64+64GPU 효율 권고는 구분된다.
프리필은 입력 문맥을 처리하고 디코드는 답변 토큰을 만드는 단계다. Q&A의 도식은 이미지 입력 처리·프리필·디코드·저장 노드를 나눈 회사 전체 서비스의 설계다. 이번 저장소는 그중 오프라인 핵심 엔진을 공개했다. 기존 장비가 있는 팀은 모델 실행 예제뿐 아니라 캐시·라우팅·장애 복구를 누가 맡을지까지 구축 범위에 넣는 편이 맞다.
벤치마크·비교
README의 성능 도표는 프리필 SM100 GPU 4개, 디코드 64개를 각각 하나의 고속 연결 영역에서 측정한 것이다. Q&A의 동적 검증 비교표는 같은 엔진의 고정 길이 검증과 동적 길이 검증을 EP64/DP64 구성에서 비교한다.
이 표의 랭크당 추정 처리량은 동시 시퀀스 16개일 때 고정 방식 4,891토큰/초, 동적 방식 4,816토큰/초로 동적 쪽이 1.5% 낮다. 60개에서는 13,730 대 14,466토큰/초로 5.4% 높다. 부하에 따라 방향이 바뀌는 항목이므로, 적용할 때는 최대 수치보다 평소 동시 처리량에 가까운 행이 중요하다. 경쟁 프레임워크끼리의 종합 승률을 보여주는 표는 아니다.
가격·조건
현재 API 가격표의 플래시는 비혼잡 시간대에 100만 토큰당 캐시 미적중 입력 0.15달러·출력 0.60달러, 혼잡 시간대에 0.30·1.20달러다. 혼잡 시간은 중국 공휴일을 제외한 월~금 UTC 01~04시·06~10시, 한국 시각 10~13시·15~19시다.
가격표 단가에 하루 과금 입력 100만 토큰이 모두 캐시 미적중이고 과금 출력 10만 토큰이라고 가정하면, 전부 비혼잡 시간대일 때 0.15 + 0.60 × 0.1 = 0.21달러다. 전부 혼잡 시간대라면 0.30 + 1.20 × 0.1 = 0.42달러다. 이는 토큰 API 이용 예산이며 검색·Fetch 도구 비용과 자체 서버의 GPU·저장소·운영 인력은 별도 항목이다. Q&A의 GPU 시간당 38달러는 수익 항목으로 기재돼 있다.
AI를 우리 일에 적용하고 싶다면
자체 구축과 API 이용 중 어떤 경로가 업무량에 맞는지 정리하려면 Fluxaivory 운영자에게 문의할 수 있다.
함께 볼 소식
클라우드플레어, 클레어릭 프리뷰…입력 100만 토큰 0.10달러
클라우드플레어가 10월 19일 추출 모델 클레어릭(Clairic)의 프리뷰를 발표했다. 자유로운 답변을 길게 쓰는 대신 문서나 이미지에서 이름·금액·날짜 같은 값을 정해진 자료형으로 돌려주며, 계산·추정·예측도 지원한다. 현재 워커스 AI(Workers AI)의 호스팅 모델로 제공한다.
- 가격: 모델 문서 기준 입력 100만 토큰당 0.10달러이며 출력 토큰 요금은 없다.
- 입력: 문맥 길이는 65,536토큰, 요청당 이미지 최대 4개다.
- 결과: 추출 위치와 신뢰도, 값이 없을 확률을 제공하고, 추정·예측에는 80% 구간을 붙인다.
무엇이 달라지나
송장 번호나 배송일처럼 반복해서 꺼내는 값은 범용 생성 모델과 분리해 처리할 선택지가 생겼다. 운영팀은 문서를 구조화하는 단계와 그 결과를 설명하는 단계를 나눠 비용을 계산할 수 있다.
한계
정해진 자료형의 출력이 내용의 정확성까지 보장하지는 않는다. 다단계 산술·낯선 자료의 구간 보정·장기 예측은 회사가 밝힌 약점이며, 비교 예제와 예측 실험은 독립 재현이 아니다. 가중치 공개는 계획 단계이고 한국어 문서 품질은 직접 시험하지 않았다.
자료
- 공식 발표: 작동 방식, 예제와 회사가 공개한 약점
- 모델·요금·입력 조건: 현재 프리뷰의 단가, 이미지·문맥 한도
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가격·조건
단가에 하루 1,000건, 건당 총 과금 입력 1,000토큰을 대입하면 100만 토큰이므로 하루 0.10달러, 30일이면 3달러다. 요청에 포함하는 필드 정의 등을 합쳐 1,000토큰이라고 가정한 계산이며, 이미지와 재시도로 실제 과금 입력이 늘면 그만큼 바뀐다. Worker 실행 등 주변 서비스 비용도 별도다.
벤치마크·비교
회사 발표의 환불 요청 예제는 ‘클레어릭 추출 → 클레프(Clef) 판단 → GLM-5.3 답변’과 GLM-5.3이 세 단계를 모두 맡는 흐름을 비교했다. 전체 지연시간은 19.3초 대 61.7초, 100만 건당 환산 비용은 6,032달러 대 11,740달러였다. 답변 작성 모델을 같게 두고 앞의 추출·판단 단계를 바꾼 비교다.
회사의 예측 실험에서는 미국 공항 보안검색 인원 21일 자료를 사용해 평균 오차 3.3%, 80% 예측 구간 안에 실제 값이 든 날은 17일이라고 보고했다. 구간 밖인 4일 중 3일은 공휴일 주말과 겹쳤다. 계절·행사 정보가 입력에 없는 업무라면 값 추출은 모델에 맡기고, 합계·정산과 승인 판단은 코드나 사람이 맡도록 나누는 기준이 된다.
활용·적용
입력 명세는 읽을 본문과 필드별 자료형을 받는다. 추출 위치를 원문과 연결하고 신뢰도가 낮은 건을 사람에게 보내는 문서 처리에 어울린다. 한국어 송장에 도입하려면 정상 문서뿐 아니라 숫자가 흐리거나 날짜가 빠진 표본을 준비해, 정답과 검토 대상 분류를 먼저 비교하는 방식이 구체적이다.
메타, 뮤즈 글리머 기술보고서 공개…30B·24/32GB 로컬 모델
메타가 10월 19일자로 뮤즈 글리머(Muse Glimmer)의 기술보고서를 공개했다. 약 300억 파라미터 규모의 로컬 에이전트 모델로, 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 낸다. 모델 카드는 4비트 경량화 버전을 24GB·32GB 장치에 맞춰 제공한다고 설명한다.
- 규모: 모델 계열 이름은 30B, 모델 카드의 전체 파라미터 수는 약 29.6B다.
- 장치: 경량 버전의 목표 메모리는 24GB·32GB이며 라이선스는 Apache-2.0이다.
- 평가: 메타 비교표의 MCP Atlas 값은 글리머 75.5, 젬마 4(Gemma4)-31B 54.2, 큐원(Qwen) 3.6-27B 62.5다.
무엇이 달라지나
모델 보고서와 가중치가 함께 있어 로컬 에이전트를 고를 때 메모리 구성과 작업별 성적을 같이 검토할 수 있다. 도구를 호출하는 작업과 터미널·화면을 다루는 작업을 분리해 선택할 근거가 생긴다.
한계
모델 카드의 모델 출시 시점은 8월로, 이번 소식은 새 모델 출시가 아니라 기술보고서 공개다. 수치는 메타 자체 평가이며 독립 재현, 한국어 실무 성능, 8GB GPU에서의 실행은 확인하지 않았다. 에이전트의 외부 전송·삭제 등은 별도 권한 통제가 필요하다.
자료
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벤치마크·비교
모델 카드 비교표는 글리머의 높은 추론 수준과 젬마·큐원의 Thinking Mode를 나란히 제시한다. MCP Atlas에서는 75.5로 앞서지만, 터미널 작업인 TerminalBench 2.1(terminus2 사용)은 글리머 51.7, 젬마 43.4, 큐원 60.7이다. 화면 조작 OSWorld-Verified 역시 65.9 대 58.5 대 75.6으로 큐원이 앞선다.
따라서 ‘로컬 에이전트 전반에서 우위’로 묶기보다 도구 호출, 코딩, 화면 작업 중 자기 업무와 가까운 항목을 고르는 편이 낫다. 특히 회사 표의 CI Memories 위반 값은 글리머 26.4, 젬마 12.1이며 이 지표는 낮을수록 좋다. 다만 해당 표에 함께 적힌 커버리지도 64.8 대 53.0으로 다르므로 한 숫자만으로 개인정보 안전성 전체를 서열화할 수는 없다.
활용·적용
공식 경량화 구성은 K-Quant-17GB를 24GB VRAM, K-Quant-Dynamic을 32GB VRAM 목표로 둔다. 전체 정밀도 버전의 목표는 64GB VRAM이다. 파일 크기와 실제 실행 시 필요한 메모리를 나눠 장비를 고를 자료다.
메타의 생성 속도 예제는 배치 크기 1과 그리디 디코딩 조건이다. RTX 5090에서는 llama.cpp, 애플 M4·M5 Max에서는 ExecuTorch를 사용했다. 장치와 실행기가 함께 달라지는 비교이므로, 기존 장비가 있다면 한국어 문서·도구 호출 표본을 따로 준비해 정확도와 대기시간을 보는 방식이 적합하다.
미 DHS, 딥시크 조달 제외·제거 명령 공시…제3자 구현도 대상
미국 국토안보부(DHS)가 10월 20일 연방 민간기관의 딥시크 제품·서비스 조달 제외와 IT 시스템 제거 명령을 공시했다. 부록의 명령 번호는 2026-01이고 원공개일은 7월 24일이다. 이번 연방관보 게재일과 원명령의 날짜가 구분된다.
- 대상: 연방 민간 행정기관의 조달과 정보기술 시스템이다.
- 범위: 딥시크·관계사 제품뿐 아니라 딥시크 구현을 사용해 개발한 제3자 제품·서비스도 명시했다.
- 시점: 부록 원명령은 2026년 7월 24일, 이번 공시는 10월 20일이다.
무엇이 달라지나
미국 연방기관에 AI 서비스를 납품하는 팀은 최종 제품 이름뿐 아니라 하위 모델과 제3자 구현까지 검토해야 할 문서가 공개됐다. 오픈소스 라이선스 검토와 고객 기관의 조달 정책 검토를 별도 항목으로 둘 이유다.
한계
이 문서는 한국이나 미국 민간 전체의 일반 사용 금지를 정한 자료가 아니며, 개별 계약 적용에 대한 법률 자문도 아니다. 부록의 예외 절차는 원명령 당시 규정으로, 현재 기관별 유예나 추가 예외 접수 상태는 이 문서만으로 확정하지 않았다.
자료
- 연방관보 공시: 공시일, 대상과 조달·제거 범위
- 공식 PDF와 서명 부록: 원명령 날짜, 요구 행동과 예외 절차
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벤치마크·비교
공식 PDF 3쪽의 부록은 원공개일을 7월 24일로 적는다. 5쪽의 요구 행동은 발행 직후 조달 대상에서 제외하고 기관 IT에서 제거하거나 예외를 요청하는 구조다. 10월 20일 관보 게재는 이 원명령을 공개하는 절차이므로, 두 날짜를 같은 ‘새 금지 시행일’로 합치지 않았다.
같은 PDF 5쪽에는 원명령 발행 후 60일 이내 서면 예외 요청 규정이 있다. 대상 명령, 원하는 예외 범위, 제품·서비스, 필요 사유, 대안적 완화 조치를 제출하면 CISA가 검토해 서면 승인 또는 불승인을 내리는 절차다. 자동 면제나 모든 업체에 공통인 새 유예기간이 아니라 기관의 예외 심사 구조다.
활용·적용
공시의 범위는 직접 딥시크 제품과 제3자 구현을 함께 적는다. 미 연방 민간기관 고객이 있는 국내 개발사는 제품 목록에 최종 서비스명, 사용하는 모델, API 제공자, 자체 호스팅 여부와 하위 구성 요소를 함께 적어 조달 담당자와 검토하는 편이 구체적이다.
예를 들어 미 연방 민간기관에 납품하는 AI 서비스를 재판매하는 경우에는 서비스 업체가 딥시크인지뿐 아니라 해당 제품이 딥시크 구현을 사용하는지도 계약 검토 항목이 된다. 반대로 이 문서를 한국 독자 전체의 모델 이용 가능 여부를 판정하는 목록으로 바꾸는 것은 적용 범위를 벗어난다. 먼저 납품 대상 기관과 제품·구현 관계를 좁혀 보는 접근이 맞다.
챗GPT 슬라이드 공동편집 재소개…개인 Pro 최저 월 15만9천원
10월 16일 공개된 챗GPT 슬라이드(ChatGPT Slides)의 실시간 공동편집 기능이 20일 공식 계정에서 다시 소개됐다. 16일 릴리스 노트에 이미 팀원 초대, 같은 자료 동시 편집, 공유 댓글이 포함돼 있다. 대상은 스페이스(Space)에 접근할 수 있는 Pro·Business·Enterprise 사용자다.
- 협업: 팀원이 같은 자료를 편집하고 댓글을 남기며, 챗GPT나 도트(dot)에 변경을 맡길 수 있다.
- 내보내기: 웹에서는 PowerPoint·PDF·Google Slides로 내보낸다.
- 국내 가격: 한국어 가격표의 개인 Pro는 월 15만9천원부터다.
무엇이 달라지나
AI가 초안을 만든 뒤 파일을 여러 번 주고받는 대신, 팀이 같은 자료에서 피드백하고 수정할 수 있다. 이미 대상 요금제를 쓰는 팀이라면 초안 생성보다 공동 검토와 최종 파일 전달 흐름을 비교할 기능이다.
한계
대상 사용자에게 순차 제공되며, 이 글에서 한국 계정의 실제 배포·공동편집과 내보낸 파일의 호환성을 시험하지 않았다. 월 구독료는 슬라이드 생성 건당 요금이나 무제한 생성 보장이 아니며, 20일 재소개를 새 출시로 보지 않았다.
자료
- 제품 소개: 팀 편집과 발표·내보내기 흐름
- 공식 릴리스 노트: 10월 16일 공개일과 대상 범위
- 한국어 가격표: 개인 요금과 스페이스 제공 여부
- 공식 계정 재소개: 20일 소개 게시물, 소셜 표본
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가격·조건
한국어 가격표는 Plus 월 2만9천원, Pro 월 15만9천원부터를 표시한다. 같은 표에서 스페이스는 Plus가 ‘아니요’, Pro가 ‘예’이고, PowerPoint 등 확장 프로그램은 Plus에도 제공된다. 스페이스 기반 슬라이드 기능과 기존 파일 편집용 확장 프로그램은 서로 다른 제공 항목이다.
슬라이드 사용 대상인 최저가 Pro 구독을 기준으로 한 달에 발표 자료 20개를 만든다고 가정하면, 15만9천원 ÷ 20 = 자료 1개당 7,950원이다. 이는 다른 Pro 기능까지 포함한 월 구독료를 임의의 작업 수로 나눈 예산 배분이다. 실제 생성 과금 단가가 아니라, 새로 구독할 때 전체 비용을 얼마나 자주 쓰는 업무에 배분할지 보는 계산이다.
활용·적용
공식 사용 흐름은 대화·파일·개요나 참고용 자료로 시작해 팀을 초대하고 수정한 뒤 발표하거나 내보내는 순서다. 릴리스 노트는 웹과 데스크톱 앱의 대상 사용자에게 순차 제공된다고 적는다. 데스크톱에서는 PowerPoint나 Keynote가 설치돼 있으면 해당 앱으로 자료를 열 수 있다.
이미 Pro·Business·Enterprise를 쓰는 팀은 같은 초안으로 댓글 반영, 차트 편집, 최종 파일 전달까지 걸리는 단계를 비교해 볼 만하다. 새 구독을 검토하는 팀은 월간 자료 수와 함께 공동 검토 참여자, 기존 PowerPoint 작업량을 적어 두면 위 예산 배분이 실제 업무와 연결된다.
자료 확인: 2026년 10월 21일 KST. 공식 문서·가격표·모델 카드·정책 부록을 대조한 공개 자료 종합이며 코드 설치, 기능 실행과 유료 가입은 하지 않았다. 소셜 링크는 소수 발굴 표본으로 대표 여론이 아니다. 정정·문의: Fluxaivory 운영자에게 연락하기.
