학습 데이터 제공을 신경 쓰지 않는 개인 작업이라면 DeepSeek의 흥미로운 대안임. AA 벤치마크 기준 작업당 비용은 새 DeepSeek Flash와 비슷하지만 성능 지표가 더 좋고 비전 기능도 내장된 것으로 보임

Meta가 데이터 제공 대가로 공정하다고 보는 금액은 입력 $0.10/Mtok에 더해 출력에서 포기하는 $3/Mtok 상당의 기회비용인 셈인지 궁금함

이렇게 많은 이들이 써보겠다며 응원하는 모습이 놀라움. Meta는 Larry Ellison이나 Palantir보다 나을 게 없고 현실적으로는 더 나쁜데, 제품명이 Oracle Code나 Palantir Code였다면 이런 반응은 보기 어려웠을 듯함
이곳에 전·현직 Meta 직원이 많아서일 수도 있음

많은 이들이 단순히 대규모 언어 모델 시장의 실질적 경쟁을 반기는 듯함. 지난 수십 년간 Big Tech가 과점으로 귀결됐던 만큼, 경쟁사들이 다른 영역에서 독점적 지위를 가졌더라도 Big AI만큼은 다른 결과가 나오길 바람

Meta는 과거 Google이 Gemini CLI를 출시했을 때처럼, 또는 OpenAI가 무료 요금제에 월간 한도를 두고 Codex를 제공하듯 무료 등급을 내놓았어야 함. Muse 생태계로 사용자를 끌어들인 뒤 이용 한도를 줄여 유료 전환을 유도할 수도 있었음

OpenAI의 상위 모델 Sol 대신 중간급 Terra와 비교하고도 일부 벤치마크에서 졌으며, Opus를 포함한 비교에서는 하나를 제외하고 모두 패했음
개선하려는 건 좋지만 이런 마케팅용 비교는 불필요함. 최전선에 가까워졌다고 말하기 전에 중국 연구소를 가격이나 성능으로 이긴다는 명확한 목표부터 세우고 설득력 있게 입증한 뒤, 모델을 숨기는 식의 비교 없이 최전선을 논해야 함

OpenRouter에서 현재 약 180토큰/초 처리량이 나오는 점을 보면 Luna 정도의 훨씬 작은 매개변수 모델일 가능성이 큼. 중국 연구소와 비교하려면 DeepSeek-V4-Flash-0731이 더 적절하고 시의성도 있음
제시 방식은 혼란스럽지만 추론 휴리스틱까지 고려하면 비교 자체에는 어느 정도 일관성이 있음. 첫 토큰 대기 시간이 약 8초로 꽤 길어서, 비정상적으로 큰 배치로 디코딩 속도를 부풀렸을 가능성도 이론상 존재함

Meta가 Muse 1.2를 Terra·Opus급 모델과 경쟁시키려는 것일 수 있음. Sol은 Fable과 함께 그보다 한 단계 위라고 판단했을 가능성이 큼

Terra를 중간급 모델이라고 부르긴 어려움. 코딩에는 Terra xhigh만 사용하는데 사실상 모든 작업에서 훌륭하며, Sol과의 차이는 미미한 반면 한도 소모가 훨씬 크고 속도도 훨씬 느림

Meta는 그런 방식으로 경쟁하려는 게 아님이 분명함. 수익성 높은 광고 사업으로 가격을 낮춰 고객을 확보하고 관련성을 유지하려는 전략임

조금만 더 내려가면 Sol을 포함한 벤치마크가 있으며, 예상대로 Sol이 Terra와 Spark 1.2를 앞섬

사실상 Flash/Haiku급 모델인데 그래프에 Opus를 왜 넣었는지 모르겠음. Luna하고만 비교하는 게 맞음

Meta는 다시 가중치를 공개했으면 함. 현재 순위에서 최상위권도 아니므로 공개해도 손해가 없으며, 전체 공개 가중치 모델 중 최고는 아니더라도 서구권에서는 최고가 될 수 있음

정말 최고의 서구권 공개 가중치 모델을 갖고 있었다면 분명 출시했을 것임. 아직 Llama 4 Behemoth도 공개하지 않은 것으로 아는데, 이제 경쟁력을 잃었다는 정황이 뚜렷해 보임

muse-spark-1.1 출시 당시 가입해 받은 $20 무료 크레딧에는 이제 “무료 크레딧 사용 중 콘텐츠가 제품 개선에 활용될 수 있다”는 문구가 붙었으며, 크레딧 지급 당시에는 없던 조건임
Meta의 데이터 보관과 활용을 허용할 수 있다면 Contributor 가격은 DeepSeek-V4-Flash 수준으로 저렴하며, 현재 일반 muse-spark API 가격의 약 10분의 1이라 매력적임

데이터를 Meta로 돌려보내는 모델 버전의 API 비용도 크게 저렴함

과거 Qwen Code의 원격 측정 기능을 감사해 본 입장에서는, Zuckerberg가 공짜로 주는 제품이 의심스러움

별다른 경고 없이 “정책 위반”을 이유로 Contributor 모델 접근이 제한됐음. 당시 Kaggle 연구와 Apple 보안 작업을 하고 있었으며, 사이버 보안 지원을 최우선 제품 기능으로 다듬어야 함 model failed: API error 403 [request_id=27ef1dee-6366-4779-9057-ed7c27686fa9]: Your access has been restricted due to repeated policy violations. (permission_error)

신용카드를 등록해도 결제 한도를 설정할 수 없어 위험 부담이 너무 큼. 이메일 알림만 받을 수 있으니 실수 한 번으로 $100 청구서를 받을 것 같은 느낌

1.2가 이제 OpenRouter에 있으므로 그곳에서 시험해볼 수 있음. 키별 강제 한도를 지원함

결제 한도 없이 시험해볼 생각은 없음. 이런 가격 전략을 쓰면서 충전식 종량제를 제공하지 않는 건 납득하기 어려움