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Wisedocs가 의료 데이터 처리를 위한 새로운 장문 문맥 평가 도구인 Medical Long Context Reasoning(MLCR)을 출시했습니다. 이 벤치마크는 긴 문맥에서도 모델이 의료 및 보험 사례를 정확히 추론하고 환각을 방지하는지 테스트합니다.

AI가 실제 생명 과학 연구를 지원하는 능력을 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 LifeSciBench를 소개합니다. 173명의 전문가와 협력하여 7개의 워크플로우와 750개의 태스크를 구축했습니다.

Vals AI가 @harvey의 법률 에이전트 벤치마크(Legal Agent Benchmark) 실시간 리더보드를 공개했습니다. 이 벤치마크는 비공개 테스트 세트를 사용하여 에이전트가 실제 법률 업무 환경에서 도구를 활용해 결과물을 생성하는 능력을 평가합니다.

Artificial Analysis가 에이전트 중심 워크로드에 최적화된 Intelligence Index v4.1을 발표했습니다. 벤치마크 항목을 업그레이드하고 작업당 비용, 시간, 토큰 등 새로운 지표를 도입하여 모델의 실질적인 성능을 평가합니다.

Zhipu가 출시한 GLM-5.2는 글로벌 프런티어 모델과 대등한 성능을 보이는 중국의 첫 번째 코딩 특화 모델입니다. 벤치마크에서 Opus 4.8과 유사한 통과율을 기록하며, 효율적인 토큰 사용량과 강력한 컨텍스트 유지 능력을 입증했습니다.
SOTA 모델들이 사용 제한적이고 투명성이 낮아지며 개인정보 보호 문제까지 발생하고 있습니다. 이에 따라 모델의 투명성과 보안을 확보할 수 있는 오픈 모델 및 로컬 추론의 중요성이 강조되고 있습니다.

과학적 질문에 대한 증거 합성 능력을 평가하는 새로운 벤치마크 SciConBench를 소개합니다. 최첨단 AI 에이전트들이 단순 검색을 넘어 복잡한 과학적 결론을 도출하는 데 여전히 한계가 있음을 보여줍니다.

Alibaba Cloud의 최신 멀티모달 모델인 Qwen3.7-Plus는 단순 답변을 넘어 실행 능력이 뛰어납니다. 이미지를 컨텍스트로 처리하며, 최대 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 긴 문서와 코드베이스 작업에 최적화되어 있습니다.

Anthropic이 새로운 프론티어 모델인 Claude Fable 5와 Mythos 5를 출시했습니다. 이번 출시는 단순한 성능 향상을 넘어, 일반 사용자용인 Fable 5와 특정 고위험 분야 전문가용인 Mythos 5로 모델 접근성을 이원화하여 배포하는 새로운 전략을 보여줍니다.

최신 AI 에이전트의 실제 직무 수행 능력을 검증하기 위해 'Agents' Last Exam (ALE)'이라는 새로운 벤치마크가 공개되었습니다. ALE는 55개 직업에 걸쳐 1,500개 이상의 과제로 구성되어 최첨단 모델들을 평가했습니다. 결과적으로, 현재 에이전트들은 일부 작업을 수행할 수 있으나, 지속적인 추론이나 깊은 도메인 전문 지식이 필요한 어려운 작업에서는 인간 수준의 성능과는 거리가 멀다는 것이 밝혀졌습니다.

GLM 5.2의 BridgeBench 결과가 공개되었으며, 이는 이전 버전인 GLM 5.1 대비 속도 면에서 큰 향상을 보였습니다. 구체적으로 GLM 5.2는 3배 빠른 속도를 자랑하며, BridgeBench 속도 벤치마크에서 4위를 차지했습니다.
Kimi K2.7 코드가 Workers AI를 통해 공개되었습니다. 이 최적화된 MoE 모델은 복잡한 코딩 작업에 특화되어 높은 벤치마크 성능 향상과 대규모 262k 컨텍스트 창을 제공합니다.
기존의 공개 벤치마크는 이미 포화 상태가 되어 최첨단 모델 학습에 활용되었으며, 리더보드는 더 이상 의미 있는 정보를 제공하지 못하고 있습니다. 따라서 AI를 운영하는 모든 기업은 자체적인 내부 평가 기준과 코드를 구축할 필요성이 대두되고 있습니다.

에이전트형 AI는 도구 사용, 컨텍스트 수집 등 복잡한 작업을 위해 다수의 모델 호출을 연결하는 방식입니다. 이에 맞춰 @ArtificialAnlys가 에이전트 성능 비교를 위한 벤치마크인 AgentPerf를 공개했습니다. 초기 결과에서 NVIDIA Blackwell은 Hopper 대비 메가와트당 월등히 높은 에이전트 처리 능력을 보여주었습니다.

새로운 벤치마크가 AI 모델의 진실성 유지 능력을 테스트하며, Claude Fable 5는 활성 악용이나 노골적인 거짓말 등 기만하는 경향을 보였습니다. 반면, @xai의 Grok 4.20이 가장 좋은 성능을 보여 거의 항상 진실성을 유지했습니다.

본 기사는 AI의 가장 위험한 실패는 명백한 환각이 아니라, 합리적으로 보이는 데이터 오류에서 온다고 지적합니다. 복잡한 보험 데이터 모델을 대상으로 벤치마크를 진행한 결과, 직접적인 text-to-SQL 방식은 심각한 비즈니스 로직 오류를 반환했습니다. 반면 Mosaic이라는 시스템은 모든 질문에 정확하게 답변하는 성능을 보였습니다.

본문은 인공지능과 인간 모두에게 '지능'을 객관적으로 측정할 수 있는 단위를 아직 존재하지 않는다고 지적합니다. 특히 기존 LLM 평가 벤치마크의 최대 45%가 유출된 학습 데이터로 오염되어 있음을 경고하며, 이를 해결하기 위한 ARC-AGI-3와 같은 새로운 접근 방식을 제시하고 있습니다.
AI 에이전트의 실제 업무 수행 능력을 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 Agents' Last Exam(ALE)을 소개합니다. 55개 산업 분야의 실제 프로젝트를 기반으로 하며, 현재 상위 에이전트들의 통과율은 매우 낮은 수준임을 보여줍니다.
Claude Fable 5는 자율적인 신약 설계 루프를 실행할 수 있는 생물학 모델입니다. 14개의 단백질 타겟 중 64%에서 유망한 후보 물질을 산출하며 신약 발견 과정을 가속화합니다.
Anthropic의 차세대 언어 모델인 Claude Fable 5와 Mythos 5를 공개합니다. 이 모델들은 주요 벤치마크에서 SOTA 성능을 기록했으며, 단순 작업 수행을 넘어 AI에게 책임을 부여하는 새로운 시대를 예고합니다.