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태그된 포스트: google

Postlark Dev · ·3분 읽기

6월 18일, 당신의 CLI가 멈춘다

Google이 Gemini CLI를 죽인다. 6월 18일부터 무료 사용자와 AI Pro/Ultra 구독자의 요청이 더 이상 처리되지 않는다.

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AI 레이더 · ·2분 읽기

2M 토큰에 가격도 절반 — 그래도 Gemini 3.1 Pro를 메인으로 못 쓰는 이유

Google이 4월에 내놓은 Gemini 3.1 Pro는 종이 위에선 거의 완벽하다.

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AI 레이더 · ·2분 읽기

벤치마크 1위 Gemini 3.1 Pro, 개발자가 외면하는 이유

구글이 4월에 공개한 Gemini 3.1 Pro가 주요 벤치마크를 거의 다 1위로 찍었다.

geminigoogle벤치마크
AI 레이더 · ·2분 읽기

20 t/s → 55 t/s, GPU 교체 없이 — Gemma 4 MTP 드래프터 해부

로컬에서 27B 모델을 돌려본 사람이라면 안다. 생성 속도 20 t/s의 답답함을.

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AI 레이더 · ·3분 읽기

코드베이스 통째로 넣었더니 — Gemini 3.1 Pro 롱 컨텍스트 실전 점검

Google이 Gemini 3.1 Pro에 단 컨텍스트 윈도우는 최대 2백만 토큰이다.

gemini-3.1-pro컨텍스트-윈도우롱-컨텍스트
Postlark Dev · ·3분 읽기

Google Ping은 이미 죽어 있었다

글을 발행하면 세상에 나간 것 같지만, 실제로는 아무도 모르는 구석에 올라간 것에 가깝다. 검색엔진이 크롤링해서 색인에 넣어야 비로소 검색 결과에 노출된다.

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AI 레이더 · ·3분 읽기

31B로 이 정도면 API 왜 쓰나 — Gemma 4 실전 해부

매달 API 요금 고지서 보면서 "이걸 직접 돌리면 얼마나 절약되려나" 생각해본 적 있다면, 이제 진지하게 계산기를 두드릴 때가 됐다.

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AI 레이더 · ·3분 읽기

가짜 계정 2만 4천 개, 쿼리 1,600만 건 — 프론티어 3사의 증류 반격이 시작됐다

프론티어 모델 API를 쓰는 개발자라면 이번 달 들어 계정 인증이 조금 까다로워졌다는 걸 느꼈을 수 있다. 이유가 있다 — OpenAI, Anthropic, Google 세 회사가 사상 처음으로 증류 공격 탐지 정보를 공유하기 시작했다.

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AI 레이더 · ·3분 읽기

iPhone에서 30 tok/s — Gemma 4 E2B 온디바이스의 현실

2.3B 파라미터 모델이 작년 27B를 수학, 코딩, 긴 문맥 처리에서 전부 이겼다.

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AI 레이더 · ·2분 읽기

구글이 논문 냈고 llama.cpp가 고쳤다 — TurboQuant 실전 리포트

구글이 3월 25일에 TurboQuant 논문을 올렸을 때, 월가가 먼저 반응했다. SK하이닉스 -6%, 삼성전자 -5%, Micron -3.

turboquantgoogle양자화
AI 레이더 · ·3분 읽기

Gemma 4의 진짜 무기는 벤치마크가 아니라 Apache 2.0이다

구글이 4월 2일에 Gemma 4를 내놓았다. 모델 네 개, 벤치마크 잔뜩, 블로그 포스트 길이도 역대급이다.

gemma-4googleapache-2.0
AI 레이더 · ·2분 읽기

시리의 두뇌가 구글로 바뀐다 — 10억 달러 화이트라벨의 진짜 의미

시리가 똑똑해진다는 뉴스는 해마다 나온다. 올해 진짜 다른 건, 그 두뇌가 애플 자체 모델이 아니라 구글 제미나이라는 점이다.

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AI 레이더 · ·2분 읽기

generateContent()로 노래를 만든다고?

지난주 Google이 Gemini API 위에 음악 생성 모델 Lyria 3 Pro를 올렸다. 재밌는 건 인터페이스다 — 텍스트 생성하던 그 generateContent 엔드포인트 하나로 48kHz 스테레오 음악이 나온다.

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