물리 세계의 AI. 휴머노이드 로봇, 신체를 가진 파운데이션 모델, 실세계 조작.
Anthropic은 AI 에이전트가 물리 기기를 안전하게 조작하기 위한 공통 사양인 Model Hardware Standard(MHS)의 리서치 프리뷰를 연구실과 첨단 제조 기업을 대상으로 한 1차 참여자에게 공개했다. 현미경, 액체 핸들러, 로봇 팔 등 여러 기기를 동시에 조작할 수 있으며, 기기 통합 작업을 수 주에서 수 개월이 걸리던 것을 몇 시간에서 몇 분으로 줄일 수 있다고 밝혔다. 오픈소스화에 앞서 안전성 평가와 모범 사례를 함께 구축한다.
선정 이유: 드라이버, 참조 파일, MCP 등 연결 구조와 여러 기관의 초기 사례가 함께 제시되어 있어 물리 기기에 에이전트를 적용하는 현황을 파악하기 좋다.
Google DeepMind가 Gemini 4 Argon을 공개했다. 물리 이해, 코드 생성, 시각·의미 추론이 크게 발전했다고 밝혔으며, Embodied Reasoning(ERQA) 벤치마크에서 순수 추론만으로 87%를 기록해 다른 프런티어 모델을 앞선다고 설명했다. gemini-4-argon이라는 이름으로 Google AI Studio, Gemini API, Google Antigravity에서 사용할 수 있다.
선정 이유: 로봇 제어와 Real2Sim 등 네 개 영역의 구체적인 프롬프트 예시가 실려 있어, 물리 추론 모델의 활용법을 자신의 작업에 옮겨 검토하기 쉽다.
Google이 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon의 제공을 시작했다. AI Studio와 Gemini Platform의 API, Google Antigravity, Gemini 앱, AI Mode에서 이용할 수 있으며, 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다. Vals Index에서 1위를 차지했다고 하며, 코딩, 금융, 법무, 사이버 보안, 과학 분야의 활용 사례도 함께 소개됐다.
선정 이유: 코딩과 과학 연구, 안전성 평가까지 구체적인 수치가 포함된 사례가 제시되어 도입처별 활용법과 제공 조건을 비교하기 쉽다.
Google DeepMind는 사이클론의 진로, 강도, 바람 구조를 단일 모델로 예측하는 WeatherNext를 Nature 논문으로 발표하고, WeatherNext 2와 WeatherNext Cyclones의 코드 및 모델 가중치를 공개했다고 밝혔다. 3일 앞의 예측이 기존 모델의 2일 앞 예측 정확도에 해당하며, 평균적으로 하루치 예측 정확도가 더해진다고 한다. 소형 버전인 WeatherNext 2-mini도 함께 공개됐으며, 무료 Colab 노트북에서 단일 TPU로 실행된다.
선정 이유: 단일 모델로 진로, 강도, 바람 구조를 예측하는 방식과 가중치 및 코드의 공개 범위가 구체적으로 제시되어, 기상 분야에서의 재활용을 검토할 자료가 된다.
Google DeepMind가 로봇용 Gemini Robotics 2를 발표했다. VLA인 Gemini Robotics 2, 추론 모델인 Gemini Robotics ER 2, 온디바이스용 Gemini Robotics On-Device 2 등 3개 모델로 구성되며, 휴머노이드의 전신 제어와 여러 로봇의 협업을 가능하게 한다. ER 2는 Google AI Studio에서 이용할 수 있고, VLA와 On-Device 모델은 조기 액세스 파트너를 대상으로 제공된다.
선정 이유: 전신 제어, 섬세한 손 조작, 여러 로봇의 협업을 3개 모델의 역할 분담으로 정리해 제공 범위와 적응에 필요한 데이터 양을 확인하기 쉽다.