2026-01-03: 딥시크 R2, 제미나이 3.5, 로컬 AI 하드웨어
2026. 1. 3.
📅 요약 개요
2026년 초 AI 커뮤니티는 딥시크(DeepSeek)의 R2 출시 루머와 제미나이(Gemini) 3.5의 성능 변화에 집중하고 있습니다. 특히 벤치마크 성능 과시를 위한 데이터 오염(Bench-maxxing)에 대한 경계심이 높아졌으며, 데이터 센터를 거치지 않는 로컬 AI 기기와 **지속적 학습(Continual Learning)**이 2026년의 핵심 트렌드로 부상하고 있습니다.
🔧 도구, 모델 & 기술 리소스
- DeepSeek R2: 이번 주 출시 예정 루머. 특히 코딩 성능(SWE-bench)에서 클로드(Claude) 4.5 Opus와 경쟁할 것으로 기대됨.
- Gemini 3.5 Pro/Flash: 익명의 성능 테스트가 진행 중이며, 텍스트 입력 전용 모델로 추정됨. 3 Pro GA(일반 안정화) 버전 업데이트가 임박함.
- Grok 4.2 / 4.20: LMArena에서
Vortexshade,Quantumcrow라는 가명으로 테스트 중인 것으로 추정. 추론(Reasoning) 성능 강화 모델 포함. - MiniMax M2.1: Aider 벤치마크 결과 공유됨. Python 통과율 67.6%로 양호한 성능을 보임.
- Mimo V2 Flash: Xiaomi의 15B 활성 파라미터 모델. Vercel AI Gateway를 통해 접근 가능.
- BPAM (GitHub): 실시간 이미지 처리를 위한 픽셀 적응형 MLP 기술 오픈소스 공개.
💡 팁, 기법 & 모범 사례
- Context Folding 기법: 긴 대화 기록이나 에이전트의 컨텍스트를 재귀적으로 압축하여 토큰 비용을 줄이고 시스템의 신뢰도를 유지하는 방식 권장.
- JSON 기반 파일 관리: 대규모 코드베이스나 폴더 구조를 LLM에 입력할 때, 각 파일을 JSON 형태로 요약하여 프로그래밍적으로 처리하는 것이 토큰 효율성 면에서 유리함.
- 추론 모델 활용: 복잡한 코딩 작업 시 GPT-5.2 Codex나 Claude 4.5 Opus와 같은 모델을 교차 활용(Ensemble)할 때 가장 안정적인 결과 도출.
💼 비즈니스, 제품 & 시장 인사이트
- 로컬 AI 기기의 위협: Perplexity CEO 아라빈드 스리니바스는 로컬 칩에서 직접 구동되며 워크플로우를 학습하는(Test Time Training) 로컬 AI가 향후 데이터 센터의 가장 큰 위협이 될 것이라 예측.
- OpenAI 하드웨어 진출: 조니 아이브와 협업 중인 펜 형태의 AI 기기(코드명 ‘Gumdrop’) 루머 구체화. 마이크와 카메라를 통해 주변 환경을 인식하고 수기 메모를 즉시 디지털화하는 기능 포함.
- 2026 트렌드 전망: 에이전트의 시대를 지나 ‘지속적 학습(Continual Learning)‘이 가능한 모델들이 상용화될 것으로 보임. 이는 외부 스캐폴딩 없이 모델이 스스로 컨텍스트를 재구성하는 능력을 의미.
⚠️ 주의사항, 이슈 & 피해야 할 것들
- 벤치마크 오염(Benchmark Contamination):
IQuest-Coder-V1-40B등 일부 모델이 81.4%의 높은 SWE-bench 점수를 기록했으나, 깃 히스토리 유출 및 테스트 데이터 학습 의심으로 인해 신뢰도 하락. 직접 테스트 필수. - Gemini 3 Pro 성능 저하: 최근 업데이트 이후 추론 성능이 Flash 모델보다 떨어지거나 토큰 사용량이 제한되는 ‘너프(Nerf)’ 이슈 보고됨.
- GPU 및 RAM 수급: 로컬 AI 모델 구동을 위한 고용량 RAM(128GB DDR5 등) 수요 증가로 인한 가격 상승 및 수급 불안정 주의.
🔗 공유된 링크 & 리소스
- 논문: Hyper-Connections (HC) - 딥시크 연구진이 참여한 새로운 잔차 연결 패러다임 제안.
- 벤치마크: MisguidedAttention GitHub - 잘못된 정보가 섞였을 때 LLM의 추론 능력을 테스트하는 프롬프트 모음.
- 모델 테스트: Artificial Analysis Video Arena -
Sisyphus,Sicily등 미공개 비디오 생성 모델 테스트 가능.
📌 실행 가능한 핵심 사항
- 코딩 모델 교체 검토: 딥시크 R2 출시 직후 실사용 테스트를 통해 클로드 4.5 Opus를 대체할 수 있을지 가성비 측면에서 검토할 것.
- 로컬 개발 환경 강화: 로컬 LLM 성능 향상에 대비하여 개발 장비의 RAM을 64GB~128GB로 업그레이드하는 것을 고려.
- 데이터 오염 검증: 새로운 모델 도입 시 벤치마크 점수 대신 실무 관련 복잡한 엣지 케이스를 직접 던져보는 내부 평가 지표 구축 필요.