(광고)📮 97개 언어 알아듣는 AI 등장!

함께 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파해요

2026년 9월 21일 모두레터

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님, AI와 대화할 때 답답함을 느낀 적 있으신가요? 말이 자연스럽게 이어지지 않거나, 여러 언어를 섞어 쓰면 잘 못 알아듣는 경우가 많았는데요. 이번 주에는 이런 아쉬움을 줄여주는 실시간 음성 AI 소식과, AI 운영 비용을 크게 낮춘 모델 소식을 함께 준비했어요.

[휴간 안내] 모두레터는 추석 연휴를 맞아 한 주 쉬어갑니다. 님, 따뜻하고 풍성한 한가위 보내시길 바랄게요. 💛

이번 주 AI 소식:

실시간 대화를 위한 Gemini 3.8 Live 출시
새로운 아키텍처가 적용된 DeepSeek-V4.1-Flash 공개

실시간 대화를 위한 Gemini 3.8 Live 출시

©Google

구글이 실시간 대화에 특화된 음성 모델 두 가지를 공개했어요. 제미나이 3.8 라이브는 대규모 서비스와 비용 효율성을 고려해 설계됐고, 제미나이 3.8 라이브 익스텐디드 씽킹은 고난도 작업을 위해 지능과 다단계 추론 성능을 더 끌어올린 모델인데요.

가장 눈에 띄는 변화는 시각 정보까지 함께 처리해 대화의 맥락을 이해할 수 있다는 점이에요. 97개 언어를 자동으로 감지해 언어 전환도 자연스럽게 이어지고, 대화 도중 필요한 정보를 찾거나 기능을 실행하는 것도 가능하다고 합니다. 개발자는 Gemini API와 구글 AI 스튜디오, LangChain이나 Vercel 같은 플랫폼을 통해 음성 기반 인터페이스를 손쉽게 만들 수 있고요, 일반 이용자는 구글 서치 라이브와 제미나이 라이브에서, AI Pro 이상 유료 이용자는 구글 워크스페이스에서도 사용해볼 수 있습니다.

'제미나이 3.8 라이브' 및 '3.8 라이브 익스텐디드 씽킹' 모델을 소개합니다

새로운 아키텍처가 적용된 DeepSeek-V4.1-Flash 공개

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딥시크가 새로운 아키텍처를 적용한 딥시크-V4.1-플래시를 공개했어요. 기존보다 작은 크기로 만들어졌지만 더 큰 모델로 확장할 수 있도록 설계됐고, 552B 규모의 MoE(전문가 혼합) 모델에 인코더-디코더 구조를 새로 적용해 입력 처리에는 8B, 출력 생성에는 16B 파라미터만 활성화되는데요.

가장 주목할 점은 메모리 사용량이에요. V4.1-플래시의 KV 캐시(대화 맥락을 저장해두는 메모리)는 이전 모델 대비 GPU HBM(고대역폭메모리) 사용량은 4분의 1, SSD 저장 공간은 8분의 1 수준까지 줄어 에이전트 운영 비용 부담이 크게 낮아졌다고 합니다. 이전 모델인 V4-프로보다 성능과 비용 효율, 속도가 모두 향상됐고, 일부 벤치마크에서는 최신 모델들과도 비교할 만한 결과를 보였다고 하고요, 기존 V4-프로 요청도 이 모델로 자동 전환되고 있다고 합니다.

Introducing DeepSeek-V4.1-Flash: smarter, faster, more efficient.

필진 I 하자혜, 신승연

🪵 첫걸음 용어집

MoE(전문가 혼합): 여러 전문가 모델 중 필요한 것만 골라 쓰는 방식
인코더-디코더: 입력을 이해하는 부분과 출력을 만드는 부분을 나눈 구조
KV 캐시: 대화 맥락을 기억하기 위해 잠시 저장해두는 데이터 조각
HBM(고대역폭메모리): 데이터를 빠르게 주고받기 위한 고속 메모리 기술
파라미터: 모델이 학습하며 조정하는 값, 모델 크기를 가늠하는 지표

오늘도 님을 응원할게요!

서울시 강남구 강남대로 324(역삼디오슈페리움) 2F

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