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AI 업데이트: LLM 벤치마크 도구 두 편, 프로덕션에서 진짜 통하는 모델 고르기
🤖 1320 in / 4297 out / 5617 total tokens 오늘은 깃허브 트렌딩에 올라온 벤치마크 프로젝트 두 개를 까본다. 둘 다 "이 모델이 진짜 쓸만한가?"를 검증하려는 시도인데, 방향이 다르다. 하나는 단일 모델의 극한 컨텍스트 성능을 파헤치고, 다른 하나는 다수 모델을 지속적으로 관측하는 대시보드다. ⭐ 오픈소스 Deep
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1M 컨텍스트가 기본이 됐다
세줄요약 Opus 4.6의 1M 컨텍스트 윈도우가 Max/Team/Enterprise에서 기본 제공으로 풀렸다. MCP Elicitation으로 서버가 작업 도중 사용자한테 직접 질문을 던질 수 있게 됐고, sparse worktree로 모노레포에서 필요한 디렉토리만 체크아웃한다. 200K에서 리소스 관리하던 시대가 끝나고, 이전에 불가능했던 걸 시도하는