중국 모델 4개 조합, 낮은 비용으로 Opus 앞서는 중국어 원문 기사를 한국 독자에게 맞춰 다시 정리한 기사다. 핵심은 The cheaper four-model ensemble is a cost argument as much as a benchmark argument.
무엇이 달라졌나
확인 가능한 주요 사실은 OpenSquilla 0.5.0 Preview, DeepSeek v4, GLM-5.2, Kimi K2.7 and Qwen3.7, Brave Search score 64.09, 8.42% above Opus 4.8, about 92% lower cost, DuckDuckGo score 60.85, and $0.39 per task versus Fable 5 at $1.21이다. 이 숫자들은 발표 문구와 실제 검증 대상을 구분하게 해준다.
왜 중요한가
For agent traffic billed per token, reducing a deep-research task from around a dollar to cents can change whether a workflow scales. AI 산업은 이제 성능 발표만이 아니라 비용, 공급, 규제, 현장 운영까지 함께 평가받고 있다.
다음 관전점
The next releases need to show whether diversity sampling and consensus aggregation work outside search-heavy benchmarks. 다음 확인 지점은 벤치마크보다 실제 고객 환경과 장기 사용에서의 안정성이다.
출처 확인: OpenSquilla release notes, DRACO benchmark data and project documentation, CocoLoop.