AI Film Maker l Vibe Coding l Builder l AI NewsㅣWeb3ㅣBlockchain
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Space Bunny 정체가 이거였네요
MiniMax가 방금 M3.1 Flash 공식 발표했는데 토큰 200조 넘게 쓰이면서 순위 휩쓸던 그 Space Bunny가 이 모델 초기 버전이래요
가격은 100만 토큰에 입력 0.15달러 출력 0.6달러
M3보다 3분의 1 값에 속도는 3배라고 하고
코딩 DeepSWE 74%
가중치는 10월 23일에 공개 예정이에요
MiniMax M3.1 Flash: Space Performance + Bunny Speed
🚀🐰 Yes, Space Bunny - which has topped global leaderboards with 200T+ tokens - was an earlier version of M3.1 Flash.
💰Redefining the performance economics of agentic AI. M3.1 Flash achieves frontier-level intelligence across key tasks such as Cowork (Automation-Bench: 62%; ALE: 30%), Coding (DeepSWE: 74%) and Visual Reasoning (BabyVision: 91%), at 1/3 the cost of M3 and 3x the speed.
API pricing (flat rate): $0.15 / $0.60 per 1M input/output tokens, with cache reads at $0.015 / 1M tokens.
Model weights will arrive on Oct 23.
API: platform.minimax.io
M Plan: minimax.io/m-plan
MiniMax Code for desktop: agent.minimax.io/download
MiniMax M3.1 Flash 프리뷰 떼고 정식으로 풀렸어요
공식 계정은 아직 조용한데 API 문서 모델 목록엔 벌써 맨 위에 올라가 있어요
100만 토큰 컨텍스트에 멀티모달 코딩 모델이고
생각 깊이를 조절하는 옵션이 새로 붙었어요
M2.7이랑 M2.5는 레거시 칸으로 내려갔고요
DeepSeek V4.1 Flash 나온 지 이틀 만에 또 Flash네요
628명 왔는데 다음 날 다시 온 사람은 4명쯤이에요
Claude Code로 만든 게임을 크레이지게임즈에 올린 개발자가 대시보드 숫자를 그대로 깠더라고요
664판 플레이에 평균 3분
1분 넘게 붙잡힌 사람 31%
다음 날 재방문 0.70%
수익은 0원, 테스트 기간이라 광고가 아예 꺼져 있어서요
크레이지게임즈 공식 가이드엔 잘 되는 게임이 다음 날 10~15% 돌아온다고 나와 있어요
628명이면 63~94명은 와야 되는 거고
광고 수익 배분도 이 숫자 넘겨서 정식 출시로 넘어가야 시작돼요
AI로 만드는 속도는 진짜 빨라졌는데
돈 되는 건 결국 다음 날 다시 오는 사람 수네요 이거
쇼츠도 크게 다르지 않고요
45%는 과세표준이 10억 넘어야 붙는 세율이에요
쇼츠로 2,181만 원 벌었는데 45% 구간이라 천만 원 토해내야 하냐는 질문이 크리에이터 갤러리에 올라왔대요
본업 실수령 9천만 원 기준으로요
근데 실수령은 과세표준이 아니라서 거기서부터 안 맞아요
국세청 세율표 보면 과표 8,800만~1.5억이 35% 구간이고
2,181만 원을 통째로 35%에 얹어도
지방세까지 38.5%, 840만 원쯤이에요
과표 1.5억 안 넘는 선이면요, 경비 빼면 더 내려가고
천만 원은 안 나와요 적어도
AI로 쇼츠 뽑으면 클링이나 챗GPT 구독료도 매달 꽤 나가는데
이게 경비로 들어가는지는 따로 물어볼 만해요
30일 안에 15개, 이틀에 한 개꼴이에요
X가 세로 영상 올리는 크리에이터한테 보너스 주는 Video Kickstart Bonus를 시작했어요
조건은 생각보다 단순하더라고요
세로, 3분 안 넘게, 내가 직접 만든 영상
서로 다른 15일에 하나씩은 올려야 하고
다른 데 올렸던 영상도 워터마크만 없으면 된대요
초대받은 사람만 되고 등록은 10월 30일까지예요
금액은 공식 글엔 없고 최대 5,000달러라는 얘기만 돌고 있어요
AI 영상 하는 분들은 워터마크가 제일 걸릴 거예요
로고 박힌 채로 받은 건 못 쓰고 깨끗한 원본만 되니까요
저는 테라 알티아 숏폼 세로로 다시 뽑아서 15일 채워 보려고요
초대 왔는지부터 확인하고요
스파이더버스도 AI 썼다는 영상이 조회 75만을 넘겼어요
근데 내용 보면 요즘 말하는 생성형 AI랑은 좀 달라요
1편 만들 때 소니 이미지웍스가 얼굴 잉크선 그리는 툴에 머신러닝을 붙인 건데
아티스트들이 캐릭터를 이리저리 돌려 가며 직접 그린 선으로 학습시켰대요
캐릭터 하나당 600프레임 정도요
그래서 AI는 첫 선만 깔아 주고
애니메이터가 어긋난 데만 고치는 식이었다고 해요
코나 귀, 손처럼 움직임이 예측되는 선 위주로요
결국 남이 그린 걸로 통째로 뽑은 게 아니라
자기 팀 그림을 반복 작업에 쓴 거라서 저는 이게 더 와닿았어요
클링 돌릴 때 제가 제일 공들이는 것도 캐릭터 시트라
다음 에피소드 들어가기 전에 시트부터 다시 손보려고요
261KB 읽을 걸 7.4KB로 끝냈어요
에이전트가 쓰는 grep 대신 색인 검색으로 찾아 봤더니요
XERJ라는 건데
폴더를 통째로 색인해 두면 에이전트가 파일을 하나씩 열어 보는 대신
필요한 함수나 문단만 파일 이름이랑 줄 번호 붙여서 받아 와요
러스트로 짠 실행 파일 하나라 설치도 간단하고요
직접 돌려 봤어요
파이썬 표준 라이브러리 530파일 10MB 색인하는 데 15.7초
같은 질문 5개를 grep이랑 나란히 돌렸는데
함수 이름으로 찾은 2개는 둘 다 1위가 정답이었고 446바이트, 208바이트만 돌려줬어요
grep으로 찾고 그 파일 열면 47KB, 49KB쯤 되거든요
문장으로 물은 건 좀 갈렸어요
3개 중 딱 맞힌 게 하나, 파일만 맞힌 게 하나
HTTP 요청 첫 줄 파싱하는 곳은 10위 안에도 없었고요
261KB도 찾은 4개만 합친 거고 grep 쪽은 정답 파일 하나만 열었다고 친 숫자예요
레포 설명엔 grep보다 토큰 40배 적다고 써 있는데 저는 바이트로만 재서 토큰이랑 비용은 아직 몰라요
별 7,989개에 Apache 2.0이에요
이름 알고 찾을 땐 확실히 쓸 만하네요 이거
다들 에이전트한테 코드 찾으라고 할 때 함수 이름으로 시키세요 아니면 말로 시키세요?
돌린 명령이랑 조건은 아래에 ↓
제가 돌린 순서예요
공식 설치 명령도 있는데 저는 깃허브 릴리스에서 리눅스용 압축 파일 받아서 sha256 맞는지 보고 풀었어요
버전은 1.0.0-rc.96이에요
xerj --insecure --data-dir ./data &
xerj autoindex ./stdlib
xerj def urlsplit
xerj search "how asyncio cancels a task when the timeout expires"
xerj gain
비교는 이렇게 했어요
1. grep 쪽은 grep -rn 출력에 정답 들어 있는 파일 하나를 통째로 연 바이트를 더함
2. XERJ 쪽은 search나 def 출력 그대로(기본 5개)
3. 정답 파일이 몇 위에 나오는지 같이 봄
해 보니까 막연한 문장보다 함수 이름이나 코드에 나올 단어를 넣을수록 잘 맞았어요
py_encode_basestring처럼 이름을 넣으니 json/encoder.py 37번째 줄이 바로 1위로 나왔고요
기본 검색은 오프라인 단어 기반이에요
의미 검색은 --embed-mode neural로 켜는데 처음에 모델을 90MB쯤 받아요, 저는 안 켜고 기본으로만 돌렸어요
클로드 코드나 커서에 붙일 땐 xerj init 하면 MCP랑 스킬이 같이 들어간다고 README에 있어요
저는 이건 안 해 봤고 에이전트 없이 명령을 제가 직접 쳐서 쟀어요
알아 둘 것도 있어요
--insecure는 TLS랑 API 키 인증을 다 끄는 옵션이라 내 컴퓨터 혼자 쓸 때만 쓰세요, 기본으로 127.0.0.1에만 열려요
실행 파일이 140MB쯤이고 10MB 코드 색인하니 데이터 폴더가 35MB 나왔어요
README에도 모델이 이미 외운 유명 라이브러리에선 효과가 덜하고 사내 코드나 덜 알려진 코드에서 낫다고 적혀 있어요
제 테스트는 8코어 리눅스였어요
언리얼 엔진 1 만들 때
시간의 70%는 그냥 타이핑이랑 리팩터링이었대요
팀 스위니가 오늘 직접 쓴 글이에요
진짜 머리 쓰는 건 30% 정도였고
어셈블리 텍스처 매퍼, BSP 트리, 네트워킹 같은 거요
타이핑하는 동안에도 생각은 그쪽에 가 있었다고 해요
그래서 AI가 그 70%를 가져가는 건 당연하게 봤는데
놀란 건 어려운 30%까지 꽤 깔끔하게 푼다는 거래요
본인 표현으로는 즉석 카맥 같다고요
3D 씬도 툴을 직접 만지거나 원본 파일을 읽어서 이해한다고 하고요
98년에 어셈블리 버렸을 때도 하나도 안 아쉬웠다면서
게임이든 엔진이든 결과물이 중요하다고 마무리했네요
영상도 비슷한 것 같아요 제 경우엔
클링 돌리면 다시 뽑고 이어 붙이는 데 시간이 제일 많이 가는데
그게 줄어들면 남는 건 뭘 찍을지 정하는 일이라서
그 30% 쪽에 시간 더 쓰려고요
When I was writing Unreal Engine 1, my time was divided as follows:
- Around 30% went to seriously deep coding on hard problems: assembly language texture mappers, C++ BSP trees, data persistence, object oriented systems design, and networking.
- Around 70% was just typing and refactoring large bodies of code needed for a complete engine feature set. This was not hard, and while I was doing it my mind was mostly on the deeper coding topics, thinking and planning for what's next. It didn't feel much different from vibe coding today, except that it was just me typing code on an IBM Model M keyboard rather than prompting it and reviewing the results.
So, it has always seemed perfectly logical that we would rely on AI for that 70%, once the AI could do it with a similar quality standard as we could, which has never been perfection. It came as no surprise that, after a few years of AI model evolution, it was able to take the reigns on that 70% and free up programmers' time for more valuable tasks.
What's more of a surprise is the emergence of AI as a sort of insta-Carmack able to solve hard technical problems quite cleverly and often cleanly, and that it's able to reason about and work in complex 3D scenes both by operating the tools and by directly understanding the raw data files.
I abandoned assembly language in 1998 when out-of-order CPUs made much simpler C/C++ code faster, and never I missed it. If prompting through architectural documents, concept art, and design plans can transcend typing code and tweaking vertices, that will enable developers to spend their time on higher-level, higher value technical and creative tasks.
What matters is the end product, whether it's a game or an engine. Anything developers can do to try out more ideas and make better software and games faster is a win for everyone.
🚨 오후 4시라고 했는데 벌써 초기화 됐어요 코덱스
Tibo가 한국 시간 새벽 6시 12분에 Done 올렸고
한도 다 쓰셨던 분들 지금 다시 채워져 있을 거예요
전 이따 점심에 젠스파크 해커톤 참여하는데
젠스파크 쓰면서 아스트라 울트라로 돌려볼까봐요 ㅎㅎ
영상 생성기 안 쓰고 25분짜리 애니를 만들었대요
프레임 전부를 Claude가 코드로 그려서요
Gus & Spark라는 작품인데
1화는 Opus 5.5 MAX가 15시간 넘게 붙어서 코드 3.4만 줄, API 가격으로 370달러쯤 들었다고 해요
오늘 아침 나온 2화는 20시간 넘게 걸렸고
새 코드 5만 줄 정도에 1,670달러래요
이번엔 로컬 음성 모델로 목소리도 넣었는데 화면은 여전히 다 코드고요
한 편 만에 비용이 4배 넘게 뛴 거라
만든 분도 주 1화로 갈까 한다네요
퀄리티는 아직 손볼 게 많다고 본인이 먼저 써놨고요
영상 만드는 입장에선 계산이 좀 달라요
클링으로 25분 채우려면 10초짜리로 쳐도 150개를 뽑아서 이어 붙여야 하는데
여긴 맘에 안 드는 장면을 다시 뽑는 게 아니라 코드를 고치는 거라서요
저는 직접 해 본 건 아니고 만든 분 글 보고 정리한 거예요
실제 프롬프트를 첫 댓글에 올려놨다길래 그거부터 뜯어보려고요
The first ever CLAUDE MADE ANIME is out!!
It's called Gus & Spark and 25 minute episode. Opus 5.5 MAX worked on it for over 15 hours, and wrote it code by code with 0 AI generated video.
- 34K lines of code
- 986M tokens, about $370 at API prices
I believe Fable 5.5 should be able to produce even higher quality anime!
In the future all 3D animated videos can be created by Claude without any AI generated video.
숏츠 16개 올리면 월 최대 270만원
유튜브가 이번에 시작한 Shorts 보너스예요
근데 아무나 주는 건 아니고 수익창출 중인 채널 중에 초대받은 사람만이래요
한국도 시범 국가에 들어갔고 기간은 11월부터 1월까지
270만원은 최대치고 조회수 따라 달라진다고 하네요
한 달에 16개면 이틀에 하나 정도예요
AI 쓰면 개수 채우는 건 어렵지 않은데 비슷한 거 찍어내듯 올리면 애초에 수익창출이 안 돼요
결국 하나씩 다르게 만들 수 있냐가 문제네요
초대 받은 분 계세요?
저도 이제 막 자동화 유튜브 시작했는데
성과 나오면 공개할게요! ㅎㅎ
리셋 기다리시던 분들
이번엔 리셋 대신 덜 닳게 바꿨대요
OpenAI Codex 쪽 Tibo가 오늘 올린 Day 12 글인데
Codex랑 Work에서 같은 요금제로 실제 쓸 수 있는 양이 늘었다고 해요
바꾼 건 세 가지예요
서브에이전트끼리 컨텍스트를 같이 써서 같은 내용을 매번 다시 안 읽고
캐시를 더 오래 붙잡아 두고
요청 라우팅을 손봐서 캐시에 걸리는 비율을 올렸대요
결국 했던 계산 또 하는 낭비를 줄인 거예요
서브에이전트 여러 개 띄워 쓰는 분들이 제일 크게 느낄 것 같고요
얼마나 늘었는지 숫자는 아직 안 나왔어요
저도 직접 비교해 본 건 아니라서
며칠 써 보고 체감되면 다시 올릴게요 그때
🚨 DeepSeek V4.1 Flash 새 버전 나왔어요 방금
이름은 DeepSeek-V4.1-Flash-1017
오늘 날짜가 붙은 업데이트 버전이고 웹, 앱, API가 전부 바로 바뀌었대요
가중치도 허깅페이스에 오픈소스로 풀렸고요
공식 표 보니까 숫자가 꽤 세요
DeepSWE 77.0으로 Claude Opus 5(74.0), GPT-5.6 Sol(73.0)보다 위고
Terminal-Bench 4.0은 이전 버전 31.2에서 42.3으로 확 올랐어요
더 놀라운 건 비용이에요
DeepSWE 기준 작업 하나에 0.2달러 정도 쓰고 77%가 나와요
Opus 5는 최고 설정에서 10달러 넘게 써도 74% 안팎이고요
물론 HLE나 Terminal-Bench는 아직 Opus 5가 앞서요
그래도 이 가격이면 코딩 에이전트 기본 모델로 돌려 볼 만하겠네요 진짜
저는 아직 직접 써 보진 못했고 DeepSeek 공식 발표만 정리한 거예요
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here!
Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API.
🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model.
1/4
손글씨 120쪽을 폰트로 만들었는데
프롬프트 한 번, 1시간 6분, 12.93달러였대요
Claude 공식 계정이 요즘 눈에 띈 작품 6개를 골랐는데
이게 제일 오래 보게 되네요
영상 끝에 Claude Code 세션 기록으로 잰 비용까지 붙어 있어요
나머지도 하나씩 보면
산불이 시간 따라 어디로 번지는지, 핫스팟까지 추적하는 분석 프로토타입 (Opus 5.5)
공책에 낙서하듯 두는 체스 (Sonnet 5.5)
손으로 밀어 보면서 보는 전자기장 시뮬레이션 (Opus 5.5)
심장내과 펠로우가 만든 관상동맥 조영 판독 3D 교육 도구
Haiku 5.5가 하이쿠 20편 쓰고 장면을 전부 자바스크립트로 그린 것
거창한 서비스보다 혼자 만드는 작은 도구가 많아서 좋더라고요
특히 의사가 교육 도구를 직접 만든 건
현업에 있는 사람이 필요한 걸 바로 만들어 버리는 거라 신기해요
저는 직접 해 본 건 아니고 공식 소개 영상만 보고 정리한 거예요
폰트는 이참에 저도 한번 해 보고 싶네요 진짜
코덱스 사용량, 이번엔 리셋 말고 효율로 늘려 줬대요
Tibo가 방금 Day 12 공지 올렸어요
서브에이전트끼리 컨텍스트를 같이 쓰고 캐시도 더 오래 들고 있고
요청 라우팅까지 손봐서 캐시 적중이 늘었다고
한도 숫자가 바뀐 게 아니라 같은 한도로 더 오래 쓰는 쪽이에요
며칠 전에 말한 "다 같이 사용량 확 늘어날 계획"이 이건가 싶네요
서브에이전트 많이 돌리는 분들은 체감 꽤 클 것 같아요 이거
ChatGPT 안에서 에이전트가 여러 명 같이 일하게 됐어요
OpenAI가 GPT-6 Astra Pro를 업그레이드했대요
답이 더 빨라지고
플러그인이랑 툴 쓰는 것도 나아졌고요
제일 눈에 띄는 건 병렬 에이전트예요
한 작업을 여러 에이전트가 나눠서 동시에 하고
각자 어디까지 했는지 따라가 보다가
끝난 건 열어서 검토할 수 있대요
Codex나 Claude Code에서 에이전트 여러 개 띄우던 걸
이제 채팅 탭에서 바로 하는 느낌이에요
혼자 일하는 저한텐 제일 반가운 기능이에요 이거
팀이 하나 생긴 기분이라서요
다만 Pro 요금제 전용이고
저는 아직 못 써 봤어요
OpenAI 발표 내용만 정리한 거예요
에이전트 여러 개 돌릴 수 있으면
어떤 일부터 나눠 맡기실 것 같아요
GPT-6 Astra Pro in ChatGPT got an upgrade with faster responses and improved use of plugins and tools.
And now, multiple agents can tackle different parts of a task in parallel. You can follow each agent’s progress and open completed tasks to review their work.
Now available to Pro users in the Chat tab.
클링 4.0, 이제 터미널에서도 돌아가요
Kling AI가 오늘 정식으로 전면 공개했어요
웹 생성 화면도 새로 바뀌었고
MCP랑 CLI로도 4.0을 붙일 수 있대요
그동안은 일부만 열려 있던 느낌이 있었는데
이제 새 화면에서 누구나 4.0 쓰는 쪽으로 열린 거고요
저는 호떡 시리즈를 이미 4.0·4.0 Flash로 뽑고 있고
MCP도 붙여 둔 상태예요
브라우저 안 열고 에이전트에서 바로 돌리는 쪽이
이참에 더 편해질 것 같아요
공식 데모는 4K 영상도 나와 있더라고요
카드에 MCP·CLI 포인트만 정리해 뒀어요
웹만 쓰시던 분들은 워크플로 한번 바꿔 보시면 좋을 것 같아요
For Those Who Create. KLING 4.0 Is Now Fully Available. 🎬
What’s New, Starting Today
🖥️ Access Kling 4.0 through a refreshed creation interface on kling.ai
🔗 Access Kling 4.0 through MCP and CLI for greater flexibility in your video creation workflow
Coming Soon
🎨 10-bit HDR video output at 4K and 1080p resolutions
🛠️ API access for enterprise customers and developers
You call the shots. Let the creating begin!#Kling4 #KlingAI
이 9초짜리 영상, 편집 앱 하나도 안 열고 만들었어요
HTML 78줄이 전부예요
헤이젠이 공개한 HyperFrames예요
웹페이지 짜듯 글자랑 애니메이션을 써 두면
브라우저가 한 프레임씩 넘기며 찍고 FFmpeg로 MP4를 뽑아 줘요
클로드 코드나 코덱스한테 시키라고 만든 거라 스킬도 같이 들어 있고요
직접 돌려 봤어요
1080×1080 9초, 270프레임이 6.4초 만에 나왔고
같은 파일로 한 번 더 뽑으니 결과물이 바이트 하나 안 다르게 똑같더라고요
문구 한 줄 바꿔서 다시 뽑는 것도 6초쯤이었어요
AI 영상처럼 매번 새로 생성하는 게 아니라서
자막 카드나 숫자 나오는 인트로처럼 자주 고치는 건 이쪽이 편하겠다 싶어요
별 64,758개에 Apache 2.0이에요
쓴 HTML이랑 돌린 순서는 아래에 ↓
제가 돌린 순서예요
Node 22 이상이랑 FFmpeg 깔려 있어야 하고요
npx hyperframes init 프로젝트이름
index.html에서 장면마다 class="clip" 붙이고
data-start랑 data-duration으로 몇 초에 나와서 얼마나 머무는지 적어요
움직임은 GSAP 타임라인으로 짰어요
npx hyperframes lint
npx hyperframes render
꽤 쓸 만했어요 lint가
Pretendard를 font-face 선언 없이 썼더니 렌더하면 기본 글꼴로 바뀐다고 미리 잡아 주더라고요
한글 글꼴은 꼭 선언해 두세요
에이전트한테 맡기실 거면
클로드 코드는 플러그인으로 깔고 /hyperframes 부르면 되고
다른 에이전트는 npx skills add heygen-com/hyperframes 하고 Core Skills만 고르면 돼요
제 테스트는 8코어 리눅스에 GPU 없이 소프트웨어 렌더였어요
영상 소스 들어간 무거운 작업은 더 걸릴 거예요
