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🚨 SpaceXAI가 Imagine Image 2.0을 공개했습니다.

이제는 그림을 잘 만드는 경쟁보다, 만든 결과물을 얼마나 정확하게 고쳐 쓰는지가 더 중요해지고 있습니다.

영역 편집, 글자 렌더링, 인포그래픽, 게임 에셋까지 실제 활용 사례들이 쏟아지고 있는데요.

발표 핵심 내용을 정리했습니다🧵

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1/ SpaceXAI가 8월 7일 Imagine Image 2.0을 공개했습니다.

grok.com/imagine과 iOS·안드로이드 앱에서 Quality Mode로 바로 쓸 수 있고, 기존 Quality 모델을 대체합니다. API는 아직 열리지 않았습니다.

이번 업데이트는 새 이미지를 뽑는 것보다 만든 뒤 고치는 쪽에 초점이 맞춰졌습니다. 영역을 지정해 수정할 수 있고, 작은 글씨와 복잡한 화면 구성이 개선됐으며 자주 쓰는 작업은 템플릿으로 묶었습니다.

xAI가 강조한 것도 지시 준수, 서체와 배치, 편집 과정에서 원본 요소를 유지하는 능력입니다.

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2/ Arena 이미지 생성과 이미지 편집에서 모두 2위를 기록했습니다.

이미지 생성은 1320점으로 직전 모델보다 92점 올랐습니다. 1위 GPT-Image-2 Medium과는 60점 차입니다.

이미지 편집은 1439점으로 직전 모델보다 49점 올랐고, 1위 GPT-Image-2와의 격차는 24점까지 좁혔습니다.

Arena는 두 결과물을 나란히 보여주고 사람이 더 나은 쪽을 고르는 방식입니다. 이미지 생성은 75개 모델, 590만 표를 바탕으로 하고, 이미지 편집은 52개 모델, 2,849만 표가 누적됐습니다.

생성보다 편집에서 1위와의 격차가 훨씬 작습니다.

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3/ 순위표에 올라간 모델은 최고 사양이 아니라 Grok Imagine Image 2.0 Low입니다.

Arena는 이 모델이 API로 제공되지 않아 앱에서만 평가했다고 밝혔습니다. 같은 조건으로 외부에서 다시 검증하기는 어렵습니다.

세부 항목에서는 아트, 인물, 텍스트 렌더링, 애니메이션, 실사에서 모두 2위를 기록했습니다. 반면 상품·브랜딩·상업 디자인만 3위였습니다.

발표가 실무 활용을 강조한 것과 달리, 상업 디자인 분야에서는 아직 1, 2위 모델과 차이가 남아 있습니다.

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구글 Creative Lab이 완전 오프라인 음성 번역기 Gemma Translator를 공개했습니다. 라즈베리파이 5에 Gemma 4 E2B를 올린 전용 기기입니다.

코드부터 3D 프린터용 케이스 STL까지 모두 오픈소스로 공개됐습니다. 8만 원대 보드에 마이크와 스피커만 연결하면 인터넷 없이 음성을 듣고 번역해 바로 읽어줍니다.

Gemma 4 E2B는 약 2B 유효 파라미터로 LiteRT-LM에서 실행되고, Moonshine이 음성 처리를 맡습니다.

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깃허브 : github.com/googl…

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github.com

GitHub - google-gemma/gemma-translator

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DeepSeek의 투자 유치 자료가 또 유출됐습니다. 현재 기업가치 710억 달러, 약 500조 원입니다.

V4 Pro 프리뷰의 SWE-bench Verified 점수가 80.6으로 Claude Opus 4.6의 80.8과 0.2% 차이라는 내용이 포함됐습니다. 프리뷰 단계에서 이미 앤트로픽 최상위 모델과 동급이라는 주장입니다. 정식 버전은 더 높을 거라고 적었습니다.

더 눈에 띄는 건 투자자의 수익 시나리오입니다. 3년 내 IPO를 가정해 비관 1,500억 달러, 중립 3,000억 달러, 낙관 5,000억 달러로 계산했습니다. 비관 시나리오에서도 현재 가치의 두 배입니다. 중국 자본시장이 DeepSeek를 3년 안에 오픈AI·앤트로픽과 어깨를 나란히 하는 회사로 보고 있다는 뜻입니다.

어제 Qwen과 Kimi가 오픈소스 과금을 시작한 데 이어, DeepSeek는 710억 달러짜리 IPO 시나리오가 돌고 있습니다. 중국 AI의 공짜 시대가 끝나가고 있습니다.

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Unsloth가 DeepSeek의 speculative decoding 모듈 DSpark를 GGUF에 통합해 V4 Flash의 로컬 추론 속도를 약 2배 끌어올렸습니다. 정밀도 손실 없이 최대 초당 120토큰까지 나온다고 합니다.

DSpark는 원래 DeepSeek가 공개한 추론 가속 기술입니다. Unsloth는 이를 `llama.cpp`에 머지하고 GGUF 모델에서도 사용할 수 있게 했습니다. DGX Spark 듀얼 구성에서도 테스트가 진행 중이며, 초당 100토큰을 넘기면 로컬 모델도 실제 업무에서 체감 속도가 크게 달라진다는 평가가 나옵니다.

DeepSeek가 API 가격을 올리려고 하는 시점에, 오픈웨이트로 공개한 모델은 커뮤니티 최적화를 거쳐 로컬에서 두 배 빨라졌습니다.

가중치를 공개했더니 외부 개발자들이 추론 비용과 속도를 계속 깎아내리는, 오픈웨이트 생태계의 힘이 그대로 드러나고 있는 것 같습니다.

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