GPT-6.1 Terra 출시, Liquid AI의 2B급 오픈 모델 LFM3, Copilot 서버 간 인증

GPT-6.1 Terra는 화면 내용을 이해하고 여러 앱을 오가며 작업하는 컴퓨터 사용(computer use)과 글쓰기에 맞춘 OpenAI의 중간급 모델이에요. Agents' Last Exam에서 중간 추론 강도 기준으로 GPT-5.6 Terra보다 15%포인트 높은 점수를 약 3분의 1 비용으로 냈다고 하고업체 주장 Terminal-Bench 4.0에서는 최대 추론 강도로 50.3%를 풀었다고 해요업체 주장. API 모델 이름은 gpt-6.1-terra이고 컨텍스트는 105만 토큰, 최대 출력은 12만8천 토큰이에요.

표준 API 단가가 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 5달러로 Sol의 절반이라업체 주장 청구서 읽기·양식 입력 같은 대량 화면 자동화를 돌리기가 훨씬 수월해졌어요. 낮은 추론 강도에서 내부 오류율이 53.6%에서 16.7%로 줄었다고 하니업체 주장 싼 설정으로 먼저 돌려 보고 필요할 때만 강도를 올리는 구성을 검토해 볼 만해요. 다만 OpenAI도 가장 복잡한 코딩은 여전히 Sol이나 Astra를 권해요.

LFM3는 하나의 LFM3-1.7B-Base 위에 텍스트(LFM3-1.7B), 비전(LFM3-VL-2B), 음성(LFM3-Audio-2B), 텍스트·이미지·영상·음성을 모두 받는 옴니(LFM3-Omni-2B), 빠른 판정용 d1-2B·d1-omni-2B까지 6종을 얹은 모델 묶음이에요. 22T 토큰으로 사전학습했고 컨텍스트는 256K, 텍스트 모델은 4비트로 약 1GB라 휴대폰이나 라즈베리 파이 5에서도 돌아간다고 해요. Transformers로 바로 불러 쓸 수 있어요.

pip install -U transformers

텍스트 모델이 WebArena-Verified에서 38.42점으로 이전 LFM2.5-2.6B(3.02)를 크게 앞섰다고 하고업체 주장 옴니 모델은 Qwen2.5-Omni-7B 같은 더 큰 모델을 일부 벤치마크에서 이겼다고 해요업체 주장. 네트워크 없이 기기에서 도구 호출·구조화 출력을 해야 하는 앱이라면 후보로 올려 볼 만하고 모든 모델을 GPU 한 장으로 미세조정할 수 있다는 점도 실무에 편해요.

Copilot SDK로 만든 서비스나 에이전트가 사람의 로그인 정보 없이 조직에 설치된 GitHub App 권한으로 Copilot에 요청할 수 있게 됐어요. GitHub App에 읽기 전용 Copilot Requests 조직 권한을 주고 조직에 설치한 뒤, 짧게 유효한 설치 액세스 토큰을 Copilot SDK에 넘기면 돼요.

지금까지는 사내 봇이나 배치 에이전트가 Copilot을 쓰려면 특정 직원의 계정에 기대야 해서 퇴사·권한 변경 때마다 끊기기 쉬웠어요. 이제 사용량은 조직에 청구되고 조직의 모델 정책·예산·지출 한도가 그대로 적용돼요. 관리자는 AI 사용량 CSV의 app_client_id로 앱별 사용량을 추적하고 앱을 정지하거나 제거해 바로 끊을 수 있어요.