3 Ways to Boost MoE Inference on NVIDIA DGX Spark
NVIDIA 기술 블로그는 Inclusion AI의 Ling-3.0-flash 모델을 NVIDIA DGX Spark에서 batch-size-1로 평가한 결과를 다룬다. 프로파일링 결과 디코딩은 메모리 바운드였고, 모델 가중치를 읽는 데 실행 시간이 주로 쓰였다. 이 중 혼합 전문가(MoE) 연산과 점수를 산출하는 출력 레이어 프로젝션이 두드러진 병목으로 확인됐다.
Ling-3.0-flash 추론의 병목이 메모리 바운드 디코딩과 MoE 연산, 출력 레이어 프로젝션에 있다는 점을 확인했으므로, DGX Spark에서 MoE 모델을 서빙하는 개발자는 이 두 지점을 우선 점검하면 된다.
원문 출처
NVIDIA Technical Blog
Anthropic이 6월 9일 Opus 클래스보다 한 단계 높은 'Mythos급' 모델을 일반에 처음 공개했다. 동일한 기반 모델을 공유하는 두 버전으로, Fable 5는 콘텐츠 분류기를 탑재해 사이버보안·생화학·증류(distillation) 요청 시 Claude Opus 4.8로 자동 폴백하고(세션의 5% 미만 영향), Mythos 5는 인가된 사용자에 한해 이 안전장치를 해제한다. 가격은 두 모델 모두 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 100만 토큰당 50달러로 'Mythos Preview의 절반 미만'이다. Anthropic은 Fable 5가 '거의 모든 벤치마크에서 SOTA'이며 Cognition의 프런티어 코딩 평가 FrontierCode에서 최고점이라고 밝혔다. 외부 파트너와 1,000시간 넘는 레드팀에서 보편적 탈옥은 발견되지 않았다고 했다. 단, 이 모델들은 6월 12일 美 정부 수출통제 지시로 사흘 만에 접근이 차단됐다.
동일 가중치를 안전장치만 달리해 두 SKU로 출시한 구조는 '안전을 모델이 아니라 배포 레이어에 둔다'는 프런티어 랩의 새 운영 모델을 보여준다. 민감 질의를 하위 모델로 라우팅하는 폴백은 능력과 책임을 분리하는 실용적 패턴이지만, 곧바로 정부 회수로 이어진 점은 '안전 SKU'조차 규제 리스크를 상쇄하지 못함을 드러낸다. API 가격 절반 인하는 프런티어급 토큰 단가 경쟁이 가속되고 있다는 실무 신호다.
Google이 5월 19일 Gemini 3.5 Flash를 정식(GA) 출시했고, 6월 들어 제품 통합이 가속됐다. 6월 16일부터 Gemini Enterprise 앱에서 3.5 Flash가 기본 활성화되며 비활성화 토글이 제거된다. 핵심은 'Flash 등급이 이전 세대 Pro를 추월했다'는 점이다 — Terminal-Bench 2.1에서 3.1 Pro 70.3% 대비 76.2%, MCP Atlas 83.6% vs 78.2%, Finance Agent v2 57.9% vs 43.0%, GDPval-AA Elo 1656 vs 1314로 코딩·에이전틱 스위트 전반에서 앞선다. 대신 가격이 올랐다. 글로벌 티어 입력 $1.50·출력 $9.00/MTok(캐시 입력은 90% 할인 $0.15), 비-글로벌 리전은 $1.65/$9.90이다. 이전 Flash 세대 대비 사실상 3배 수준이라 '저렴한 보조 모델'이라는 Flash의 포지셔닝이 흔들린다. 다음 단계인 Gemini 3.5 Pro 정식 GA가 6월 중 예고돼 있으며, 관례적 비율(~10배)을 따르면 $15/$60 수준이 점쳐진다.
DeepSeek이 4월 24일 V4 프리뷰(deepseek-v4-flash·deepseek-v4-pro)를 공개한 뒤 5월 8일 전면 개정 버전을 출시했고, V4 Pro는 '5월의 가장 화제가 된 AI 릴리스'로 꼽혔다. 가장 큰 변화는 1M 토큰 컨텍스트 윈도로, 거대 코드베이스 전체를 한 번에 처리하도록 코딩 최적화된 라인업을 갖췄다. 주목할 점은 NIST 산하 CAISI(AI 표준·혁신 센터)가 5월 2일 V4-Pro에 대한 독립 평가를 발표했다는 것이다 — 사이버, 소프트웨어 엔지니어링, 자연과학, 추상추론, 수학 전반을 다뤘다. 오픈웨이트 진영에서 미국 정부 기관의 공식 평가 대상이 됐다는 점 자체가 신뢰도·역량 양면의 신호다. V4 Pro는 코딩·시스템 레벨 프로그래밍 벤치마크에서 다른 프론티어 모델과 견줄 만한 성능을 보였고, 공개 가중치 + 1M 컨텍스트 + 낮은 토큰 단가 조합으로 자체 호스팅 코딩 에이전트 구축의 비용 효율을 끌어올렸다.
오픈웨이트 모델이 미국 정부 표준기관(NIST CAISI)의 공식 평가 대상이 됐다는 건 '오픈 = 미검증'이라는 통념이 깨지고 있다는 뜻이다. 한국 팀에게 V4 Pro는 데이터 주권·비용이 중요한 사내 코딩 에이전트를 폐쇄 API 대신 자체 호스팅으로 구축할 수 있는 현실적 선택지가 된다. 1M 컨텍스트로 모노레포 전체를 컨텍스트에 올리는 워크플로가 오픈웨이트에서도 가능해졌다.
Alibaba Qwen 팀이 6월 2일 Qwen3.7-Plus를 Bailian 플랫폼에 출시했다. 텍스트·이미지·비디오를 입력받아 시각 인지와 GUI 조작, 자율 코딩을 하나의 루프에서 결합하는 멀티모달 에이전트 모델로, 비전·심층추론·툴 호출·자율 반복을 갖췄다. 앞서 5월 20일 Alibaba Cloud Summit에서는 Qwen 3.7 Max를 발표했다 — 1M 컨텍스트, 추론 네이티브, 폐쇄 가중치의 DashScope API 전용 에이전트 우선 플래그십이다. 라인업 흐름을 보면 2월 16일 Qwen3.5(397B-A17B MoE, 201개 언어, 이전 세대 대비 8.6~19배 처리량), 4월 Qwen 3.6 두 차례(35B-A3B MoE → 27B 덴스), 5~6월 3.7 Max/Plus로 빠르게 진화했다. 전용 코딩 모델 Qwen3-Coder 480B(480B 총/35B 활성, 7.5조 토큰·70% 코드)는 에이전틱 코딩 벤치마크에서 Claude Sonnet 4와 동급으로 평가됐다. 덴스(0.6B~32B)와 MoE를 Apache 2.0로 폭넓게 오픈하면서, 플래그십(3.7 Max)은 폐쇄·API 전용으로 분리하는 하이브리드 전략을 굳혔다.
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