2026년 11월 14일 AI 뉴스 — 제미나이 4 하이드로젠, Edge0-145B, Qwen Code 1.0

오늘은 빠르고 싼 모델과 에이전트 도구 소식이 몰렸습니다. 구글이 일상 코딩용 모델 제미나이 4 하이드로젠과 모델을 자동으로 갈아 끼우는 Orchestrator를 내놨고, 1450억 파라미터 모델을 노트북에서 돌린다는 오픈소스 Edge0-145B가 나왔습니다. 알리바바는 Qwen Code 1.0 프리뷰를 공개했고, 브레이브는 에이전트가 API 키 없이 검색 한 건마다 바로 결제하는 x402 결제를 붙였습니다. 메타 합류를 발표했던 Conductor는 개발을 이어 가기로 했고, 장기 작업용 하네스 nac와 에이전트 리뷰 도구 Plannotator, 코덱스로 앱을 다시 만든 홀리데이 엑스트라스 사례도 정리했습니다.

구글, 제미나이 4 하이드로젠 공개

구글이 11월 12일 제미나이 4 하이드로젠을 공개했습니다. 깊은 추론은 카본·아르곤 같은 프런티어 모델에 맡기고, 하이드로젠은 코드 작성, 테스트 실행, 변경 검증 같은 일상 작업을 빠르게 처리하는 모델입니다. 기본(high) 설정에서 Artificial Analysis 지능 지수 51점으로 아르곤(50)을 넘었고, 새로 생긴 xhigh 설정에서는 54점까지 올라갑니다. 가격은 100만 토큰 컨텍스트 전 구간에 같은 값으로 입력 1.5달러, 출력 7.5달러입니다.

제미나이 3.8 플래시와 비교하면 작업 완료 속도가 2.5배 빠르고, Terminal-Bench 4.1 점수는 18.2%에서 57%로 세 배 넘게 올랐습니다. 사실과 다른 주장을 지어내는 비율도 5분의 1 아래로 줄었다고 합니다. 사고 수준은 low, medium, high(기본), xhigh 네 단계로 고를 수 있습니다.

함께 나온 Antigravity의 Orchestrator는 한 세션 안에서 카본과 하이드로젠을 오가며 일을 나눕니다. 카본이 의존성을 살피고 계획을 세우면 하이드로젠이 편집과 테스트를 맡고, 막히면 다시 카본으로 넘기는 구조입니다. 하이드로젠은 구글 AI 프로·울트라 유료 사용자에게 먼저 배포됩니다.

원문: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/

노트북에서 도는 1450억 파라미터 모델, Edge0-145B

Edge0가 온디바이스용 오픈소스 모델 Edge0-145B와 Edge0-120B를 추론 프레임워크, 배포 도구와 함께 공개했습니다. 맥북 프로 같은 노트북에서 최대 메모리 29GB로 돌아가고, 디코딩 속도는 초당 80토큰 이상, 프리필은 초당 1,100토큰 이상이라고 밝혔습니다. 컨텍스트는 128K~256K입니다.

비결은 설계 단계부터 로컬 실행을 전제로 한 데 있습니다. 전문가 64개가 큰 행렬 두 개를 공유하고 전문가마다 작은 차이만 따로 두어 옮겨야 할 가중치를 줄였습니다. 자주 쓰는 전문가는 GPU 메모리에, 약 40GB의 전문가 라이브러리는 시스템 메모리에, 약 48GB의 어휘 데이터는 SSD에 두고 필요할 때 읽습니다. 코딩 벤치마크 DeepSWE 1.1에서는 64.6점으로 Qwen3.8-Flash-Next(58.7)를 앞섰다고 합니다. API 비용 없이 코드를 밖으로 내보내지 않고 에이전트를 돌리고 싶은 팀이라면 살펴볼 만합니다.

원문: https://edge0.ai/blog/introducing-edge0-145b-frontier-ai-capabilities-on-your-own-computer

Qwen Code 1.0 프리뷰 공개

알리바바 큐웬 팀이 터미널 코딩 에이전트 Qwen Code의 1.0 프리뷰를 공개했습니다. 자사 IDE Qoder의 에이전트 하네스 기능을 Qwen Code에 합쳐 오픈소스로 낸 버전입니다. 자동 메모리, 자동 스킬, 서브에이전트, 에이전트 팀, MCP를 별도 설정 없이 바로 씁니다.

OpenAI, 앤트로픽, 제미나이, 큐웬 API를 모두 지원하고, 올라마나 vLLM으로 띄운 로컬 모델도 붙일 수 있으며 실행 중에 바꿀 수 있습니다. 터미널 밖에서도 IDE 플러그인, 데스크톱 앱, 웹 UI, SDK, 텔레그램·딩톡·위챗·페이슈 연동을 지원합니다. 특정 벤더에 묶이지 않는 오픈소스 코딩 에이전트를 찾는다면 후보에 넣을 만합니다.

원문: https://github.com/QwenLM/qwen-code

브레이브 검색 API, x402 에이전트 결제 지원

브레이브가 검색 API에 x402 결제 프로토콜을 붙였습니다. 이제 에이전트는 계정을 만들거나 API 키를 관리하지 않고 요청 한 건마다 바로 값을 치르고 검색할 수 있습니다. 결제 없이 요청하면 서버가 HTTP 402와 함께 가격과 결제 정보를 돌려주고, 에이전트가 USDC 결제에 서명해 다시 요청하면 검색 결과와 영수증이 옵니다. 결제는 베이스 블록체인에서 처리됩니다.

가격은 기존 요금과 같아서 에이전트용 LLM Context와 웹·뉴스·이미지 검색 모두 1,000건당 5달러입니다. 한동안은 베이스 네트워크 가스비를 브레이브가 냅니다. 스트라이프가 만든 CLI 지갑 Purl을 설치해 충전하면 바로 쓸 수 있습니다.

원문: https://brave.com/blog/search-api-agentic-payments/

Conductor, 개발 재개 발표

11월 초 메타 합류와 함께 서비스 종료 일정을 알렸던 코딩 에이전트 맥 앱 Conductor가 개발을 이어 가기로 했습니다. 공동 창업자 찰리 홀츠는 X에 "Conductor가 돌아왔다"며 다음 주부터 정기 업데이트를 다시 시작한다고 밝혔습니다.

Conductor는 여러 코딩 에이전트를 나란히 돌리는 앱입니다. 종료 공지를 보고 다른 도구로 옮긴 사용자도 많은 만큼, 클라우드 워크스페이스와 기존 일정이 어떻게 바뀌는지는 후속 공지를 확인해야 합니다.

원문: https://twitter.com/charlieholtz/status/2120973052024598620

원래 목표를 놓치지 않는 장기 작업 하네스, nac

Arcee AI가 오픈소스 에이전트 하네스 nac를 공개했습니다. 실험, 학습 실행, 인프라 작업, 프로토타이핑처럼 오래 걸리는 작업에서 처음 의도를 유지하는 데 초점을 맞췄습니다. 중앙 오케스트레이터가 계획을 세우고 일을 쪼개지만 명령은 직접 실행하지 않고, 실행은 스레드와 에피소드 단위로 나눠 맡깁니다.

설치하면 nac-web 대시보드가 로컬에서 열리고, 온보딩 스킬과 MCP 연동을 제공해 쓰고 있는 에이전트에게 설치를 맡길 수도 있습니다. 모델은 Arcee 로그인, ChatGPT 코덱스 로그인, OpenAI 호환 API 키 중에서 고릅니다.

원문: https://github.com/arcee-ai/nac

에이전트 계획을 표시하고 되돌려 주는 Plannotator

Plannotator는 AI 코딩 에이전트가 내놓은 계획, 스펙, HTML 결과물, 코드 변경을 브라우저에서 검토하는 로컬 도구입니다. 에이전트가 계획을 제안하거나 작업을 끝내면 화면이 열리고, 사용자가 표시하고 남긴 의견을 클릭 한 번으로 에이전트에게 돌려보냅니다. 클로드 코드, 코덱스, 코파일럿 CLI, 제미나이 CLI, 오픈코드 등에 플러그인과 훅으로 붙습니다.

코드 리뷰 기능은 로컬 변경과 원격 PR의 diff에 댓글을 달 수 있고 Git, Jujutsu, GitHub, GitLab 등을 지원합니다. 새로 나온 Plannotator Inbox는 여러 에이전트가 올린 결정 사항과 프로토타입을 한곳에 모아 보여 줍니다.

원문: https://github.com/backnotprop/plannotator

홀리데이 엑스트라스, 코덱스로 앱 2주 만에 재구축

영국 여행 예약 기업 홀리데이 엑스트라스가 코덱스로 메인 앱을 다시 만든 사례를 오픈AI가 소개했습니다. 예전 방식이면 여섯 달 넘게 걸렸을 재구축을 2주 만에 끝냈고, iOS와 안드로이드 기능을 함께 개발했습니다.

재구축 뒤 앱을 연 사용자의 예약 전환율은 32.5% 올랐고, 오류율은 19%에서 9%로 내려갔습니다. 1년에 한 번이던 대규모 릴리스는 매주 릴리스로 바뀌었습니다. CEO가 직접 코덱스로 개발하고, 디자이너 출신 임원이 엔지니어와 함께 고객 이해를 바로 코드로 옮긴 점이 눈에 띕니다.

원문: https://openai.com/business/customer-stories/holidays-extras-codex

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