Grok46 (1) 썸네일형 리스트형 Grok 4.6, 모델 크기보다 사후 학습으로 코딩 성능을 높였어요 Grok 4.6, 모델 크기보다 사후 학습으로 코딩 성능을 높였어요AI 뉴스 썸네일xAI가 장시간 코딩 작업과 지식 노동에 초점을 맞춘 Grok 4.6을 공개했어요. 새 기반 모델을 크게 키우기보다 추가 학습, 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL)을 다듬어 성능을 끌어올린 점이 눈에 띄어요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요학습Grok 4.5보다 긴 추가 학습과 새 SFT 궤적을 적용했어요파라미터 수 확대 외에도 학습 데이터와 후처리 방식이 모델 품질을 바꿀 수 있다는 사례예요코딩CursorBench 3.2에서 69.9%, FrontierCode 1.1 Extended에서 61.3%를 기록했어요여러 단계가 이어지는 코딩 작업과 초기 제품 구현에 초점을 맞췄어요한계DeepSWE 1.1은 65.9%, T.. 이전 1 다음
