THIS/THAT 모델은 긴문장으로 대답하는 모델이 아니라, 정해진 선택지 중 하나를 빠르게 고르는 모델
예를 들어 AI 에이전트가 송금 직전에 모델에 송금 실행여부를 물어보면 긴 설명 대신 실행 / 중단 / 사람에게 교차검증 등 3가지 선택지 중에 고르고 선택이 맞을 확률도 제시하는 구조. 혹시 애매하다면 더 고도화된 모델에게 위임도 가능.
앞으로 AI 에이전트가 일을 하려면 이런 사소한 판단을 계속 내려야하는데 이때마다 GPT 같은 큰 모델을 부르면 비용도 들고 시간도 걸리고, 답변 형식이 제각각이라 다시 해석해야 하는 문제도 있음. 이번 모델은 이런 좁고 반복적인 판단만 빠르고 저렴하게 처리하는 역할. 크기가 작아 개인 컴퓨터에서도 돌릴 수 있고, 한 번 판단하는 데 약 0.03초로 시간도 짧은편.
큰 AI가 모든 판단을 직접 하지 않아도, 반복적인 선택은 작고 빠른 로컬 모델에 맡길 수 있다는 개념을 구체화시킨 모델이고 다시 한번 정리해보면
FLock가 만든 건 GPT를 대체하는 챗봇이 아니라, AI 에이전트가 행동하기 전에 진행·중단·사람에게 확인을 결정하는 작은 심사관. 특정 시험에서는 GPT-5.6보다 한 문제 더 맞혔지만, 핵심은 성능 경쟁보다 이런 판단을 개인 컴퓨터에서 0.03초 만에 처리할 수 있다는 점.
모델 발표후에 꽤 반등 세게 나온 상태
https://x.com/flock_io/status/2101936487227175138