OpenAI가 새로운 첨단 에이전트 코딩 모델인 'GPT-5.1-Codex-Max'를 코드 환경에 즉시 출시했습니다. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링, 수학, 연구 등 에이전트 작업에 특화된 기반 추론 모델을 업데이트하여 개발 주기의 모든 단계에서 더욱 빠르고, 지능적이며, 토큰 효율성이 뛰어난 성능을 제공합니다. 특히 GPT-5.1-Codex-Max는 개발자들의 신뢰할 수 있는 코딩 파트너가 되는 것을 목표로 하며, 복잡하고 장기적인 개발 작업에 최적화되어 있습니다.

 GPT-5.1-Codex-Max의 가장 혁신적인 특징은 '압축(Compaction)'이라는 프로세스를 통해 단일 작업에서 수백만 개의 토큰을 일관성 있게 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 모델이 여러 컨텍스트 창을 넘나들며 작업하도록 훈련된 최초의 사례입니다. 압축 기술은 작업 기록 중 가장 중요한 문맥을 유지하면서 불필요한 내용을 정리하여, 컨텍스트 창 한계로 인해 실패했던 복잡한 리팩토링이나 몇 시간 동안 이어지는 디버깅 세션까지도 문제없이 완료할 수 있게 합니다. 실제로 내부 평가에서 이 모델은 24시간 이상 독립적으로 작업을 지속하는 능력을 보여주었습니다.

 이 새로운 모델은 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업(PR 생성, 코드 리뷰, 프론트엔드 코딩 등)에 대한 훈련을 거쳐 이전 모델 대비 성능이 크게 향상되었습니다. 예를 들어, 핵심 코딩 벤치마크인 SWE-Lancer에서 79.9%의 정확도를 달성하며 뛰어난 에이전트 코딩 능력을 입증했습니다. 또한, 추론 효율성 개선 덕분에 'medium' 난이도의 작업에서도 이전 모델보다 30% 적은 토큰만을 사용하여 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다. GPT-5.1-Codex-Max는 현재 Codex CLI 및 IDE 확장 프로그램 등에서 이용 가능하며, 곧 API를 통해서도 접근 가능해질 예정입니다.

  구글이 새로운 이미지 생성·편집 모델 Nano-Banana Pro를 발표했어요. 기존 Nano-Banana가 “말하면 바로 고쳐주는 AI 편집기”였다면 이번 Pro 버전은 더 깊이 이해하고 더 자연스럽게 수정하는 전문가형 모델로 확장됐습니다.

 Nano-Banana Pro의 가장 큰 변화는 장면을 이중으로 이해하는 구조예요. 이미지의 의미(semantic)와 시각적 구성(layout)을 함께 파악해 복잡한 사진에서도 인물·배경·사물의 관계를 흐트러뜨리지 않고 안정적으로 편집할 수 있어요. 단순한 색감 보정 수준을 넘어서 실제 리터칭처럼 세밀한 조정이 가능해졌다는 의미죠.

 성능 면에서도 Pro는 전작 대비 크게 발전했어요. 조명 복잡도, 다양한 미술 스타일, 난해한 프롬프트 같은 어려운 상황에서도 품질이 안정적이고 여러 벤치마크에서는 경쟁 모델보다 높은 점수를 기록했다고 합니다. 전문가용 툴이라고 해도 될 만큼 출력 안정성이 좋아졌다는 평가가 나와요.