미라 네트워크가 스털링을 내놓은 이유
🧠 같은 모델, 다른 결과?
• 같은 AI 모델을 쓰더라도 어떤 제공업체를 통하느냐에 따라 실제 체감 성능이 크게 달라질 수 있습니다. • gpt-oss-120b 벤치마크를 보면, 동일한 모델을 서비스하는 업체들 사이에서 점수가 36.7%부터 93.3%까지 벌어진 사례가 나왔습니다. • 더 큰 문제는 이런 차이를 사용자가 쉽게 알아차리기 어렵다는 점입니다. 모델 이름은 같아도 실제 실행 환경과 성능은 제각각일 수 있기 때문이죠.
🔥 미라 네트워크의 해답, 스털링
• 미라 네트워크는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 AI 추론 서비스 ‘스털링(Sterling)’을 출시했습니다. 제공업체를 직접 검증하고, 검증을 통과한 업체를 통해서만 추론 서비스를 제공하는 구조입니다. • 이제 AI 시장에서는 모델 자체의 성능뿐만 아니라, 실제로 제공되는 서비스의 신뢰성도 중요한 경쟁력이 될 수 있습니다.
미라 네트워크 공식 X / Sterling 웹사이트
어나운스 내용 원문