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AI 도구

Titans 리뷰

Titans는 Google이 개발한 새로운 AI 아키텍처로, 신경 장기 기억 모듈을 통합하여 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트하며 방대한 컨텍스트를 관리할 수 있도록 합니다.

shipped 2026년 4월 2일updated 2026년 5월 27일aifreemium
ai
Titans - AI tool for titans. Professional illustration showing core functionality and features.

핵심 포인트

1기존 Transformers의 한계를 해결하며 2백만 토큰 이상으로 확장됩니다.
2매우 적은 매개변수(예: 7억 6천만 개)에도 불구하고 특정 벤치마크에서 GPT-4와 같은 모델을 능가합니다.
3이전 연구를 기반으로 Google Research에 의해 2025년 12월에 공식적으로 상세히 공개되었습니다.
4단기 주의 메커니즘과 추론 중에 업데이트되는 동적이고 훈련 가능한 장기 기억을 결합합니다.

Stork’s verdict on Titans

Titans는 극단적으로 긴 컨텍스트 처리 및 지속적인 학습에 탁월하지만, 상당한 통합 노력이 필요한 아키텍처입니다.

Titans reviewed by Stork AI · stork.ai/ko/titans

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

Titans란 무엇인가요?

Titans는 Google Research가 개발한 새로운 AI 아키텍처 도구로, AI 모델이 활발하게 실행되는 동안 핵심 기억을 지속적으로 학습하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 신경 장기 기억 모듈을 통합하여 모델이 2백만 토큰을 초과하는 방대한 컨텍스트를 관리할 수 있습니다. 이 아키텍처는 AI가 매우 긴 컨텍스트에서 정보를 처리하고 유지하는 능력에 있어 상당한 발전을 나타내며, Transformers와 같은 이전 모델과 관련된 고정 길이 컨텍스트 창 및 2차 계산 비용을 넘어섭니다. Titans는 주의 메커니즘에 의해 촉진되는 단기 기억과 추론 중에 업데이트되는 동적이고 훈련 가능한 장기 기억을 결합하여 현재 대규모 언어 모델의 치명적인 망각 문제를 해결합니다.

features

Titans의 주요 기능

Titans는 향상된 메모리 관리 및 지속적인 학습 기능에 중점을 두어 이전 AI 아키텍처와 차별화되는 몇 가지 핵심 혁신을 도입합니다. 이러한 기능은 AI 모델이 방대한 데이터를 통해 보다 동적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 설계되었습니다.

  • 신경 장기 기억 모듈: 기존 RNN의 고정 크기 메모리보다 더 높은 표현력을 제공하고 방대한 양의 정보를 요약하는 심층 신경망 (multi-layer perceptron).
  • 추론 중 지속적인 학습: AI 모델이 활발하게 실행되는 동안 학습하고 진화하며, 사전 훈련 후 재설정하는 대신 핵심 기억을 업데이트할 수 있도록 합니다.
  • 동적 핵심 기억 업데이트: 모델이 처리 중 들어오는 데이터에 따라 내부 매개변수와 기억을 수정할 수 있도록 합니다.
  • 방대한 컨텍스트 관리: 2백만 토큰보다 큰 컨텍스트 창 크기로 효과적으로 확장되며, 긴 컨텍스트 작업에서 높은 정확도를 유지합니다.
  • 메모리 우선순위 지정을 위한 '놀라움' 측정항목: 모델의 기대를 위반하는 데이터 포인트를 메모리에 우선적으로 저장하는 고유한 메커니즘을 활용합니다.
  • 단기 및 장기 기억의 조합: 즉각적인 컨텍스트를 위한 주의 메커니즘과 영구적인 지식을 위한 훈련 가능한 장기 기억을 통합합니다.
  • 긴 컨텍스트 작업에서 우수한 성능: BABILong, 언어 모델링, 시계열 예측 및 DNA modeling과 같은 벤치마크에서 향상된 결과를 입증했습니다.
  • 치명적인 망각 해결: 모델이 새로운 지식을 습득할 때 이전에 학습한 정보를 잊어버리는 문제를 완화합니다.
  • 확장성: 2백만 토큰을 초과하는 컨텍스트 창을 성능 저하 없이 처리하도록 설계되었습니다.
  • 인간 인지 과정 모방: 인간 인지와 유사한 메모리 관리 및 학습 메커니즘을 통합합니다.

use cases

누가 Titans를 사용해야 하나요?

Titans는 주로 차세대 AI 시스템 개발에 중요한 영향을 미치는 연구 아키텍처입니다. 그 기능은 고급 메모리 관리 및 지속적인 적응이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

  • 연구원 및 개발자: 지속적인 학습 기능을 갖춘 AI 모델을 구축하고 새로운 신경 아키텍처를 탐색하는 데 사용합니다.
  • 광범위한 문서 분석이 필요한 조직: 과학 문헌, 법률 문서 또는 대규모 데이터 세트와 같은 방대한 문서에 걸쳐 추론하는 작업에 사용합니다.
  • 동적 AI 시스템을 개발하는 엔지니어: 작동 중 실시간 데이터에 따라 핵심 기억 및 매개변수를 동적으로 업데이트하는 AI 솔루션을 만드는 데 사용합니다.
  • 데이터 과학자 및 AI 실무자: 언어 모델링, 시계열 예측 및 DNA modeling과 같이 매우 긴 컨텍스트 처리가 필요한 애플리케이션에 사용합니다.
  • Google 제품 팀 및 글로벌 AI 커뮤니티: 컴퓨팅의 기초 연구를 발전시키고 보다 직관적이고 유연한 AI 제품을 만드는 데 사용합니다.

pricing

Titans 가격 및 요금제

연구 아키텍처인 Titans는 현재 독립적인 가격 계획을 가진 직접적인 상용화 제품이 아닙니다. 그 개발은 Google Research의 내부 이니셔티브입니다. 그러나 기본 기술이 Google의 상업용 AI 제품에 통합된다면 Google Cloud의 Vertex AI와 같은 플랫폼을 통해 접근할 수 있을 것입니다. Vertex AI는 Gemini와 같은 파운데이션 모델 액세스, 맞춤형 모델 훈련 및 배포를 포함하여 서비스에 대한 다양한 가격 모델을 제공합니다. 이러한 서비스는 일반적으로 사용량 기반 모델로 운영되며, 새로운 고객이 기능을 탐색할 수 있도록 무료 티어가 제공되는 경우가 많습니다. 특정 비용은 컴퓨팅 리소스(예: TPUs), 모델 크기 및 API 호출량과 같은 요인에 따라 달라집니다.

  • Freemium: 무료 및 유료 옵션 (연구 개념으로서, 연구 이니셔티브 또는 미래 제품 통합을 통해 접근 가능).
  • Google Cloud Vertex AI 통합: API 액세스, 모델 훈련 및 배포에 대한 사용량 기반 가격 책정, 초기 사용을 위한 잠재적 무료 티어.

유사한 도구

Titans 대 경쟁사

Titans는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 모델을 포함하여 기존 AI 모델의 주요 한계를 해결하는 중요한 발전으로 자리매김하고 있습니다. 주로 장기 기억 및 추론 중 지속적인 학습에 대한 새로운 접근 방식을 통해 차별화됩니다.

1

GPT-4o is a multimodal model that integrates text, audio, and vision capabilities, offering highly natural and responsive interactions.

While Titans focuses on a neural long-term memory module for continuous learning and massive context, GPT-4o excels in multimodal interaction and real-time responsiveness. Both offer freemium access, but GPT-4o's core strength lies in its diverse input/output modalities rather than explicit architectural long-term memory for continuous self-update during runtime.

2

Claude 3 Opus is known for its industry-leading performance across various benchmarks and its ability to process extremely long contexts, up to 1 million tokens for select customers.

Claude 3 Opus directly competes with Titans in handling massive contexts, offering a 200K token context window generally available and up to 1M for specific use cases. While Titans emphasizes a neural long-term memory for continuous learning, Claude 3 Opus focuses on superior reasoning and understanding over vast amounts of information within a single context window, with a similar freemium-like tiered access model.

3

Mistral Large is a highly capable and efficient large language model, offering strong reasoning capabilities and a large context window, often with a focus on enterprise deployment and cost-effectiveness.

Mistral Large offers a 32K token context window, providing strong performance for complex tasks. While Titans highlights continuous learning via a neural long-term memory, Mistral Large provides a robust, high-performance model for large contexts, competing on efficiency and strong reasoning, with a commercial API and open-source models available.

4

Gemini 1.5 Pro features a massive 1 million token context window, enabling it to process and reason over extremely long documents, codebases, and videos.

Gemini 1.5 Pro directly competes with Titans in its ability to manage massive contexts, offering a 1 million token context window. While Titans focuses on a neural long-term memory for continuous learning and updating core memory while running, Gemini 1.5 Pro excels at processing and understanding vast amounts of information within its extended context, with both being Google offerings and likely having similar access models.

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