OpenAI가 Codex Security를 소개했습니다. 이는 코드베이스를 분석하여 취약점을 확인하고 개발자가 수정 전에 검토할 수 있는 보안 에이전트입니다. 제품은 ChatGPT Enterprise, Business 및 Edu 고객을 대상으로 연구 미리보기로 롤아웃 중입니다.
구글이 안드로이드 개발 작업에서 Large Language Models (LLMs)의 성능을 측정하기 위한 새로운 리더보드 및 평가 프레임워크인 안드로이드 벤치를 공개했다. 데이터셋, 방법론, 테스트 하네스는 GitHub에서 공개되었으며, 일반 코딩 벤치마크가 캡처하지 못하는 안드로이드 개발 작업에 적합하다.
YuanLab AI가 오픈소스 Mixture-of-Experts (MoE) 대형 언어 모델인 Yuan 3.0 Ultra를 공개했다. 이 모델은 1조 개의 총 파라미터와 68.8조 개의 활성화된 파라미터를 특징으로 하며, 기업 성능을 최적화하고 사전 훈련 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.
구글이 Gemini 3.1 Flash-Lite를 공개했다. 고성능 작업에 최적화된 이 모델은 낮은 지연시간과 토큰 당 비용을 중점으로 고안되었다. 현재 Gemini API 및 Vertex AI를 통해 Public Preview로 이용 가능하다.
Perplexity사가 대규모 검색 작업에 최적화된 다국어 임베딩 모델 pplx-embed을 출시했다. 웹 규모 데이터의 복잡성과 잡음을 처리하기 위한 이 모델은 전용 임베딩 API에 대한 대안으로 제작되었다. 양방향 어텐션과 확산을 활용한 구조적 혁신이 돋보인다.
Microsoft의 연구진은 CORPGEN을 소개했는데, 이는 계층적 계획과 메모리를 활용하여 자율형 디지털 직원을 통해 현실적인 조직 업무의 복잡성을 관리하는 데 사용되는 아키텍처에 중립적인 프레임워크이다. 기존의 AI 에이전트는 단일 작업에 대해 평가되지만, 실제 기업 환경에서는 복잡한 종속성을 가진 여러 작업을 동시에 처리해야 한다.
Nous Research 팀이 Hermes Agent를 공개하여 AI의 망각 문제를 해결하기 위해 디자인된 오픈소스 자율 시스템을 출시했습니다. 현재의 AI 환경에서 우리는 ‘일시적 에이전트’에 익숙해졌는데, 이는 매 채팅 세션마다 인지 클락을 재시작하는 잊어버리기 쉬운 조수입니다. LLMs는 뛌륭한 코더가 되었지만, 진정한 팀원으로 기능하는 데 필요한 지속적인 상태가 부족합니다.
Tailscale과 LM Studio가 LM Link를 소개했다. 이는 개인 GPU 하드웨어 자산에 암호화된 포인트 투 포인트 액세스를 제공하며, AI 개발자들에게 생산성을 높여준다.
Liquid AI 팀이 발표한 LFM2-24B-A2B는 24억 개의 파라미터를 가진 모델로, 전력 소비 및 메모리 병목 현상의 한계에 부딪히는 산업에서, 파라미터 수보다 아키텍처 효율성에 대한 대화로 전환되고 있다.
알리바바의 Qwen 3.5 중간 모델 시리즈 출시는 대규모 언어 모델의 발전이 초기에는 성능 향상을 이끌었지만, 이로 인해 상당한 인프라 부담과 한계적인 이득이 도입되었음을 신호한다. 작은 AI 모델이 더 똑똑하다는 점을 강조하며 Qwen 접근 방식의 변화를 시사한다.
NVIDIA가 DreamDojo를 발표했다. 이는 44,711시간의 실제 인간 비디오 데이터로 훈련된 오픈소스 로봇 월드 모델로, 기존의 물리 엔진 대신 픽셀에서 직접 로봇 행동의 결과를 ‘꿈꾼다’.
Zyphra가 EEG 신호에 특화된 380M 파라미터 foundation 모델인 ZUNA를 공개했다. ZUNA는 채널 인필링과 초해상도를 수행하는 마스크된 확산 오토인코더로, Apache-2.0 라이선스 하에 가중치가 포함되어 있다.
Tavus는 Phoenix-4를 출시하여 인공적인 비디오의 최종 영역인 ‘거친 계곡’을 개선하려고 합니다. Phoenix-4는 인간 상호 작용의 영혼을 부족한 AI 아바타를 보완하기 위해 설계된 새로운 생성 AI 모델입니다.
구글 딥마인드가 음악 분야에서도 창의적 AI의 한계를 넓혔다. Lyria 3은 사진과 텍스트를 이용해 사용자 맞춤 트랙을 생성하는 고급 음악 생성 모델로, 복잡한 오디오 파형과 창의적 의도를 다루는데 큰 전환점을 제공한다.
Cohere AI Labs가 Tiny Aya를 발표했습니다. Tiny Aya는 70개 언어를 지원하며 3.35B-파라미터 아키텍처를 사용하여 최신 번역 및 생성 기능을 제공합니다. 이 릴리스에는 Tiny Aya Base(사전 훈련), Tiny Aya Global(균형 조정된 지시) 등 5가지 모델이 포함되어 있습니다.
Cloudflare가 Agents SDK v0.5.0을 출시했다. 새로운 버전은 상태 없는 서버리스 함수의 한계를 해결하고, 엣지 추론 성능을 최적화하기 위해 Rust 기반 Infire 엔진을 도입했다. 이를 통해 세션 컨텍스트를 다시 구축할 필요 없이 수직 통합된 실행 레이어를 제공하여 지연 시간과 토큰 소비를 줄였다.
Moonshot AI가 OpenClaw 프레임워크의 기능을 브라우저로 직접 제공하기 시작했다. 새로운 Kimi Claw는 kimi.com에서 네이티브로 제공되며 개발자와 데이터 과학자에게 지속적인 24/7 AI 에이전트 환경을 제공한다. 이 업데이트로 프로젝트가 로컬 설정에서 클라우드 네이티브 강자로 이동했다.
Kyutai가 Hibiki-Zero를 발표했다. 이 모델은 동시 음성 대 음성 및 음성 대 텍스트 번역을 위한 새로운 시스템이다. 이 모델은 실시간으로 원본 음성을 대상 언어로 번역하며, 과거 모델과 달리 학습에 단어 수준의 정렬 된 데이터가 필요하지 않다.
NVIDIA의 C-RADIOv4는 SigLIP2, DINOv3, SAM3을 하나의 비전 백본으로 통합하여 밀집 또는 세분화 성능을 희생하지 않고 결합하는 방법에 대해 소개합니다. 이 모델은 세 강력한 선생님 모델을 학생 인코더로 결합하여 AM-RADIO 및 RADIOv2.5 라인을 확장하며 계산 비용을 유지하면서 성능을 향상시킵니다.
Anthropic사는 Claude Opus 4.6을 출시했다. 이 모델은 장기적인 콘텍스트 추론, 에이전트식 코딩 및 고가치 지식 작업에 중점을 둔 최신 모델이다. 이 모델은 클로드 API 및 주요 클라우드 제공업체에서 이용 가능하다.
NVIDIA가 VibeTensor를 공개했는데, 이는 딥러닝을 위한 오픈소스 연구 시스템 소프트웨어 스택이다. VibeTensor는 LLM 기반 코딩 에이전트에 의해 고수준의 인간 안내 아래 생성되었다. 이 시스템은 코딩 에이전트가 Python과 JavaScript API에서 C++ 런타임 구성 요소 및 CUDA 메모리 관리까지 포괄하는 일관된 딥러닝 런타임을 생성할 수 있는지에 대한 구체적인 질문을 제기한다.
구글의 Gemini 3 플래시에서 새로운 에이전틱 비전 기능인 Agentic Vision이 소개되었습니다. 기존의 이미지 처리 모델들과는 달리 이 기능은 이미지 이해를 더 활발하게 수행하며 시각적 기반의 액티브 루프로 작동합니다.
Qwen 팀이 코딩 에이전트와 로컬 개발을 위해 디자인된 오픈 웨이트 언어 모델인 Qwen3-Coder-Next를 출시했다. 모델은 80B의 총 파라미터를 가지고 있지만 각 토큰 당 활성화되는 파라미터는 3B뿐이다.
Robbyant은 LingBot-World를 공개했는데, 이는 영상 생성을 상호작용 시뮬레이터로 변환하는 대규모 세계 모델로, 총체 AI, 자율 주행, 게임 등을 위한 환경을 렌더링하며 시각적으로 뛰어나고 반응성이 뛰어난 특징을 갖추고 있다.
AI2가 SERA(Soft Verified Efficient Repository Agents)를 소개했다. SERA는 감독 학습과 합성 경로만 사용하여 훨씬 큰 폐쇄 시스템과 맞추기 위해 개발된 코딩 에이전트 패밀리다. SERA는 AI2의 오픈 코딩 에이전트 시리즈의 첫 번째 릴리스이며, 주요 모델인 SERA-32B는…
DeepSeek AI가 DeepSeek-OCR 2를 공개했습니다. 이는 레이아웃을 고려한 문서 이해 시스템으로, 인간이 복잡한 문서를 스캔하는 방식과 유사하게 페이지를 읽을 수 있도록 구조화합니다. 핵심 구성 요소는 DeepEncoder V2로, 2D 페이지를 1D 시퀀스로 변환하는 언어 모델 스타일의 트랜스포머입니다.
안트 그룹의 LingBot-VLA는 현실 세계에서 실제 로봇 조작을 대상으로 하는 비전 언어 액션 기반 모델이다. 9개의 듀얼 암 로봇을 제어할 수 있는 단일 비전 언어 액션 모델을 구축하는 방법에 대한 연구 결과이며, 약 20,000 시간의 텔레오퍼레이션 양쪽 손 데이터로 학습되었다.
MBZUAI 연구진이 K2 Think V2를 발표했다. 이는 완전한 주권을 갖춘 추론 모델로, 투명한 훈련 파이프라인을 통해 최신 시스템과 경쟁하는 것을 목표로 한다.
DSGym은 스탠퍼드 대학, Together AI, 더크 대학, 하버드 대학의 연구진들이 소개한 프레임워크로, 1,000개 이상의 데이터 과학 과제를 전문가가 선별한 정답과 함께 평가하고 훈련합니다.
Clawdbot은 오픈 소스 개인용 AI 어시스턴트로, 대규모 언어 모델을 Anthropic 및 OpenAI와 연결하여 메시징 앱, 파일, 쉘, 브라우저, 스마트 홈 기기와 연동하면서 조정 계층을 사용자가 제어합니다.
StepFun은 웹 검색을 실제 연구 워크플로우로 변환하는데 목표를 둔 32B 파라미터 엔드 투 엔드 심층 연구 에이전트 Step-DeepResearch를 소개했다. 모델은 Qwen2.5 32B-Base 위에 구축되었으며 장기적인 추론, 도구 사용 및 구조화된 보고를 통한 웹 검색을 연구로 전환한다.
GitHub이 Copilot CLI를 구동하는 내부 에이전트 실행 환경을 공개하고 프로그래밍 가능한 SDK로 제공했다. Copilot-SDK를 통해 다른 앱에도 동일한 실행 환경을 임베드하여 에이전트가 도구를 실행하고 파일 편집, 명령 실행이 가능해졌다.
알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 Qwen3-TTS를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 음성 클론, 음성 디자인, 고품질 음성 생성이라는 세 가지 핵심 작업을 대상으로 하는 멀티링구얼 텍스트 음성 모델 패밀리입니다. Qwen3-TTS는 12Hz 음성 토크나이저와 2개의 언어 모델 크기(0.6B, 1.7B)를 사용하며, 실시간 세밀한 음성 제어 기능을 제공합니다.
Chroma 1.0은 스피커 식별을 유지하면서 오디오를 입력으로 받아들이고 출력으로 반환하는 실시간 음성-음성 대화 모델이다. 낮은 대기 시간 상호작용과 높은 품질의 개인화된 음성 클로닝을 결합한 최초의 오픈 소스 음성 대화 시스템으로 소개된다.
Liquid AI가 1.2B 파라미터 추론 모델 ‘LFM2.5-1.2B-Thinking’을 출시했다. 최신 폰에서 약 900MB 용량으로 완전히 기기 내에서 실행되며, 구조화된 추론 트레이스, 도구 사용, 수학에 중점을 둔다.
Zhipu AI가 GLM-4.7-Flash를 발표했다. 이 모델은 로컬에서 실행하기에 실용적이며 강력한 코딩 및 추론 성능을 원하는 개발자들을 대상으로 한다. 30B-A3B MoE 모델로, 30B 클래스에서 가장 강력한 모델로 경량 배포를 위해 설계되었다.
Microsoft Research가 OptiMind를 출시했다. 이는 자연어로 된 복잡한 의사결정 문제를 최적화 솔버가 실행할 수 있는 수학적 공식으로 변환하는 AI 기반 시스템이다. 이는 전문가 모델러와 수일간의 작업이 필요했던 오퍼레이션 리서치의 병목 현상을 해결한다.
Vercel이 AI 코딩 에이전트를 위한 패키지 매니저 ‘Agent Skills’를 출시했다. React와 Next.js 성능, 웹 디자인 검토, Vercel에서 배포 가능한 기능을 중점으로 하며, npm과 유사한 명령어로 스킬을 설치할 수 있다.
NVIDIA의 연구진이 PersonaPlex-7B-v1을 발표했는데, 이는 자연스러운 음성 상호작용을 위한 풀 더플렉스 대화 모델로, 정확한 페르소나 제어를 목표로 한다. ASR→LLM→TTS에서 단일 풀 더플렉스 모델로 진화했다. 기존 음성 어시스턴트는 ASR이 음성을 텍스트로 변환하고, 언어 모델이 텍스트 답변을 생성한 후, 텍스트를 음성으로 변환한다.
Transformers는 주의와 전문가 혼합을 사용하여 연산을 확장하지만, 지식 조회를 수행할 수 있는 기본 방법이 부족하다. DeepSeek의 새로운 Engram 모듈은 MoE와 함께 작동하는 조건부 메모리 축을 추가하여 이 간극을 정확히 겨냥한다.
구글 AI 연구팀이 MedGemma-1.5를 발표했다. 이 모델은 의료 영상, 텍스트 및 음성 시스템을 구축하고 지역 워크플로와 규정에 적응하려는 개발자들을 위한 오픈 출발점으로 제공된다.
Anthropic사가 클로드 macOS 데스크톱 앱 내에서 연구 미리보기로 이용 가능한 Cowork를 출시했다. Cowork는 코딩이 필요 없는 작업을 위해 로컬 파일에서 에이전트 워크플로를 실행하는 기능이다. Cowork는 클로드 데스크톱 앱의 전용 모드로 작동하며 파일 시스템 수준에서 실행된다.
SETA는 터미널 에이전트를 위한 강화 학습 툴킷 및 환경 스택으로, 400가지 태스크와 CAMEL 툴킷을 제공한다. CAMEL AI 및 Eigent AI 연구팀이 개발한 이 프로젝트는 구조화된 툴킷, 합성 RL 환경 및 평가에 초점을 맞추고 있다.
TII 아부다비가 Falcon-H1R-7B를 발표했습니다. 이 모델은 7B 파라미터로 수학, 코딩 및 일반 벤치마크에서 많은 14B에서 47B 모델을 능가하면서도 효율적이고 효율적입니다.
NVIDIA가 저지연 음성 에이전트와 라이브 자막을 위해 특별히 제작된 새로운 영어 전사 모델(Nemotron Speech ASR)을 공개했다. 이 모델은 FastConformer 인코더와 RNNT 디코더를 결합한 캐시 인식 아키텍처로 최적화되어 현대 NVIDIA GPU에서 스트리밍 및 배치 작업에 튜닝되었다.
Liquid AI가 LFM2.5를 소개했는데, LFM2 아키텍처를 기반으로 한 작은 foundation 모델 세대로, 장치 및 엣지 배포에 초점을 맞추고 있다. LFM2.5-1.2B-Base와 LFM2.5-1.2B-Instruct를 포함하며 일본어, 시각 언어, 음성 언어 변형도 제공한다. Hugging Face에서 오픈 웨이트로 출시되었다.
Marktechpost가 AI2025Dev를 출시했습니다. 이는 2025년 분석 플랫폼으로, AI 활동을 쿼리 가능한 데이터셋으로 변환하여 모델 출시, 공개 정도, 교육 규모, 벤치마크 성능, 생태계 참여자를 아우릅니다.
Recursive Language Models는 대규모 언어 모델에서 일반적으로 발생하는 문맥 길이, 정확도 및 비용 사이의 상충 관계를 깨려고 한다. RLM은 모델이 하나의 거대한 프롬프트를 한 번에 읽도록 강요하는 대신, 프롬프트를 외부 환경으로 취급하고 모델이 코드로 어떻게 조사할지 결정한 다음 재귀적으로 호출한다.
LLMRouter는 일리노이스 대학교 어바나 샴페인 캠퍼스의 U Lab에서 개발된 오픈 소스 라우팅 라이브러리로, 각 쿼리에 대해 작업 복잡성, 품질 목표 및 비용을 기반으로 모델을 선택하여 모델 선택을 시스템 문제로 취급합니다.
NVIDIA AI 연구팀은 NitroGen을 발표했는데, 이는 일반 게임 에이전트를 위한 오픈 비전 액션 기반 모델로, 인터넷 비디오를 통해 픽셀과 게임패드 액션을 직접 학습하여 상용 게임을 플레이하는 방법을 익힙니다. NitroGen은 1,000개 이상의 게임에서 40,000시간의 게임 플레이로 훈련되었으며, 오픈 데이터셋과 유니버설 시뮬레이터를 제공합니다.
Liquid AI가 LFM2-2.6B-Exp를 소개했는데, 기존 LFM2 스택 위에 순수 보강 학습으로 훈련된 실험적인 체크포인트이다. 목표는 소형 3B 클래스 모델의 명령 따르기, 지식 과제 및 수학을 개선하는 것이며 여전히 장치 및 엣지 배포를 대상으로 한다.
구글이 FunctionGemma를 출시했다. Gemma 3 270M 모델을 기반으로 훈련된 이 모델은 함수 호출을 위해 특별히 설계되었고 자연어를 실행 가능한 API 액션으로 매핑하는 엣지 에이전트로 작동한다.
구글 헬스 AI 팀이 MedASR을 공개했다. MedASR은 임상 사전작성과 의사-환자 대화를 대상으로 한 오픈 가중치 의료 음성 대본 모델로, 현대 AI 워크플로에 직접 통합될 수 있도록 설계되었다. MedASR은 Conformer 아키텍처를 기반으로 한 음성 대본 모델이다.
구글 딥마인드 연구원들이 Gemma Scope 2를 소개했다. 이는 Gemma 3 언어 모델이 270M에서 27B 파라미터에 이르는 모든 레이어에서 정보를 처리하고 표현하는 방법을 노출하는 해석성 도구 모음이다. 주요 목표는 AI 안전 및 정렬 팀들이 모델 동작을 내부 기능으로 역추적할 수 있는 실용적인 방법을 제공하는 것이다.
NVIDIA가 Nemotron 3 패밀리를 발표했는데, 이는 agentic AI를 위한 완전한 스택으로, 모델 가중치, 데이터셋 및 강화 학습 도구를 포함한다. 이 패밀리는 Nano, Super, Ultra 세 가지 크기로 나뉘어 있으며, 긴 문맥 추론과 추론 비용에 엄격한 제어가 필요한 다중 에이전트 시스템을 대상으로 한다.
구글이 T5Gemma 2를 발표했다. Gemma 3 사전 훈련 가중치를 인코더-디코더 레이아웃으로 적응시킨 후, UL2 목적으로 사전 훈련을 계속했다. 개발자들을 위해 사전 훈련된 상태로 제공되며 특정 작업을 위해 추가 훈련할 수 있도록 의도되었다.
Thinking Machines Lab은 Tinker 훈련 API를 일반적으로 사용 가능하게 하고, Kimi K2 Thinking 추론 모델 지원, OpenAI 호환 샘플링, Qwen3-VL 비전 언어 모델을 통한 이미지 입력을 추가했습니다. AI 엔지니어들에게는 분산 훈련을 구축하지 않고도 선두 모델을 세밀하게 조정할 수 있는 실용적인 방법으로 변모시켰습니다.
CopilotKit은 AI 동료 및 앱 내 에이전트를 직접 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 팀들은 에이전트 그래프를 강력한 사용자 인터페이스로 변환하기 위해 여전히 사용자 정의 코드를 작성해야 했는데, CopilotKit은 이를 해결합니다.
Mistral AI가 소프트웨어 엔지니어링 에이전트를 위한 다음 세대 코딩 모델인 Devstral 2 및 터미널 또는 Agent Communication Protocol을 지원하는 IDE 내에서 실행되는 오픈 소스 명령줄 코딩 도우미인 Mistral Vibe CLI를 소개했습니다.
Apple과 에든버러 대학의 연구팀이 CLaRa를 발표했다. CLaRa는 연속 잠재 추론을 사용하여 시멘틱 문서를 압축하는 기능을 제공한다.
NVIDIA와 Mistral AI의 전략적 협력 확대로 Mistral 3 패밀리의 새로운 모델 출시와 함께 추론 속도가 10배 향상되었다. 이는 하드웨어 가속화와 오픈 소스 모델 아키텍처가 만나 성능 기준을 재정의한 중대한 순간이다.
대형 언어 모델 에이전트들은 모든 것을 저장하기 시작했지만, 테스트 시 경험을 통해 정책을 개선할 수 있을까? 일리노이 대학과 구글 딥마인드의 연구진은 Evo-Memory를 제안하며 이 문제에 대처한다. Evo-Memory는 경험 재사용을 위한 스트리밍 벤치마크 및 에이전트 프레임워크를 평가한다.
DeepSeek 연구팀이 DeepSeek-V3.2 및 DeepSeek-V3.2-Speciale을 소개했다. 이 모델들은 에이전트를 위한 고품질 추론, 장문맥, 에이전트 워크플로우를 지향하며 열린 가중치와 제품 API를 갖췄다.
DeepSeek AI가 공개 가중치 대규모 언어 모델인 DeepSeekMath-V2를 발표했다. 이 모델은 자연어 정리를 최적화하고 자가 검증을 통해 자신의 추론이 올바른지 확인하면서 복잡한 올림피아드 수학 문제를 해결할 수 있다.
OceanBase가 AI를 위해 고안된 오픈소스 데이터베이스인 seekdb를 출시했다. seekdb는 다양한 데이터 모델과 AI 에이전트를 위한 하이브리드 검색 기능을 제공하며, Apache 2.0 라이센스로 제공된다.
텐센트 훈유안이 OCR 및 문서 이해를 위해 특화된 1B 파라미터 비전 언어 모델인 HunyuanOCR을 공개했다. 이 모델은 멀티모달 아키텍처를 기반으로 하며, 스포팅, 파싱, 정보 추출, 시각적 질문 응답 및 텍스트 이미지 번역을 단일 엔드 투 엔드 파이프라인을 통해 실행한다.
UNC-Chapel Hill, Salesforce Research 및 Stanford University의 연구자들이 소개한 ‘Agent0’는 외부 데이터 없이 고성능 에이전트를 다단계 공진을 통해 진화시키는 완전 자율형 프레임워크이다.
Allen Institute for AI (AI2)가 오픈 소스로 출시한 Olmo 3는 전체 ‘모델 플로우’를 노출하는데, 원시 데이터 및 코드부터 중간 체크포인트 및 배포 준비 모델까지 포함하고 있습니다. Olmo 3은 7B 및 32B 파라미터 모델을 갖춘 밀도 변환기 스위트입니다.
Meta AI 팀이 Meta Segment Anything Model 3 또는 SAM 3을 공개했다. SAM 3은 간단한 프롬프트를 사용하여 대규모 이미지 및 비디오 컬렉션에서 모든 개념의 인스턴스를 신뢰성 있게 찾고 세분화하고 추적하는 데 사용되는 통합 기본 모델이다.
OpenAI가 GPT-5.1-Codex-Max를 소개했다. 이 모델은 수백만 토큰과 멀티 시간대 세션을 거치는 장기 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위해 설계되었다. CLI, IDE 확장, 클라우드 통합 및 코드 리뷰 등에서 사용 가능하며 API 액세스도 곧 예정되어 있다.
Uni-MoE-2.0-Omni은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 신뢰성 있게 이해하는 오픈 모델로, 하비른 공과대학의 연구진이 소개했다. 이 시스템은 언어 중심의 다중 모달 추론을 위해 Lychee의 Uni-MoE 라인을 발전시킨 것으로, 효율적으로 운영된다.
Moonshot AI의 Kosong은 에이전트 애플리케이션을 위한 LLM 추상화 계층으로, 메시지 구조, 비동기 도구 조정, 플러그인형 채팅을 통합해 유지보수 가능한 스택을 제공한다.
ML Foundations 연구팀이 소개한 Gelato-30B-A3B는 그래픽 사용자 인터페이스를 위한 최첨단 그라운딩 모델로, AI 에이전트에게 명확한 화면 요소를 찾아 클릭하도록 가르치는 것에 대한 문제를 해결한다.
StepFun AI가 공개한 Step-Audio-EditX는 3B 파라미터 LLM 기반 오디오 모델로, 표현력 있는 음성 편집을 파형 수준 신호 처리 작업이 아닌 토큰 수준 텍스트 작업으로 변환시킴. 개발자들이 제어 가능한 TTS에 관심을 갖는 이유에 대해 설명.
구글이 Go용 에이전트 개발 킷인 ADK Go를 출시했다. Go 개발자들은 기존의 Python과 Java를 지원하는 프레임워크로 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었으며, 익숙한 Go 도구 체인 내에서 모든 것을 유지할 수 있다.
구글 연구원들이 DS STAR(Data Science Agent via Iterative Planning and Verification)를 소개했다. 이는 엔드 투 엔드 데이터 과학 질문을 실행 가능한 Python 코드로 변환하는 멀티 에이전트 프레임워크이다.
CMU 연구진은 프로액티브 및 개인화된 LLM 에이전트를 훈련시키기 위해 PPP와 UserVille을 소개했다. 기존 LLM 에이전트들은 과제 성공을 극대화하기 위해 조정되어 있지만 사용자에게 언제 질문할지, 상호작용 선호도를 어떻게 존중할지 신중하게 이유를 생각하지 않는다. 이에 대한 해결책을 모색하고 있다.
Anyscale과 NovaSky 팀이 SkyRL tx v0.1.0을 출시했다. 이 엔진은 AI 팀이 자체 인프라에서 대형 언어 모델에 대한 Tinker 스타일 강화 학습을 단일 통합 엔진을 사용하여 실행할 수 있게 해준다.
Meituan의 LongCat 팀이 LongCat Flash Omni를 발표했다. 이 모델은 5600억 개 매개변수와 토큰 당 약 27억 개 활성화를 갖춘 오픈소스 옴니 모달 모델로, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 실시간으로 듣고 보고 읽고 응답할 수 있는 효율적인 단일 모델을 설계하는 방법이다.
DeepAgent는 사전 정의된 Reason, Act, Observe 루프를 실행하는 대부분의 에이전트 프레임워크와는 달리, 에이전트는 프롬프트에 주입된 도구만 사용할 수 있습니다. 이는 작은 작업에는 작동하지만, 도구 세트가 크거나 작업이 길거나, 추론 중에 전략을 변경해야 하는 경우 실패합니다.
OpenAI가 gpt-oss-safeguard의 연구 미리보기를 공개했습니다. 두 개의 오픈 웨이트 안전 추론 모델은 사용자가 추론 시 사용자 정의 안전 정책을 적용할 수 있도록 합니다. 모델은 gpt-oss에서 파인 튜닝된 gpt-oss-safeguard-120b와 gpt-oss-safeguard-20b 두 가지 크기로 제공되며 Apache 2.0 라이선스로 배포되었으며 Hugging Face에서 로컬 사용을 위해 제공됩니다.
Ant Group의 Inclusion AI 팀이 Ling 2.0을 출시했다. 이 모델은 각 토큰의 계산을 거의 바꾸지 않으면서 용량이 증가하는 언어 모델로, 추론 능력을 향상시키는 원리에 기반한다.
Liquid AI사가 LFM2-ColBERT-350M을 출시했다. 이 모델은 다국어 및 교차언어 검색을 위한 소형 late interaction retriever로, 한 언어로 문서를 색인하고 다른 언어로 쿼리를 작성해도 높은 정확도로 검색 결과를 반환한다.
Zhipu AI 연구진은 ‘Glyph’를 발표했다. 긴 텍스트를 이미지로 렌더링하고 VLM을 사용하여 128K 컨텍스트를 1백만 토큰 워크로드로 확장하는 AI 프레임워크로, 3-4배의 토큰 압축을 달성함.
‘kvcached’는 공유 GPU에서 LLM 서빙을 위해 가상화된 탄력있는 KV 캐시를 가능하게 하는 머신러닝 라이브러리입니다. 기존에는 모델당 큰 정적 KV 캐시 영역을 미리 예약하여 GPU 메모리를 낭비했지만, kvcached를 사용하면 이를 최적화할 수 있습니다.
Anthropic, Thinking Machines Lab, Constellation의 연구팀은 모델 사양을 스트레스 테스트하여 최신 모델이 동일한 사양 하에 서로 다른 행동 프로필을 나타내는지 확인하는 방법을 제시했다.
Liquid AI가 이미지 텍스트를 텍스트로 변환하는 작업을 위한 3B 파라미터 비전 언어 모델인 LFM2-VL-3B를 출시했습니다. 450M 및 1.6B 변형을 넘어 LFM2-VL 패밀리를 확장했으며, 정확도를 높이면서 LFM2 아키텍처의 속도 프로필을 유지합니다.
OpenAI가 ChatGPT Atlas를 출시했는데, 이는 내장된 ChatGPT를 기반으로 한 브라우저로, 내비게이션, 검색 및 페이지 지원 기능을 제공한다. Windows, iOS 및 Android 빌드는 곧 출시될 예정이다.
DeepSeek-AI가 3B DeepSeek-OCR을 출시했다. 이는 텍스트를 작은 집합의 시각 토큰으로 압축한 뒤 언어 모델로 해당 토큰을 디코딩하는 OCR 및 문서 구문 분석 Vision-Language Model(VLM) 시스템이다. 이미지는 텍스트의 간략한 표현을 갖고 있어 디코더의 시퀀스 길이를 줄인다.
DeepAgents 라이브러리는 계획을 세우고 시간에 걸쳐 작업을 관리할 수 있는 능력이 없는 기본 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이 라이브러리는 “깊이” 있게 실행될 수 있도록 설계되어 있습니다.
스탠포드, EPFL, UNC의 연구진은 약한 메타 에이전트가 강한 실행 모델을 부르는 코드 워크플로를 설계하고 개선하는 새로운 강화 학습 프레임워크인 Weak-for-Strong Harnessing, W4S를 소개했다. 이 메타 에이전트는 강한 모델을 세밀하게 조정하는 것이 아니라 조정하는 방법을 학습한다. W4S는 워크플로 디자인을 다중 턴으로 형식화한다.
Microsoft Research는 BitNet Distillation을 제안하여 기존의 완전 정밀한 LLM을 특정 작업을 위해 1.58비트의 BitNet 학생으로 변환하고, 정확도를 FP16 교사에 가깝게 유지하면서 CPU 효율성을 향상시킵니다. 이 방법은 SubLN 기반의 구조적 개선, 지속적인 사전 훈련 및 로짓 및 멀티 헤드 어텐션 관계로부터의 이중 신호 증류를 결합합니다.
Kong이 Volcano를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 TypeScript SDK로, LLM 고찰 및 실제 활동을 통해 여러 LLM 제공업체 간에 다단계 에이전트 워크플로를 구성하며 MCP 도구 사용이 가능합니다.
바이두의 PaddlePaddle 팀이 PaddleOCR-VL을 출시했습니다. 이 모델은 다국어 문서를 Markdown/JSON으로 변환하는데 사용되며, 텍스트, 표, 수식, 차트, 필기체 등을 구문 분석하는 데 적합합니다.
Qualifire AI가 Rogue를 오픈소스화했습니다. 이 프레임워크는 AI 에이전트를 평가하기 위해 설계되었으며 프로토콜 정확한 대화, 명시적 정책 확인, 기계 판독 가능한 증거를 제공하여 릴리스를 자신 있게 관리할 수 있습니다.
Anthropic사가 Claude Haiku 4.5를 출시했다. Claude Sonnet 4와 유사한 코딩 성능을 제공하면서도 비용은 1/3, 속도는 2배 이상 빠르다. 이 모델은 Anthropic의 API 및 아마존 Bedrock, 구글 클라우드 Vertex AI 파트너 카탈로그를 통해 즉시 이용 가능하며, 가격은 $1/MTok 입력이다.
알리바바의 Qwen 팀이 밀도 높은 Qwen3-VL 4B/8B 모델을 FP8로 축소한 Instruct와 Thinking 두 가지 프로필로 출시했다. VRAM을 적게 사용하면서도 256K→1M 컨텍스트와 전체 능력을 유지한다.
안드레이 카르파시가 nanochat을 공개했다. 이는 하나의 멀티 GPU 노드에서 실행 가능한 ChatGPT 스타일 스택을 구현한 경량 코드베이스로, 토크나이저 훈련부터 웹 UI 추론까지를 지원한다. 단일 스크립트 “스피드런”을 제공하여 토큰화, 베이스 사전 훈련, 채팅/다중 선택/도구 사용 데이터에 대한 중간 훈련, 지도된 세부 튜닝(SFT), 선택적 강화 학습을 실행한다.
SwiReasoning은 추론 LLM이 다음 토큰 분포의 엔트로피 추세를 기반으로 블록 단위 신뢰도를 추정하여 잠재 공간에서 생각할지 명시적 사고 체인을 쓸지 결정할 수 있는 디코딩 시간 프레임워크다. 이 방법은 훈련 없이 모델에 대해 Pareto-우수한 정확도/효율성 트레이드오프를 목표로 하며, 수학 및 STEM 벤치마크에서 +1.5%~2.8% 평균 정확도 향상을 보여준다.
Liquid AI가 온디바이스 실행을 위해 만들어진 소형 Mixture-of-Experts 모델인 LFM2-8B-A1B를 출시했다. 클라우드 배치 서빙용이 아닌 이 모델은 폰에 최적화되어 있어 메모리, 지연 및 에너지 예산을 엄격하게 고려하며 작동한다.
