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샤오미, 옴니모달 MoE 모델 MiMo-V2.6-Pro-RL 공개
- 샤오미가 MiMo-V2.6 계열의 대표 모델 MiMo-V2.6-Pro-RL을 MIT 라이선스로 공개했다.
- 전체 1.02T·활성 42B의 희소 MoE 구조로 텍스트·이미지·영상·음성을 함께 받고, 컨텍스트 길이는 100만 토큰이다.
오픈형
MiMo-V2.6-Pro-RL
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샤오미, MiMo-V2.6-Flash-RL 공개 — 텍스트·이미지·영상·음성을 함께 받는 309B MoE 모델
- 샤오미 MiMo 팀이 MiMo-V2.6 계열의 효율 균형 체크포인트 MiMo-V2.6-Flash-RL을 MIT 라이선스로 공개했다.
- 총 309B 중 15B만 활성화하는 Sparse MoE 구조이고, 컨텍스트는 1M 토큰이다.
오픈형
MiMo-V2.6-Flash-RL
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Nex-AGI, 에이전트 모델 계열 Nex-N2.5 공개 — mini와 Pro는 멀티모달 기반
- Nex-AGI가 에이전트 모델 계열 Nex-N2.5를 내놓았다.
- 이 가운데 mini와 Pro는 Nex-N2의 멀티모달 기반을 이어받아 컴퓨터 조작과 웹 브라우징, 시각 기반 에이전트 능력을 개선했다.
- 가중치는 오픈소스로 공개될 예정이다.
오픈형
Nex-N2.5-Pro 및 1개
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Nex-N2.5-Max 공개 — 1.6조 파라미터 텍스트 전용 MoE 기반
- Nex-N2.5 계열의 최상위 모델 Nex-N2.5-Max가 나왔다.
- 1.6조 파라미터 규모의 텍스트 전용 MoE 기반 모델로, 회사는 조 단위 규모에서 처음으로 사후학습을 마쳤다고 밝혔다.
- 가중치는 오픈소스로 공개된다.
오픈형
Nex-N2.5-Max
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Z.ai, GLM-5 계열 첫 멀티모달 모델 GLM-5.3-Flash 공개
- Z.ai가 GLM-5 계열 첫 네이티브 멀티모달 모델 GLM-5.3-Flash를 공개했다.
- 전체 파라미터 320B에 활성 파라미터는 18B이며, 희소 어텐션과 선형 어텐션을 섞은 구조를 처음 적용했다.
- MIT 라이선스로 공개됐다.
오픈형
GLM-5.3-Flash
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Z.ai, 사후 학습만 새로 한 GLM-5.3 공개
- Z.ai가 GLM-5.3을 공개했다.
- 베이스 모델은 GLM-5.2와 같고 사후 학습만으로 복잡한 코딩과 장기 과제 성능을 끌어올렸다고 밝혔다.
- 사내 코드 벤치마크에서는 GLM-5.2 대비 50% 향상됐다고 한다.
오픈형
GLM-5.3 및 1개
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XHToken, 소형 범용 모델 Spark-X2.5-4B 공개
- XHToken이 범용 소형 모델 Spark-X2.5-4B를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.
- 전체 어텐션 1개 층과 슬라이딩 윈도 어텐션 3개 층을 섞은 구조로 1M 토큰 컨텍스트를 기본 지원하고, 200개가 넘는 언어를 다룬다.
오픈형
Spark-X2.5-4B
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Qwen 팀, 새 구조를 적용한 Qwen3.8-Flash-Next 공개 가중치로 출시
- Qwen 팀이 Qwen3.8-Flash-Next를 공개 가중치로 내놨다.
- 총 125B 가운데 6B만 활성되는 구조에 Gated DeltaNet과 QSA를 섞었고, 컨텍스트는 262,144토큰을 기본으로 최대 100만 토큰까지 늘릴 수 있다.
오픈형
Qwen3.8-Flash-Next 및 1개
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Ornith AI, 9B 규모 추론 모델 Ornith-1.5-9B 공개
- Ornith AI가 Ornith-1.5 계열 중 가장 작은 9B 밀집 모델 Ornith-1.5-9B를 MIT 라이선스로 공개했다.
- 단일 GPU 구동을 목표로 만들었고, 기본으로 생각 과정을 먼저 출력하는 추론 모델이다.
오픈형
Ornith-1.5-9B
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Ornith, MoE 모델 Ornith-1.5-35B-A3B 공개
- Ornith 팀이 Ornith-1.5-35B-A3B를 MIT 라이선스로 공개했다.
- 전체 약 35B 중 토큰당 약 3B만 활성화하는 전문가 혼합 구조이며, 과제 생성과 해법 탐색까지 함께 최적화하는 자기개선 학습을 적용했다고 밝혔다.
오픈형
Ornith-1.5-35B-A3B
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Muse Glimmer, 소비자용 하드웨어에서 자율 에이전트 작업 수행하는 30-billion 파라미터 모델로 공개
- Muse Glimmer는 Muse Spark에서 증류된 30-billion 파라미터 모델로 클라우드 없이 로컬 실행이 가능하다.
- 4-bit 양자화로 20 GB 미만 크기이며 DFlash 기반 드래프터로 빠른 텍스트 생성을 지원한다.
오픈형
Muse-Glimmer-30B
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dots studio, 오픈 웨이트 멀티모달 MoE 모델 dots3-note preview 공개
- dots studio가 dots3 계열의 첫 오픈 웨이트 모델 dots3-note preview를 공개했다.
- 전체 280B·활성 16B 파라미터의 MoE 구조로 최대 512K 토큰 컨텍스트를 지원하며, 텍스트·이미지·영상·음성을 입력받아 텍스트를 낸다.
- 라이선스는 Apache 2.0이다.
오픈형
dots3-note-prev 및 1개
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Motif Technologies, 314B 규모 MoE 모델 Motif 3 공개
- Motif Technologies가 총 314B 파라미터 중 토큰당 13.2B만 쓰는 MoE 모델 Motif 3를 냈다.
- 256K 컨텍스트를 지원하고, 가중치는 MIT 라이선스로 신청 없이 누구나 받을 수 있다.
오픈형
Motif 3 및 1개
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IBM 소형 추론 모델 Granite-4.2-3B 공개
- IBM이 Granite 4.2 계열의 소형 추론 모델 Granite-4.2-3B를 공개했다.
- 파라미터 3B 밀집 구조로 답하기 전에 생각하는 과정을 내장했고, 생각의 깊이를 세 가지 모드로 고를 수 있다.
- 라이선스는 Apache 2.0이다.
오픈형
Granite-4.2-3B
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IBM, 추론 기능을 내장한 오픈소스 모델 Granite-4.2-30B 공개
- IBM이 Granite 4.2 계열의 300억 파라미터 추론 모델 Granite-4.2-30B를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.
- 생각 모드를 세 가지로 전환할 수 있고 도구 호출과 긴 문맥을 지원한다.
오픈형
Granite-4.2-30B
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NVIDIA, 하이브리드 MoE 아키텍처 기반 NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4 공개
- NVIDIA가 활성 파라미터 3B, 총 파라미터 30B의 NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4 모델을 공개했다.
- 20T개 이상의 토큰으로 사전 훈련되었으며 최대 1M 컨텍스트 길이를 지원한다.
오픈형
NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4
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오픈소스 삼진법 가중치 추론 모델 Maple-Preview 공개
- 20B-A1B 삼진법 가중치 추론 대규모 언어 모델 Maple-Preview가 공개됐다.
- IMO 수준 문제를 풀고 Mac mini M4에서 200+ tokens/sec로 동작하며 Gemma 4, Qwen3.5, gpt-oss보다 5–16× 빠르다.
오픈형
Maple-Preview
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LG AI Research, 다국어 언어 모델 K-EXAONE 2.0 공개
- LG AI Research가 프론티어급 다국어 언어 모델 K-EXAONE 2.0을 공개했다.
- 이전 모델보다 세 배 이상 규모로 확장되었으며 다국어 지원을 열 개 언어로 늘렸고 Apache license 2.0으로 공개된다.
오픈형
K-EXAONE-2.0-750B-A37B
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Cactus Compute, 45M 파라미터 도구 호출 모델 Needle 2 공개
- Cactus Compute가 45M 파라미터 도구 호출 모델 Needle 2를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.
- 모델 전체가 14MB 단일 바이너리에 들어가고, 한 세션이 28MB 램에서 돌아간다고 회사는 밝혔다.
오픈형
Needle 2
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SK텔레콤, 688B 규모 MoE 모델 A.X K2를 아파치 2.0으로 공개
- SK텔레콤이 A.X K1의 후속인 MoE 언어 모델 A.X K2를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.
- 총 688B 파라미터 중 토큰당 33B만 활성화되며, 생각 모드와 비생각 모드를 한 모델에서 고를 수 있고 컨텍스트는 256K다.
오픈형
A.X K2 및 1개
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LFM2.5-2.6B, 128K 컨텍스트와 에이전틱 사후학습 갖춘 온디바이스 모델 공개
- LFM2.5-2.6B는 128K 컨텍스트와 에이전틱 사후학습을 갖춘 온디바이스 텍스트 전용 모델로, 약 34T 토큰으로 사전학습되고 네 단계 사후학습을 거쳤다.
오픈형
LFM2.5-2.6B
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