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DeepSeek-V4-Flash-0731 공식 출시, 에이전트 능력 강화
DeepSeek-V4-Flash-0731이 미리보기를 대체하는 공식 출시 버전으로 공개됐다. 에이전트 능력이 강화됐고 벤치마크에서 DeepSeek-V4-Pro를 능가하며, reasoning_effort는 low/high/max 세 단계를 지원한다.
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Inkling-Small, 공개 가중치로 배포되는 멀티모달 모델 공개
Inkling-Small은 텍스트, 이미지, 오디오를 입력받아 텍스트를 출력하는 멀티모달 모델로 공개 가중치와 함께 배포된다. 42계층 트랜스포머에 희소 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했다.
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마이크로소프트, 코덱 네이티브 능동 스트리밍 멀티모달 모델 Mage-VL 공개
마이크로소프트가 4B 규모 멀티모달 모델 Mage-VL을 공개했다. 비디오 코덱 구조를 활용해 비주얼 토큰을 75% 이상 줄이고 추론 속도를 최대 3.5배 높였으며, 단일 체크포인트로 이미지·비디오 이해와 능동 스트리밍을 동시에 지원한다.
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AMD, 완전 개방형 혼합전문가 언어모델 Instella-MoE 공개
AMD가 사전학습부터 RL까지 전 과정을 거쳐 학습한 완전 개방형 혼합전문가 언어모델 Instella-MoE를 공개했다. 16 billion 파라미터에 2.8 billion 활성 파라미터를 가지며, 학습 프레임워크와 데이터, 체크포인트를 모두 공개했다.
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업스테이지 Solar Open 2 공개 — 250B-A15B 오픈 웨이트
업스테이지가 Solar Open 2 를 Hugging Face 에 올렸다. 전체 250B 가운데 토큰당 15B 만 쓰는 전문가 혼합 구조이고 컨텍스트는 1M 이다. 영어·한국어·일본어를 지원하며 자체 라이선스(Upstage Solar License)로 배포한다.
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Nanbeige4.2-3B, Looped Transformer 아키텍처 기반 소형 에이전트 모델 공개
Nanbeige4.2-3B가 공개됐다. Looped Transformer 아키텍처로 매개변수 추가 없이 모델 용량을 늘렸고, 3B 비임베딩 매개변수로 에이전트·코드 작업을 수행한다. 최대 262,144 tokens 컨텍스트를 지원한다.
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Inkling, 가중치 공개형 멀티모달 MoE 모델로 등장
Inkling은 텍스트·이미지·오디오 입력을 받아 텍스트를 생성하는 범용 멀티모달 모델로, 가중치가 공개된 상태로 배포된다. 66-layer MoE 트랜스포머 구조를 갖춘 네이티브 멀티모달 모델이다.
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LongCat-2.0 공개, 1.6 trillion 파라미터 MoE 모델에 AI ASIC 기반 학습 적용
LongCat-2.0은 1.6 trillion 파라미터의 MoE 언어 모델로 공개됐다. AI ASIC superpods 기반으로 35 trillion 토큰 학습이 진행됐으며, LongCat Sparse Attention 등 아키텍처 개선이 적용됐다.
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텐센트, MoE 모델 Hy3 공개... 신뢰성과 에이전트 일반화 강화
텐센트 Hy 팀이 295B 매개변수 규모의 MoE 모델 Hy3를 공개했다. 유사 크기 모델을 능가하고 2-5배 매개변수의 플래그십 모델과도 경쟁하며, Hugging Face 등에 오픈소스로 공개됐다.
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