Google DeepMind는 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표하고, 신뢰받는 사이버 방어 담당자를 위한 Fairwind Program을 통해 제공을 시작했다. DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했으며, 출력 토큰 상한은 기존 64K에서 1M으로 확대됐다. 개발자, 기업, 일반 사용자에게는 가드레일을 개선한 뒤 가능한 한 빨리 제공할 방침이며, 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10이다(모두 100만 토큰당).
선정 이유: 사내 활용 사례, 벤치마크 결과, 단계적 제공 방침과 안전 대책이 하나의 발표에 담겨 있어 모델의 위치를 파악하기 쉽다.
Google이 새 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표했다. 우선 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어자에게 제공을 시작한다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다. 개발자, 기업, 일반 사용자에 대한 제공은 미국 정부의 자율적 사전 접근 절차에 참여하면서 단계적으로 확대한다.
선정 이유: 회사 내 이전 및 최적화 실적, 벤치마크 결과, 단계적 공개 시의 안전 대책이 같은 기사에 함께 제시되어 있어 성능과 운영 방침을 함께 파악하기 쉽다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수3838Qwen3.8-27B가 @nebiustf를 통해 이용 가능해졌다. 에이전트 구축이든 딥 리서치든, 이 27B dense 모델은 다단계 워크플로에 대응할 수 있다. 🥳
Qwen3.8-27B is now live on Nebius Token Factory. A compact 27B dense model for coding, research, and agent workflows, with a focus on planning and completing tasks across multiple steps. Start building: https://tokenfactory.nebius.com/endpoints?modals=endpoint-details&model-id=Qwen/Qwen3.8-27B
OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 발표했다. 코딩, 컴퓨터 조작, 전문 업무에서 Astra에 가까운 지능을 갖췄다고 밝혔다. 표준 API의 입력 및 출력 토큰 가격은 Astra의 5분의 1이다.
Google은 Gemini 3.8 Flash를 활용한 개발자 4명의 작품 사례를 소개했다. 해당 모델은 3.7 Flash에 비해 소프트웨어 개발, 에이전트형 작업, 다단계 추론 능력이 크게 향상되었으며, 경우에 따라 더 비싼 프런티어 모델에 근접하는 성능을 보인다. 로켓 궤도 시뮬레이션과 자동 변속기용 대화형 모델 등이 만들어졌으며, Google Antigravity와 Google AI Studio에서 이용할 수 있다.
Holo4는 GUI, 코드, MCP, API를 상황에 맞게 골라 쓰며 컴퓨터를 조작하는 에이전트형 모델 시리즈로, 27B 덴스(dense) 버전과 35B-A3B(Mixture of Experts) 버전 두 가지 크기로 제공된다. OSWorld 2.0에서 Holo4 27B는 61.7%를 기록했으며, Opus 5.5의 81.8%에는 미치지 못하지만 파라미터 수와 비용은 크게 적은 것으로 알려졌다. 두 모델은 H Models API를 통해 이용할 수 있으며, Holotron4 Nano도 함께 공개되었다.
Anthropic이 Claude Sonnet 5.5(claude-sonnet-5-5)를 공개했다. Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry 등에서 이용할 수 있으며, Claude Sonnet 5용 코드는 5개 지점에서 작동하지 않을 가능성이 있다.
선정 이유: Claude Sonnet 5에서 이전할 때 깨질 수 있는 5개 지점이 구체적으로 나열되어 있어, 기존 코드의 영향 범위를 확인하는 실마리가 된다.
Google DeepMind는 음성 생성 모델 Gemini 3.8 Flash TTS와 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS를 발표했다. Flash TTS는 자연어 프롬프트로 목소리를 새로 만들고 줄 단위 연기 지시를 지원하며, Flash-Lite TTS는 대량 처리와 비용 효율에 특화되어 있다. 두 모델은 오늘부터 Gemini API와 Google AI Studio에서 제공되고 있다.
Google이 음성 생성 모델 Gemini 3.8 Flash TTS와 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS를 발표했다. 자연어 프롬프트로 새로운 목소리를 만들 수 있으며, 100개 이상의 언어와 방언을 지원한다. 오늘부터 Gemini API와 Google AI Studio에서 이용할 수 있고, Gemini Notebook과 Google Vids에도 순차적으로 제공된다.
선정 이유: 음성 설계, 복제, 줄 단위 연출 지시까지의 기능과 제공처가 정리되어 있어, TTS를 제작이나 개발에 도입할 때 비교 자료로 쓸 수 있다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수3131Qwen-Image-2.1 by @Alibaba_Qwen just landed as the #1 open source model in the Image Edit Arena and Text-to-Image Arena! With 1367 pts in the Image Edit Arena, Qwen-Image-2.1 took the #1 spot among open. It landed #16 overall, just 3 pts from GPT-Image-1.5-high-fidelity at #15. See the leaderboard for the Text-to-Image arena below. Congrats to the @Alibaba_Qwen team on this contribution to the open source ecosystem!
OpenAI가 GPT-6 Sol과 Luna 두 모델을 발표했다. 프런티어급 지능을 일상 업무에 제공하는 모델로, 성능과 비용의 균형이 각각 다르다고 밝혔다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수2626We're excited to offer Day0 OpenVINO support for Qwen-Image-2.1 Read more about what you can accomplish here: https://ms.spr.ly/6019a5nm5
Anthropic이 Claude Opus 5.5(claude-opus-5-5)를 공개했다. 장시간 에이전트형 코딩과 지식 업무를 위한 모델이며, 컨텍스트 윈도우는 기본 1M 토큰, 최대 출력은 128k 토큰이다. 가격은 100만 토큰당 $4 / $20으로, Claude Opus 5의 $5 / $25보다 낮다. 아울러 대화 중간의 system 메시지 안에서 도구를 정의할 수 있는 베타 기능도 추가됐다.
선정 이유: 가격, 컨텍스트 길이, thinking 처리 방식, tool_choice 제한을 한눈에 정리할 수 있어, 기존 Claude Opus 5에서 옮겨 갈 때 확인해야 할 사항을 파악하기 쉽다.
xAI는 코딩과 지식 업무를 위한 최상위 모델 Grok 4.7을 발표했다. 가격과 속도는 Grok 4.6과 같으며, 입력은 100만 토큰당 $2, 출력은 $6이다. Cursor와 Grok Build에서 오늘부터 이용할 수 있으며, Grok API 등을 통해서도 제공된다.
xAI는 음성 전사 모델 'Grok Voice Transcribe 2.0'을 공개했으며, 같은 가격의 전 세대 'Grok Voice Transcribe 1.0'보다 정확도가 2배 높아졌다고 밝혔다. Artificial Analysis의 공개 리더보드에서는 스트리밍을 지원하는 32개 모델 가운데 정확도 1위를 차지했다. 요금은 배치 방식이 시간당 0.10달러, 스트리밍 방식이 시간당 0.20달러로 1.0과 동일하다.
Google DeepMind는 음성 대화 모델 Gemini 3.8 Live와 Gemini 3.8 Live Extended Thinking을 발표했다. 전자는 규모와 비용 효율, 후자는 복잡한 작업을 위해 설계되었다. Extended Thinking은 Artificial Analysis의 Speech to Speech Quality Index에서 종합 1위(82.6)를 차지했으며, 두 모델 모두 오늘부터 순차적으로 제공된다.
선정 이유: 비용을 중시하는 Live와 고난도 작업용 Extended Thinking, 두 모델의 포지셔닝과 벤치마크 결과, 제공 범위가 한눈에 정리되어 있다.
Google가 음성 대화 모델 Gemini 3.8 Live와 Gemini 3.8 Live Extended Thinking을 발표했다. 전자는 규모와 비용 효율성을, 후자는 고도의 다단계 추론을 중시하고 있다. Extended Thinking은 Artificial Analysis의 Speech to Speech Quality Index에서 82.6점으로 1위를 차지했으며, 두 모델 모두 발표일부터 순차적으로 제공이 시작되고 있다.
선정 이유: 저비용용과 고난도 작업용의 2개 모델 구성으로, 음성 에이전트의 평가 지표와 제공처가 구체적으로 제시되어 용도에 따른 선택을 검토하기 쉽다.
지푸(Zhipu)의 GLM-5.3은 GLM-5.2 이전의 MIT 라이선스에서 독자 라이선스로 변경되었다. Model as a Service를 운영하며 계열사를 포함한 연속 12개월 매출이 100억 달러를 넘으면, 상업적 이용 전에 Z.AI의 보안 심사가 필요하다. '계열사(affiliates)'의 정의가 없어 도입의 장벽이 된다는 지적이 나온다. Kimi K3와 MiniMax M3도 제한적인 조건을 두고 있다. Motif의 Motif-3은 MIT 라이선스로 공개되어 있다.
Microsoft가 이미지 모델 MAI-Image-2.6을 Microsoft Foundry 개발자용으로 제공하고, 저지연용 MAI-Image-2.6-Flash를 추가했다. MAI-Image-2.6은 Arena에서 text to image와 이미지 편집 모두 No. 2, Artificial Analysis에서는 text-to-image가 No. 2, 이미지 편집이 No. 1이다. Flash는 GPT-Image-2-Medium보다 2.8배 빠르고 효율은 72% 높다고 밝혔다.
Google DeepMind와 Google Research는 글로벌 기상 AI 모델 WeatherNext 3를 발표했다. 실시간 위성 데이터를 학습에 활용하며, 최대 5km 해상도로 매시간 예보를 생성한다. Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform, Cloud 등에 오늘부터 순차적으로 탑재되며, 강수 예보는 하루 이상 앞선 시점에서 최대 50% 정확도가 향상된다고 밝혔다.
선정 이유: 위성 데이터를 직접 학습하는 방식과 5km 해상도 등, 이전 세대인 WeatherNext 2와의 차이가 수치로 정리되어 있어 개선점을 파악하기 쉽다.
Microsoft AI가 음성 인식 모델 MAI-Transcribe-2를 발표했다. FLEURS의 60개 언어에서 평균 Word-Error-Rate 5.2%로 1위를 차지했으며, Artificial Analysis에서는 정확도와 지연 시간의 Pareto Frontier를 형성하고 있다. 화자 분리, 단어 단위 타임스탬프, verbatim/clean 출력 설정을 지원하며, OpenAI의 GPT-Transcribe보다 10배 빠르다고 한다. 가격은 연말까지의 기간 한정으로 시간당 $0.10이다.
Hugging Face가 260M과 800M 두 가지 크기로 구성된 다국어 멀티모달 인코더 「NeoMME」를 발표했다. 사전 학습된 비전 타워를 사용하지 않고, 단일 양방향 Transformer로 텍스트 토큰과 이미지 패치를 동시에 처리한다.
Google DeepMind는 추론과 코딩 성능을 높인 Gemini 3.8 Flash와 사이버보안 특화 모델 Gemini 3.8 Flash Cyber를 발표했다. 3.8 Flash는 100만 토큰당 입력 $0.75, 출력 $3.75의 도입 가격으로 제공되며, HLE-Verified에서 54.9%를 기록했다. Cyber 버전은 새로 마련된 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 방어자에게만 제공된다.
선정 이유: 범용 Flash와 방어자용 Cyber를 동시에 출시하고 가격, 벤치마크, 제공 조건까지 정리되어 있어 용도에 따라 어떤 모델을 쓸지 판단하기 쉽다.
Google AI Developers@googleaidevsAI 점수3838
Anthropic은 장시간 에이전트형 코딩, 지식 업무, 연구용으로 Claude Fable 5.1(claude-fable-5-1)을 공개했다. Project Glasswing 참여자에게는 Claude Mythos 5.1(claude-mythos-5-1)도 제공한다. 두 모델은 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 128k 출력 토큰, 상시 켜진 적응형 사고를 지원하며, 가격은 Claude Fable 5와 같은 $10 / $50 per MTok이다. 캐시 읽기는 $0.25 per MTok으로 낮아졌다.
선정 이유: 가격을 그대로 두고 캐시 읽기를 $0.25/MTok으로 낮춘 점과, tool_choice 미지원 등 이전 시 달라지는 점을 한데 정리했다.
Google이 시계열 기반 모델 「TimesFM-3」을 발표했다. 서로 관련된 여러 시계열을 동시에 예측하는 다변량 예측을 추가 학습 없이 제로샷으로 수행할 수 있는 모델이다. 파라미터 수는 3억 3000만 개이며, 1조 개가 넘는 시점의 실제 세계 데이터와 합성 데이터로 사전 학습되었다. 예측 기간 전체를 한 번의 포워드 패스로 생성하며, 각 시점마다 10~90퍼센타일의 9개 분위점을 출력한다.
Google AI Developers@googleaidevsAI 점수3131
Google DeepMind가 음성 인식 모델 Gemini 3.5 Transcribe를 발표했다. 원본 음성에서 말 고치기와 군더더기 말(필러)을 다듬은 정리된 텍스트를 바로 출력하며, 85개 이상의 언어를 자동으로 감지해 받아쓴다. Gemini API와 Gemini Enterprise Agent Platform에서 퍼블릭 프리뷰로 제공된다.
IBM의 Granite 4.2는 3B, 8B, 30B 세 가지 크기로 제공되는 추론 특화형 디코더 전용 dense형 LLM 패밀리다. Granite-4.1 베이스 모델을 사후 학습하여 만들었으며, 모두 Apache 2.0 라이선스로 공개된다. 8B와 30B는 샌드박스 환경에서 도구를 조작하는 에이전트 RL을 거쳤으며, 전 모델이 사고/비사고 모드 전환과 네이티브 도구 호출을 지원한다.
DeepSeek@deepseek_aiAI 점수6262
Liquid AI가 LFM2.5-1.2B-Instruct, LFM2.5-2.6B, LFM2.5-8B-A1B 3개 모델용 DSpark 드래프트 모델을 공개했다. 투기적 디코딩을 통해 출력 품질을 바꾸지 않고 GPU에서 최대 3.18배, 온디바이스에서 최대 2.87배의 처리량 향상을 보였다. llama.cpp와 SGLang에서 출시 첫날부터 사용할 수 있으며, LFM2.5-2.6B의 함수 호출 지연 시간은 평균 57% 줄었다.
Google DeepMind는 코딩과 에이전트용 최신 Flash 모델 Gemini 3.7 Flash를 발표했다. 3.6 Flash 공개 3주 만이며, FrontierCode 1.1 Main은 34.4%에서 43.6%로, DeepSWE v1.1은 49.0%에서 65.3%로 향상됐다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $0.75, 출력 100만 토큰당 $3.75이며, 연말까지 적용된다.
DeepSeek@deepseek_aiAI 점수6262
Microsoft AI는 추론 모델 MAI-Thinking-1을 발표했다. 35B-active, 약 1T-total 파라미터의 스파스 MoE 구조이며, AIME 2025에서 97.0%, AIME 2026에서 94.5%를 기록했다. 다른 회사 모델로부터의 증류는 하지 않았고, 추적 가능한 데이터로 학습했다고 설명했다.
Google Research는 Gemini와 Project Astra를 기반으로 실시간 영상 진찰을 수행하는 연구용 AI 시스템 AMIE (Video)를 공개했다. 100개 시나리오, 300건의 모의 진료를 대상으로 한 무작위 배정 연구에서 핵심 임상 역량이 일차 진료의(PCP)와 동등하다고 평가됐다. 다만 평가는 모의 환자를 활용한 환경으로 제한되어 있어, 실제 환자를 대상으로 한 검증이 다음 과제로 꼽힌다.
Microsoft AI가 이미지 생성 모델 MAI-Image-2.6을 발표했다. Arena의 text-to-image 리더보드에서 2위에 올랐으며, MAI-Image-2.5 대비 종합 점수가 +79 Elo 향상됐다. 텍스트 렌더링만 따로 보면 +91 Elo 상승했다. Arena에서 시험해 볼 수 있으며, MAI Playground에는 이번 주 후반, Microsoft Foundry 등에는 순차적으로 제공될 예정이다.
NVIDIA의 오픈 웨이트 음성 합성 모델 「Magpie TTS Multilingual」은 파라미터 364M으로 12개 언어를 지원하며, 이번에 현대 표준 아랍어, 한국어, 브라질 포르투갈어가 새로 추가됐다. NIM을 이용한 온프레미스 측정에서 B200의 단일 스트림 TTFA는 32ms, 64스트림에서는 239ms이고, RTFX는 319.81배다. 자체 인프라에 배포하거나 미세 조정할 수 있으며, Hugging Face에서는 오픈 체크포인트가 제공된다.
Meta가 Muse에서 30B 파라미터로 증류한 멀티모달 모델 Muse Glimmer를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 로컬 환경의 에이전트 용도를 염두에 둔 모델이며, transformers, llama.cpp, vLLM, Inference Endpoints가 day-0부터 지원한다. Hugging Face Hub에서 내려받을 수 있다.
선정 이유: 30B 로컬 모델에 대해 아키텍처, 각 추론 기반에서의 사용법, 파인튜닝 요건이 한꺼번에 정리되어 있다.
Google DeepMind는 사이클론의 진로, 강도, 바람 구조를 단일 모델로 예측하는 WeatherNext를 Nature 논문으로 발표하고, WeatherNext 2와 WeatherNext Cyclones의 코드 및 모델 가중치를 공개했다고 밝혔다. 3일 앞의 예측이 기존 모델의 2일 앞 예측 정확도에 해당하며, 평균적으로 하루치 예측 정확도가 더해진다고 한다. 소형 버전인 WeatherNext 2-mini도 함께 공개됐으며, 무료 Colab 노트북에서 단일 TPU로 실행된다.
선정 이유: 단일 모델로 진로, 강도, 바람 구조를 예측하는 방식과 가중치 및 코드의 공개 범위가 구체적으로 제시되어, 기상 분야에서의 재활용을 검토할 자료가 된다.
