Dharma Field Extractor는 문서 이미지에서 지정한 필드를 JSON 형식으로 추출하는 2B 파라미터 모델이다. DharmaOCR-LITE v1.1을 기반으로 하며, 43,384건의 학습 데이터로 만든 LoRA 어댑터를 적용했다. 546개 문서, 1,638건 케이스로 이루어진 벤치마크에서는 테스트한 범용 프론티어 LLM보다 품질이 1.8~9.3포인트 높았고, 비용은 약 6분의 1에서 약 147분의 1 수준인 것으로 알려졌다.
Kimi.ai@Kimi_MoonshotAI 점수4747
인도 IndiaAI Mission의 지원을 받은 자국산 AI 모델 3종이 2026년 11월 3일 뉴델리에서 발표되었다. Soket Labs의 'EKA-1'은 26.3B 파라미터, 약 7.5조 토큰으로 학습되었으며, 인도 헌법 제8부칙의 22개 언어와 영어를 지원한다. ZenteiQ의 'Dhīr 2B'와 'Dhīr 5B'는 영어와 10개 인도 언어를 지원하며, 로컬 단말이나 온프레미스 환경에서의 구동을 상정한 오픈소스로 설명되고 있다. 다만 은행에서의 도입 실적이나 독립된 제3자의 벤치마크 결과는 제시되지 않았다.
인도 IndiaAI Mission 산하에서 Soket Labs와 ZenteiQ가 2026년 11월 3일 자체 개발 AI 기반 모델을 발표했다. 발표된 모델은 Soket Labs의 EKA-1, ZenteiQ의 Dhīr 2B 및 Dhīr 5B다. EKA는 수학·논리 추론, 코딩, 다국어 처리를, Dhīr는 물리·수학·공학을 중심으로 한 과학·산업 분야를 대상으로 한다. 기술 사양, 벤치마크 결과, 일반 공개 시기는 보도되지 않았다.
Soket Labs와 ZenteiQ가 IndiaAI Mission의 지원 아래 개발한 독자 대규모 언어 모델을 발표했다. Soket의 EKA-1은 26.3B 파라미터, 약 7.5T 토큰으로 학습되었으며 22개 인도 언어와 영어를 지원한다. ZenteiQ는 오픈소스 다국어 모델 Dhīr 2B와 Dhīr 5B를 공개했으며, 영어와 기타 10개 인도 언어를 지원한다. 벤치마크 결과와 가격은 발표되지 않았다.
Sarvam이 Sarvam 105B를 기반으로 한 의사결정 모델 「Sarvam Prism」을 오픈 웨이트로 공개했다. 3개 지표의 평균 점수는 71.8점이며, B200에서의 응답 중앙값은 44ms로 테스트한 25개 모델 가운데 100ms 미만에서 최고 점수를 기록했다. 오답은 신뢰도 범위 안에 머물고, 선택지 제시 순서의 영향도 받지 않는다고 밝혔다.
Palette는 20B 오픈 웨이트 모델을 IBM Design Language에 맞춘 합성 데이터로 파인튜닝해 슬라이드 덱을 생성하는 시도다. 디자이너 역할이 JSON 설계서를 만들고 코더 역할이 각 슬라이드의 pptxgenjs 코드를 작성하는 2단계 구조이며, 단일 LoRA 어댑터로 구현되었다. PresentBench의 세 가지 평가 영역 중 두 곳에서 1위를 차지했고, 코딩 단계는 약 6~7배 빨라졌다고 한다.
Google은 2026년 10월 13일 Gemini 4 Argon을 전 세계에 출시하고 이를 프런티어 추론 모델로 자리매김했다고 밝혔다. 보도에 따르면 도입 가격은 입력 100만 토큰당 2달러다. OpenAI의 프런티어 모델과 Codex 워크플로도 Google Cloud Marketplace를 통해 Gemini의 Model Garden에 등재될 예정이다.
Google은 Gemini 4 Carbon을 우선 선정된 사이버보안 방어자들에게 먼저 제공한다고 밝혔다. 소프트웨어 취약점 발견, 악용 가능성 확인, 수정안 작성에 쓸 수 있는 최신 모델이다. Google DeepMind의 Fairwind Program을 통해 접근을 넓힌 뒤 개발자, 기업, 일반 사용자에게 확대할 계획이다. 입력은 100만 토큰당 $2, 출력은 $10이다.
Google은 차세대 플래그십 AI 모델인 Gemini 3.5 Pro를 오늘은 공개하지 않는다고 밝혔다. 회사에 따르면 이 모델은 현재 파트너와 테스트 중이며, 준비가 갖춰지는 대로 널리 제공할 계획이다. 유출을 통해 전해진 2 million-token 컨텍스트 윈도우 등의 사양은 정식 발표 전까지 확인되지 않았다.
The Biological Computing Co.(TBC)가 이미지에서 동영상을 생성하는 모델 「Mischief 1」을 공개했다. 요금은 480p 기준 초당 0.005달러부터이며, 3초 또는 5초 클립을 16:9 비율로 출력할 수 있다. fal과 OpenRouter에서 이용할 수 있으며, 회사 측은 생체 뉴런을 활용한 실험이 소프트웨어 개선에 도움이 되었다고 설명했다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수2828Impressed by the new @MistralAI large-4 update! The model update is much better at coding and performs as the 2nd best OSS model on our coding benchmark
AI Engineer는 올해 마지막 플래그십 컨퍼런스 'AIE CODE'의 기획 뒷이야기를 소개했다. 단일 트랙으로 진행되며, 전 세계 상위 1000명의 에이전틱 엔지니어를 초청제로 모은다는 형식이다. 주요 주제는 'Scaling without Slop', 'System One models', 'Increasing Ambition' 3가지이며, Jarred Sumner가 Bun의 Rust 재작성과 Bun AOT에 대해 강연할 예정이다.
Google이 신모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다고 밝혔다. Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1과 비교한 17개 벤치마크 중 15개에서 1위를 차지했다고 설명했다. 현재는 Fairwind Programme을 통해 일부 사이버보안 전문가만 이용할 수 있으며, 일반 공개일은 발표되지 않았다. API 제공 시 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10의 가격을 적용할 방침이다.
11월 공개 예정으로 기업이 날짜를 명시한 것은 Moonshot의 Kimi K3.1 Pro 가중치(11월 4일)뿐이다. Moonshot 공식 페이지는 2026년 11월 4일까지 전체 가중치를 공개한다고 밝혔으나, HuggingFace에서는 아직 공식 저장소가 확인되지 않았다. 한편 10월 기준일은 기업 발표에 따른 것이 아니며, Mistral Large 4의 가중치는 10월 29일에 공개되었다.
Apex Intelligence는 AI가 개발 과정에 자율적으로 참여해 만든 35B 범용 모델 「Apex-35B-V1.0」을 공개했다. 기반은 Qwen3.6-35B-A3B이며, 중간 학습과 사후 학습을 추가해 개발했다. 회사의 평가에서는 21개 벤치마크 중 20개에서 Qwen3.6-35B-A3B를, 18개에서 Recursive Flint(40B)를 앞섰고, 1개에서는 동점이었다. 가중치는 Hugging Face에서 공개되었으며, 코드와 배포 가이드는 GitHub에서 제공된다.
Google DeepMind가 Gemini 4 Carbon을 발표했으나, 이용은 심사를 통과한 사이버 보안 방어 담당자에게만 한정된다. Artificial Analysis Intelligence Index 5.0에서 종합 1위인 59점을 기록했으며, 17개 벤치마크 중 15개에서 1위를 차지한 것으로 알려졌다. 일반 대상 API 제공은 "가능한 한 빨리"라고만 밝혀졌다.
구글은 10월 28일 블로그를 통해 새로운 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점을 기록해 Claude Opus 5.5를 1점 앞섰다. 당분간은 Fairwind Program의 승인을 받은 일부 사이버 방어 담당자만 이용할 수 있으며, 일반 제공 시기는 밝혀지지 않았다.
Mistral은 1조 파라미터 오픈 모델 Mistral Large 4(ML4)의 가중치를 공개했다. 기업과 정부가 내려받아 자체적으로 배포할 수 있다. GLM-5.3과 동등한 성능을 내면서 작업 1건당 토큰 사용량은 47% 적다고 주장하고 있다. 가중치는 Hugging Face와 해당 API를 통해 제공된다.
Mistral은 약 1조 파라미터(활성 52B)의 Mistral Large 4(애칭 Le Chonk) 가중치를 Hugging Face에 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 26점으로, DeepSeek V4.1 Flash와 GLM-5.3의 32점에는 미치지 못한다. 반면 Terminal-Bench 4.0에서는 41%를 기록했고, 생성 속도는 161토큰/초로 속도와 비용 면에서 강점을 보인다.
Mistral Large 4(애칭 Le Chonk)가 Hugging Face에서 공개됐다. 텍스트와 이미지를 입력할 수 있는 다국어 MoE 모델로, 총 파라미터는 약 1T, 활성 파라미터는 49B, 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이다. Mistral Ecosystem Open-Weight License로 배포되며, transformers, vLLM, llama.cpp가 day-0부터 지원한다.
선정 이유: 아키텍처, 벤치마크, 각 추론 환경에서의 실행 절차와 실측값이 한 편의 기사에 정리되어 있어 도입 시 비교 자료로 활용하기 좋다.
IBM의 Granite Switch 4.1.1은 패치 릴리스로, 4.1과 완전한 하위 호환성을 가지며 마이그레이션 작업은 필요하지 않다. 업데이트된 Granite Speech ASR 모델은 10개 언어의 음성 인식을 지원하며, 구두점과 대문자화를 포함한 전사문을 출력하므로 별도의 정형화 과정 없이 후단 모델에 전달할 수 있다. 베이스 모델은 재계산되지 않았으며, 최신 어댑터를 결합해 배포하는 구성이다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수4848
Google DeepMind는 Gemini 4 Carbon을 발표하고 Artificial Analysis의 Intelligence Index v5에서 59점으로 1위를 차지했다고 밝혔다. 우선 제공 대상은 Fairwind Program을 통해 신뢰받는 사이버 방어 담당자이며, 개발자 대상 일반 제공은 "가능한 한 빨리"로 예정돼 있다. 코딩에서는 Antigravity CLI로 측정한 결과가 Claude Code 상의 Opus 5.5에 못 미치는 등 분야별로 평가가 엇갈린다.
카카오가 개인화 AI 에이전트의 기반 기술인 임베딩 모델 'Kanana-2-embedding' 2종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다. 30억 파라미터의 Kanana-2-3b-embedding과 13억 파라미터의 Kanana-2-1.3b-embedding이며, 유사 규모의 공개 모델과 비교한 평가에서 가장 높은 한국어 성능과 유사한 수준의 영어 성능을 보였다. 두 모델에는 상업적 활용이 가능한 '카나나 오픈 라이선스'가 적용됐다.
Elorian의 시각 추론 모델 「Glimpse」가 공동 공개된 벤치마크 「DecoyCount」에서 50.48%를 기록했다. 논문에서 최고 성적을 낸 GPT-6 Astra의 43.17%를 웃돌았지만, 이는 사내 테스트의 단일 실행 결과이며 논문의 모델은 3회 평균값이라고 밝혔다. DecoyCount는 1,660문항으로 구성되며, 시각과 추론을 동시에 검증한다는 점이 특징으로 꼽힌다.
Google은 현실적인 인터랙티브 시뮬레이션을 생성하고 사용자의 지시에 즉각 반응하는 멀티모달 모델 "Genie 4"를 발표했다. 영상뿐 아니라 물체의 물리적 움직임과 공간 음향도 생성할 수 있다. 현재는 신뢰할 수 있는 파트너를 대상으로 한 비공개 리서치 프리뷰이며, 향후 Google AI Ultra 구독자, Gemini API, Google AI Studio에서도 제공될 예정이다.
Rime은 기업이 자사 온프레미스 환경이나 프라이빗 클라우드에서 운영할 수 있고 파인튜닝도 가능한 음성 대 음성(S2S) 모델 「Prism」을 발표했다. Revmo와 진행한 실증에서는 OpenAI의 GPT 모델과 비교해 주문 확인 성공률이 68%에서 100%로, AI 환각(hallucination) 없이 완료된 통화 비율이 35%에서 85%로 높아졌다. Prism은 음성을 생성하기 전에 텍스트를 먼저 생성하므로, 기업의 규칙과 가드레일로 고객에게 전달되기 전 내용을 확인할 수 있다.
Google가 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v5.0에서 59점을 받아 Claude Opus 5.5(58점), GPT-6 Astra(57점), Argon(50점)을 앞질렀다. 다만 제공 대상은 Fairwind Program을 통한 일부 사이버보안 방어 담당자로 한정되며, 도입 기간 중 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10이다.
Google은 Gemini 4 Argon 공개 2주 후 새로운 최첨단 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. 코딩, 에이전트형 작업, 과학 분석에서 새로운 수준에 도달했다고 밝혔으나, 단계적 출시에 따라 현재는 이용할 수 없다. 모든 테스트에서 Argon을 근소한 차로 앞섰으며, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1에도 거의 모든 테스트에서 앞섰다고 밝혔다.
Google은 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했다. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점을 기록해 1위에 올랐으며, SEC-bench Pro에서 88.2%, ExploitGym에서 54.8%, CWE-bench에서 71.0%를 나타냈다. 우선 일부 사이버 방어 담당자에게 제공하고, Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 파트너로 단계적으로 확대한다. 가격은 Argon과 같으며, 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다.
선정 이유: 사이버보안 계열 벤치마크 수치와 단계적 제공 방침이 함께 제시되어, 모델의 강점과 공개 범위를 동시에 파악하기 쉽다.
Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수3838Gemini 4 Carbon은 당사의 차세대 프론티어 모델이다. 사이버 보안과 long-horizon capabilities 두 분야에서 최첨단 성능을 보여준다.
NVIDIA는 음성 받아쓰기, 번역, 화자 식별을 하나의 모델로 처리하는 오픈 음성 인식 모델 Nemotron 3.5 Transcribe를 공개했다. 40개 언어의 음성 받아쓰기를 지원하며, 31개 언어에서 영어로의 번역, 13개 언어에서 화자 식별이 가능하다. Hugging Face의 영어 Open ASR Leaderboard에서는 오픈 웨이트 모델 중 1위(평균 단어 오류율 5.33%)를 기록했으며, 약 844,000시간 분량의 학습 데이터셋 Granary v2도 함께 공개됐다.
Nvidia가 40개 언어까지 음성을 전사할 수 있는 무료 오픈 웨이트 모델 「Nemotron 3.5 Transcribe」와 오픈소스 음성 데이터셋 「Granary」 제2판을 공개했다. Nemotron 3.5는 31개 언어와 영어 간 상호 번역, 최대 1시간 분량의 녹음 처리, 최대 8명 화자 식별을 지원하며, 회사 측은 Hugging Face의 Open ASR Leaderboard를 포함한 벤치마크에서 경쟁 모델을 앞섰다고 주장했다. 실시간 방송이 아니라 녹음된 음성이 대상이며, 파라미터 수는 30 billion으로 단일 칩에서 동작할 수 있다고 한다.
NVIDIA는 전사, 화자 식별, 번역, 음성 Q&A를 하나의 체크포인트로 처리하는 오픈 웨이트 모델 Nemotron 3.5 Transcribe를 Hugging Face와 ModelScope에 공개했다. 40개 언어의 전사를 지원하며, Hugging Face Open ASR Leaderboard 영어 부문에서 오픈 웨이트 모델 중 1위인 평균 WER 5.33%를 기록했다. 학습 데이터 파이프라인 Granary v2와 파인튜닝 절차도 함께 공개됐다.
Mirendil이 첫 모델 'Fern 0.1'을 발표했다. 처음부터 개발한 코딩용 모델로, 컨텍스트 윈도우는 최대 10M 토큰이라고 한다. 현재는 호스팅 방식의 조기 액세스만 제공되며, 오픈 웨이트나 양자화 버전은 공개되지 않았다. RULER의 단일 니들 검색(베이스 모델)은 32K부터 10M 토큰까지 전 길이에서 100%를 기록했지만, Terminal Bench 4.0에서는 6.1%에 그쳤다. Mirendil 자체 비교표에서도 Claude Opus 5.5의 66.4%를 밑돌았다.
OpenAI는 10월 26일 중위 모델의 업데이트 버전인 GPT-6.1 Terra를 공개했다. 표준 API 가격은 GPT-5.6 Terra보다 50% 낮으며, Plus, Pro, Enterprise, Edu 요금제의 ChatGPT Work와 Codex에서 이용할 수 있고, 개발자용으로는 gpt-6.1-terra라는 이름으로 제공된다.
OpenAI는 10월 26일 시각 분석, 컴퓨터 조작, 문장 작성, 코딩에 특화된 고속·저가 모델 GPT-6.1 Terra를 공개했다. Preparedness Framework의 사이버보안 역량 평가는 Critical로, GPT-6 Astra와 같은 등급이다. API에서는 gpt-6.1-terra로 제공되며, 입력은 100만 토큰당 $1, 출력은 $5다.
Google DeepMind는 2026년 10월 27일 Genie 4를 발표했으며, 현재는 신뢰할 수 있는 테스터를 대상으로 프리뷰를 제공하고 있다. Project Genie의 Google AI Ultra 가입자 대상 제공과 일부 API 및 Google AI Studio 파트너 대상 제공은 "곧 공개"로 되어 있으며, 일반 공개 일정은 발표되지 않았다. 해상도, 프레임레트, 매개변수 수, 수치 벤치마크 결과, API 가격은 확인한 자료에 공개되어 있지 않다.
Google DeepMind는 Genie 3의 후속인 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 장면을 프레임 단위로 계산하며, 키보드 조작과 텍스트 프롬프트에 반응한다. 음성과 등장인물의 대화도 생성하며, 현재는 일부 테스터만 리서치 프리뷰로 이용할 수 있다.