Latent Space의 AINews가 프런티어 LLM이 신경망의 가중치를 직접 읽고 쓰는 'Weight-Space Programming'의 재현 사례와 회의적인 시각을 정리했다. GPT-6 Astra로 Qwen3.5-0.8B의 MATH-500 점수를 7.9%에서 48.1%로 끌어올렸으나, 주된 원인은 루프 실패의 수정인 것으로 알려졌다. 이 밖에도 신규 모델, 평가 감사, 추론 인프라, 정책 및 인사 관련 소식을 함께 다뤘다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수5858ML4 is now open-weight! Frontier capabilities on code agents & cyber, way more efficient and compact than its Preview version three weeks ago (!) and cherry on the cake: technical report telling its epic backstory. Check it out: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B/blob/main/assets/technical_report.pdf
구글이 10월 AI 관련 발표를 정리한 기사를 공개했다. 중심은 Gemini 4 Argon과 Gemini 4 Carbon, 그리고 월드 모델 Genie 4다. Argon은 Google AI Studio, Gemini API, Gemini 앱 등을 통해 제공되며, Carbon은 미국 정부와 일부 사이버 방어 기관이 참여하는 사전 테스트 단계에 있다.
선정 이유: Gemini 4 Argon·Carbon과 Genie 4를 중심으로, 10월 Google의 AI 관련 발표를 분야별로 정리해 전체 흐름을 파악하기 좋다.
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.
Mashable은 OpenAI의 새 모델 Astra의 경위를 정리했다. OpenAI는 9월 1일 블로그에서 Astra가 Preparedness Framework의 사이버 역량에서 "critical" 수준에 도달했다고 확인하고 "available soon"이라고 밝혔다. 가장 고도화된 사이버 기능은 선정된 테스트 파트너에게만 제한된다. 업데이트 주석에서는 GPT-6로서 정식 공개되는 것도 언급하고 있다.
Patrick McGuinness의 주간 정리에 따르면, Google이 발표한 Gemini 4 Carbon이 Artificial Analysis의 Intelligence Index v5에서 59점을 기록해 Claude Opus 5.5의 58점, GPT-6 Astra의 57점을 앞질렀다. 이 밖에 OpenAI의 GPT-6.1 Terra, Mistral Large 4 가중치 공개, Genie 4, Anthropic의 S-1 제출, Amazon과 Google의 현금흐름 악화 등도 다룬다.
선정 이유: 모델 발표, 평가 지표 개정, IPO 서류, 설비투자의 자금 부담까지 일주일 치 AI 동향을 가로질러 파악할 수 있어, 각 화제의 위치를 비교하기 쉽다.
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.
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.
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.
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.
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.
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 DeepMind가 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 실시간 대화형 시뮬레이션에서 사실감이 향상됐으며, 음악, 환경음, 대화 음성을 월드와 동시에 생성할 수 있는 네이티브 멀티모달 모델이다. 현재는 신뢰할 수 있는 테스터를 대상으로 한 리서치 프리뷰로 제공되며, Google AI Ultra의 Project Genie 등에 순차적으로 확대될 예정이다.
MAI Cyber 1.1 Flash는 취약점 탐지 시스템 MDASH 안에서 MAI Cyber 1 Flash와 동등한 성능을 유지하면서, 사내 MDASH 평가 스위트에서 스캔 1회당 비용을 18% 절감한 모델이다. 인증된 MDASH 고객을 대상으로 MDASH를 통해 이용할 수 있다. 기존 고객은 새로운 스캔을 시작할 때 「MAI Cyber 1.1 Flash」 프로필을 선택하면 된다.
OpenAI가 GPT-6.1 Terra를 발표했다. 빠르고 효율적인 모델로, 세밀한 시각 추론과 정확한 컴퓨터 조작, 더 자연스러운 글쓰기를 특징으로 하며, GPT-5.6 Terra에 비해 크게 발전했다고 설명했다. 가격은 입력 100만 토큰당 $1, 출력 100만 토큰당 $5로, GPT-5.6 Terra 및 GPT-6.1 Sol의 거의 절반이며, GPT-6 Luna의 약 10배에 해당한다.
OpenAI가 GPT-6.1 Terra를 공개하고 API 가격을 GPT-5.6 Terra의 절반으로 낮췄다. 입력은 100만 토큰당 $1, 출력은 $5, 캐시 입력은 $0.05다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 48점으로, GPT-5.6 Terra의 42점을 웃돌았으며, 태스크당 비용은 $0.40 대 $1.40으로 비교됐다. ChatGPT Work, Codex, API에서 현재 제공 중이다.
OpenAI@OpenAIAI 점수5252
Moonshot AI는 10월 23일 K3.1 시리즈 1탄인 Kimi K3.1 Pro를 공개했다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 3T급 오픈 웨이트 모델이다. The Decoder에 따르면 Artificial Analysis Intelligence Index에서 55점을 기록해 4위에 올랐으며, K3 대비 11점 상승했다. 2~3배 빠른 Kimi K3.1 Pro Highspeed도 같은 날 제공이 시작됐다.
Microsoft가 Microsoft Foundry에서 선택지 중에서 구조화된 판단을 반환하는 의사결정 특화 모델 Microsoft-Decision-1을 발표했다. Qwen3.5-9B를 기반으로 추가 학습한 모델로, 회사의 비교에 따르면 응답 시간 중앙값이 GPT-6 Sol보다 약 35배 빠르다. 입력은 토큰 100만 개당 $0.042이며, 출력 토큰은 무료다.
Moonshot은 Kimi K3.1 Pro를 발표했다. 총 파라미터 2.8T, 활성 파라미터 104B, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 멀티모달 MoE 모델이며, 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개할 예정이라고 예고했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 55점으로 4위를 기록했다. Highspeed 버전은 출력이 2~3배 빠르고 요금은 표준의 2배라고 설명되었다.
선정 이유: 독립 평가, API 가격, 사이버 역량의 취급, 벤치마크 제시에 대한 의문이 나란히 정리되어 있어, 공식 발표와 제3자 평가를 구분해 읽을 수 있다.
Moonshot AI가 2026년 10월 23일 공개한 Kimi K3.1 Pro를 공개 자료와 제3자 평가를 토대로 사양, 벤치마크, 가격을 정리한 해설이다. Artificial Analysis의 Intelligence Index는 55점으로, 전세대 Kimi K3의 44점에서 상승했다. 필자는 독자적인 모델 테스트를 하지 않았다고 명시했으며, 가중치 공개는 11월 4일까지 예정되어 있으나 현재는 공개되지 않은 상태다.
Moonshot은 Kimi K3.1 Pro를 2026년 10월 23일 Kimi.ai, 모바일 앱, Kimi Work, Kimi Code, API를 통해 제공을 시작했다고 밝혔다. Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 기록했다고 보고했으며, Artificial Analysis의 Intelligence Index는 55이다. 다운로드 가능한 가중치는 11월 4일까지 공개될 예정이라고 한다.
Moonshot AI가 사후 학습을 강화한 추론 모델 Kimi K3.1 Pro를 공개했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 55점을 기록해 K3보다 11점 올랐으며, Claude Opus 5.5(58), Claude Sonnet 5.5(56), Muse Wonder Full(56)에 이어 4위에 올랐다. 입력은 100만 토큰당 $2.00, 출력은 $10.00으로 K3보다 약 33% 저렴하다. 2026년 11월 4일까지 오픈 웨이트를 공개할 예정이다.
Microsoft의 진단 AI 시스템 'MAI-DxO'는 New England Journal of Medicine의 복잡한 증례를 활용한 시뮬레이션에서 정답률 83%를 기록해, 참고 자료를 이용해 단독으로 진단한 일반 내과의 및 1차 진료의의 36%를 웃돌았다. 최고 성적은 OpenAI의 GPT-5 및 GPT-5.5와 결합했을 때 나왔다. GPT-5.5에서는 복잡한 증례의 정답률이 72%에서 약 87%로 올랐으나, 응급의학과 증례에서는 개선이 나타나지 않았다.
AI 스타트업 Recursive가 실험의 제안, 실행, 평가를 수행하는 AI 시스템 'Eureka Machine'을 개발의 거의 전 과정에 활용해 첫 언어 모델 Flint를 공개했다. Flint는 MoE 모델로, 총 파라미터 40B, 토큰당 활성 파라미터는 2.5B다. 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 공개됐으며, 벤치마크 결과는 아직 독립 검증을 거치지 않았다.
스타트업 Recursive가 오픈 웨이트 코딩 모델 Flint(40B 파라미터)를 공개했다. 회사 CEO Richard Socher는 개발의 대부분을 AI 시스템 Eureka Machine이 자동화했다고 설명했다. WIRED의 Will Knight는 48GB RAM 맥에서 모델을 시험해 본 결과 코딩 요청을 매번 처리했다고 보고했다.
NVIDIA는 언어, 로보틱스, 생물, 양자 분야에서 오픈 모델을 확충하며 Nemotron 3.5 Super VL, Nemotron 3.5 Bolt, Kumo, Cosmos 3.5, Alpamayo 2 Edge, BioNeMo, Ising 등을 발표했다. 회사는 이를 각 지역의 언어와 산업에 맞는 애플리케이션을 자사 데이터로 커스터마이즈하고, 관리하는 인프라에 배포할 수 있는 기반으로 자리매김하고 있다. 대부분은 Hugging Face, GitHub, build.nvidia.com을 통해 제공된다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수5252
Latent Space의 AINews가 10/16~10/19 동향을 정리했다. DeepSeek V4.1 Flash 1017은 총 552B 파라미터·활성 16B, 1M 토큰, MIT 라이선스의 MoE 모델이며 AA Intelligence Index는 45다. MiniMax M3.1 Flash는 가중치를 10월 23일 공개할 예정이다. Mercury 3, Meta Muse, Anthropic Public Benefit Fund 등도 다룬다.
MiniMax가 총 파라미터 428B의 MoE(Mixture of Experts) 모델 「M3.1 Flash」를 출시했다고 밝혔다. 액티브 파라미터는 23B, 컨텍스트 길이는 1M이다. 입력 요금은 $0.15/M으로 책정됐다.
MiniMax가 기업 워크플로, 코딩, 컴퓨터 조작용 신규 모델 M3.1 Flash를 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 42점을 기록해 전작 M3의 29점보다 13포인트 올랐고, 작업당 평가 비용은 약 0.51달러에서 약 0.22달러로 낮아졌다. 반면 AA-Omniscience에서는 환각률이 93%로 높게 나타났다. API 가격은 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력 0.60달러다.
구글은 Gemini 4 세대의 첫 모델인 Gemini 4 Argon을 일반에 공개했으며, Google AI Pro 및 Ultra 구독자가 Gemini 앱에서 사용할 수 있게 됐다. Artificial Analysis Intelligence Index에서는 53점으로 GPT-6 Astra와 나란히 올랐고, API 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다.
선정 이유: Google 자사 비교표와 제3자 Intelligence Index를 나란히 제시하고 가격도 경쟁사와 대비하고 있어, 성능과 비용상의 위치를 파악하기 쉽다.
MiniMax는 속도 중심 플래그십 모델의 업데이트 버전인 「M3.1 Flash」를 발표했다. 회사에 따르면 기존 버전보다 온라인 추론이 약 3배 빠르고, 이용 비용은 70% 줄었다. API 가격은 입력 100만 토큰당 $0.15, 출력 100만 토큰당 $0.60, 캐시 입력 100만 토큰당 $0.015이며, 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이다. MiniMax API, M Plan, MiniMax Code에서 이용할 수 있으며, 오픈 웨이트 공개일은 아직 확정되지 않았다.
MiniMax는 2026년 10월 19일 MiniMax M3.1 Flash를 제공하기 시작했다. 온라인 추론 속도는 이전 세대보다 약 3배 빨라졌고, 에이전트 계열 워크로드의 이용 비용은 70% 낮아졌다고 발표했다. 벤치마크는 BankerToolBench 76.2, DeepSWE v1.1 73.7%, OSWorld V2 61.7, CyberGym 82%로, 모두 회사가 자체적으로 밝힌 수치이며 발표 시점에 제3자 검증은 이루어지지 않았다.
