Mistral AI@MistralAIAI 점수4343

Mistral Large 4가 중대한 취약점을 발견하고, 이를 입증하고 수정할 수 있는지 검증했다. 최근 Django CVE를 대상으로 테스트했다. 133개의 에이전트가 코드를 분석해 결함을 찾고, 공격 시나리오를 테스트해 버그를 확인한다. 이후 Le Chonk이 패치를 적용한다. 분류, 재현, 패치. 90배 빠른 속도로 표시.

Mistral AI@MistralAIAI 점수5858

Mistral AI는 Le Chonk가 어떻게 만들어졌는지를 개발팀이 직접 설명하는 자료를 alphaXiv에 공개했다. 인용된 Pierre Stock의 게시물에 따르면 ML4는 오픈 웨이트로 공개되며, 코드 에이전트와 사이버 보안 분야에서 최첨단 능력을 갖춘 것으로 알려졌다.

Google, 사이버보안 방어자 대상 Gemini 4 Carbon 선공개

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.

AI Week in Review 26.10.31: Gemini 4 Carbon, GPT-6.1 Terra, Anthropic S-1 등 주간 정리

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.

Mistral AI@MistralAIAI 점수2828

Mistral AI의 공식 계정에 따르면 Large-4 업데이트로 코딩 성능이 크게 향상됐다. 같은 계정이 공개한 코딩 벤치마크에서는 오픈소스 모델 가운데 2위의 성능을 기록했다. Le Chon은 3주간 쉬지 않고 합숙했다. 테스트에 협력해 준 @ThibaultJaigu와 @RequestyAI에 감사드린다.

Google、Gemini 4 Carbon 발표… 17개 지표 중 15개에서 GPT-6 Astra 등 앞서나 일반 제공은 미정

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.

Apex Intelligence、자동화 AI 연구로 개발한 범용 모델 「Apex-35B-V1.0」 공개

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 DeepMind, 사이버 방어 담당자 한정 제공 'Gemini 4 Carbon' 발표

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.

Mistral, 1조 파라미터 Mistral Large 4 가중치 공개… 사이버 보안 특화

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, Mistral Large 4 가중치 공개… 코딩에 강하지만 종합 성능은 중국계 모델에 못 미쳐

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.

Hugging Face, Mistral Large 4(Le Chonk) 소개… 약 1T 규모의 MoE 멀티모달 모델

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.

Mistral AI@MistralAIAI 점수4848

Mistral은 개량판 'Le Chonk'의 가중치를 공개하고, 에이전트형 코딩과 사이버 보안용으로 제공한다고 밝혔다. Cognition의 FrontierCode에서는 오픈 모델 중 1위를 차지했고, Artificial Analysis에서는 새로운 Pareto 효율 벤치마크를 달성했다고 한다. 사이버 방어 분야에서도 CrowdStrike 등 대형 기업의 검증을 통해 최첨단 수준이라고 주장했으며, Hugging Face에서 가중치를 내려받을 수 있다.

Google, Gemini 4 Carbon 발표… 업데이트된 벤치마크에서 1위, 제공은 제한적

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.

Google, Gemini 4 Carbon 발표 일반 이용은 단계적 출시 전망

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.

Google, Gemini 4 Carbon 발표… 사이버보안과 장시간 작업에 강점

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.

Mirendil, 첫 모델 'Fern 0.1' 발표 컨텍스트 최대 1000만 토큰

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.

OpenAI, GPT-6.1 Terra 발표… 표준 API 가격 GPT-5.6 Terra 대비 50% 인하

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.

MAI Cyber 1.1 Flash, MDASH에서 동등 성능 유지하며 스캔 비용 18% 절감

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.

OpenAI, GPT-6.1 Terra 공개…API 가격은 GPT-5.6 Terra의 절반

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.

Moonshot AI、Kimi K3.1 Pro 공개… 1M 컨텍스트의 3T급 오픈 웨이트 모델

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.

Moonshot, Kimi K3.1 Pro 발표… 총 파라미터 2.8T, 오픈웨이트 공개는 11월 4일 예정

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.

Kimi K3.1 Pro의 사양, 벤치마크, 가격을 공개 자료 기준으로 정리

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.

Kimi K3.1 Pro 공개, 코딩과 장기 작업 능력 강화… Highspeed 버전과 API 요금도 정리

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 AI, 추론 모델 Kimi K3.1 Pro 공개… Artificial Analysis 지수 4위

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.

Recursive, AI 주도 연구 프로세스로 개발한 첫 모델 Flint 공개

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.

Recursive, 노트북에서 구동되는 무료 코딩 모델 Flint 공개… 개발 대부분을 AI가 담당했다고 설명

AI 스타트업 Recursive가 첫 모델인 코딩 모델 Flint를 공개했다. Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에서 무료로 내려받을 수 있으며, 노트북에서도 동작한다. 회사의 자동 연구 시스템 Eureka Machine이 개발 거의 전 과정을 지원했고, 소규모 팀이 4개월 미만에 완성했다고 한다.

Recursive, 재귀적 자기 개선으로 개발한 오픈 웨이트 코딩 모델 Flint 공개

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.

Claude Fable 5.5、공식 발표는 아직 확인되지 않은 실시간 정보 정리

Anthropic은 10월 20일 시점에 Claude Fable 5.5를 공식 발표하지 않았다. 확인되는 최신 Fable은 5.1이다. 10월 13일 LiteLLM 카탈로그에 추가된 azure_ai/claude-fable-5-5는 가격과 기능 값을 Fable 5.1에서 그대로 가져왔으며, 이후 저장소 기록에서 이의가 제기되어 삭제되었다. 공식 사양, 가격, 벤치마크 결과는 확인되지 않았고, 본 사이트도 실제 기기 테스트를 진행하지 않았다.

OpenAI, GPT-6로 COBOL 등 레거시 언어 성능 향상 발표

OpenAI는 COBOL과 Fortran처럼 학습 코드가 적은 '저자원 언어'에서 성능이 향상됐다고 발표했다. 20개 언어를 대상으로 한 MultiLangBench에서는 추론 노력을 최대로 설정한 GPT-6 Astra가 평균 87.4%의 테스트 합격률을 기록해, GPT-5.6 Terra의 약 38%에서 상승했다. COBOL 마이그레이션 벤치마크에서는 GPT-6.1 Sol이 낮은 추론 노력으로 86.6%의 정확도에 도달해, GPT-5.6 Sol의 5.4%를 크게 웃돌았다.

OpenAI, COBOL 등 저자원 언어의 코딩 성능 향상 발표… MultiLangBench·COBOL 마이그레이션 평가로 측정

OpenAI는 COBOL, Fortran, Visual Basic 등 저자원 프로그래밍 언어에서의 구축 및 마이그레이션 능력이 향상되었다고 발표했다. MultiLangBench에서 GPT-6 Astra는 20개 언어 평균 통과율 87.4%를 기록해, GPT-5.6 Sol의 26.8%를 웃돌았다. COBOL 마이그레이션 평가에서는 GPT-6.1 Sol이 낮은 추론 부하에서 86.6%, 높은 추론 부하에서 97.9%에 도달했다.

MiniMax, M3.1 Flash 공개… 업무 벤치마크에서 DeepSeek과 Opus 5 앞서지만 환각률 93%

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.

Google, Gemini 4 Argon 일반 공개… 벤치마크와 가격 정리

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.

MiniMax, M3.1 Flash 발표… 3배 빠르고 70% 저렴

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.

MiniMax、M3.1 Flash 발표…에이전트 이용 비용 70% 절감

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.

xAI, 코딩 모델 grok-build-0.1을 API로 퍼블릭 베타 제공

xAI는 코딩 특화 모델 grok-build-0.1을 xAI API에서 퍼블릭 베타로 공개했다. 100+ tokens/초로 제공되며, 가격은 입력 $1/M tokens, 출력 $2/M tokens다. Grok Build를 구동하는 모델과 동일하다.

SpaceXSI, 코딩 및 에이전트용 모델 Grok 4.5 발표

SpaceXSI는 코딩, 에이전트형 작업, 지식 노동을 위한 모델 Grok 4.5를 공개했다. 80 TPS로 제공되며, 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $6이다. Grok Build, 모든 요금제의 Cursor, SpaceXSI 콘솔에서 이용할 수 있으며, Grok Build와 Cursor에서는 기간 한정으로 무료 이용도 가능하다.

xAI, 장시간 에이전트용 Grok 4.6 공개… Cursor와 Grok Build에서 이용 가능

xAI는 Grok 4.5를 기반으로, 장시간 동작하는 에이전트와 대화형·시각적 작업에 중점을 둔 Grok 4.6을 공개했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서는 GPT-5.6 Sol과 같은 61점이다. Cursor와 Grok Build에서 이용할 수 있으며, API 요금은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $6부터다.

DeepSeek, 에이전트 성능을 높인 V4.1-Flash-1017 공개… 검색 API도 외부 개방

DeepSeek는 Flash 모델의 업데이트 버전인 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 공개했다. 공식 사이트, 앱, API에서 이용할 수 있으며, 가중치는 Hugging Face와 ModelScope에서 오픈소스로 공개됐다. 회사는 DeepSWE에서 평균 태스크당 약 0.20달러로 77.0%를 달성했다고 밝혔다. 사내 검색 엔진인 Search & Fetch API도 개발자에게 제공한다.

DeepSeek@deepseek_aiAI 점수6262

DeepSeek가 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 공개했다. 이전 버전보다 벤치마크 성능이 높고, 작업 완료 속도가 빠르며, 출력이 짧다고 밝혀 성능과 비용 両面에서 파레토 개선을 내세우고 있다. 공식 사이트, 앱, API에서 이용할 수 있으며, DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 이상으로의 업그레이드가 권장된다.

Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수4343

4개의 Gemini 4 Argon 에이전트가 아무것도 없는 상태에서 시작해 27시간 만에 마인크래프트를 클리어했다. 샌드박스 안에서 코드와 텍스트만 사용해 2,783개의 프로그램을 작성했고, 채팅으로 역할을 나누고, 메모를 공유하고, 오류를 함께 디버깅했다. 사람의 도움은 전혀 없었다. ↓ https://x.com/maxencefaldor/status/2111023397106770026