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 실행되는 에이전트형 코딩, 지식 업무, 연구용 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 지원한다. 요금은 Claude Fable 5와 같은 $10 / $50 per MTok이며, 캐시 읽기는 $0.25 per MTok으로 내려갔다.
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 DeepMind는 개발자용 동영상 생성 모델 Gemini Omni 1.1 Flash를 발표했다. 장면 연장, 첫 프레임과 마지막 프레임 지정, 360p 드래프트, 1080p/4K 출력, 동영상 참조 입력을 지원한다. Google AI Studio의 Gemini API와 Google Flow 등에서 오늘부터 이용할 수 있다.
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 DeepMind는 50개 이상의 수어를 학습한 수어-텍스트 번역 모델 SL2T를 발표했다. Pixel 11의 Gboard와 Live Transcribe에서 ASL에서 영어로의 수어-텍스트 입력을 지원한다. FLEURS-ASL(sd-test)에서 제로샷 70 BLEURT를 기록했으며, 기존 보고치를 크게 웃돈다고 설명하고 있다.
선정 이유: 수어를 포즈 좌표만으로 번역하는 설계와 10만 시간이 넘는 학습 데이터, 알려진 오류 사례까지 구체적으로 제시되어 있어 수어 AI의 현황을 파악하기 좋다.
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.
Mistral AI는 텍스트와 이미지의 안전성을 평가하는 3B 규모의 오픈 웨이트 멀티모달 안전성 분류 모델 「Shieldstral」을 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 정책은 추론 시 평이한 언어로 지정할 수 있어, 재학습 없이 용도에 맞춰 조정할 수 있다. 텍스트 안전성 평가에서는 크기가 최대 7배 큰 오픈 가드 모델에 필적하며, 단일 16GB NVIDIA GPU에서 동작한다.
LG AI연구원이 31일 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차수 모델인 K-EXAONE 2.0을 Hugging Face에 공개했다. 파라미터는 750B로 1차수 모델(236B)의 3배 이상이며, 라이선스는 상업적 이용이 가능한 Apache 2.0으로 전환했다. 24개 벤치마크 평균은 70.1점으로 1차수 모델의 63.3점을 웃돌았다.
선정 이유: 1차수 모델 236B와 비교한 규모 확대와 24개 벤치마크 결과, 라이선스 전환이 함께 정리돼 있어 모델의 위치를 가늠하기 좋다.
Google DeepMind가 로봇을 위한 '신체성 추론' 모델 Gemini Robotics ER 2를 공개했다. 영상 이해, 작업 오케스트레이션, 다중 로봇 협업을 지원하며 ER 1.6에서 성능이 강화됐다. Gemini API와 Google AI Studio를 통해 개발자에게 제공되며, Gemini Enterprise Agent Platform에서는 비공개 프리뷰로 제공된다.
Google DeepMind의 새로운 음악 생성 모델 'Lyria 3.5'가 Google Flow Music에서 제공을 시작했다. 회사는 멜로디의 복잡성과 자연스러움, 가사의 품질과 지시 이행 능력, 보컬의 표현력과 발음이 개선되었다고 밝혔다. 템포와 길이를 더 쉽게 조절할 수 있는 기능도 추가되었다.
Google DeepMind가 로봇용 Gemini Robotics 2를 발표했다. VLA인 Gemini Robotics 2, 추론 모델인 Gemini Robotics ER 2, 온디바이스용 Gemini Robotics On-Device 2 등 3개 모델로 구성되며, 휴머노이드의 전신 제어와 여러 로봇의 협업을 가능하게 한다. ER 2는 Google AI Studio에서 이용할 수 있고, VLA와 On-Device 모델은 조기 액세스 파트너를 대상으로 제공된다.
선정 이유: 전신 제어, 섬세한 손 조작, 여러 로봇의 협업을 3개 모델의 역할 분담으로 정리해 제공 범위와 적응에 필요한 데이터 양을 확인하기 쉽다.
NVIDIA는 수술 로봇용 실시간 생성 시뮬레이터 「Cosmos-H-Dreams」를 발표했다. Cosmos-H-Surgical-Simulator를 인과적 소수 단계(few-step) 학생 모델로 증류하고, 스트리밍 추론 라이브러리 FlashDreams로 제공한다. 단일 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 동작하며, 사람 또는 학습된 정책이 폐루프(closed-loop)로 조작할 수 있다.
Anthropic은 Claude Opus 4.8보다 크게 개선됐다고 밝힌 Claude Opus 5（claude-opus-5）를 공개했다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128k 최대 출력 토큰을 지원하며, 가격은 100만 토큰당 $5 / $25로 Claude Opus 4.8과 같다. Claude API 외에 Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry 등에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 가격을 그대로 유지한 채 사양이 정리되어 있고, thinking 비활성화 시 400 오류 등 호환성을 깨는 변경 사항도 정리되어 있어 마이그레이션 시 확인할 점을 쉽게 파악할 수 있다.
Microsoft AI는 이미지 생성 모델 MAI-Image-2.5-Pro와 음성 모델 MAI-Voice-2-Flash를 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. Pro는 자사 최고 충실도의 이미지 모델이며, Flash는 MAI-Voice-2보다 2배 빠르고 32% 저렴하며 가격은 100만 자당 $15이다. 두 모델은 Foundry와 MAI Playground에서 체험할 수 있다.
Microsoft AI는 GitHub Copilot용 MAI-Code-1-Flash와 여기서 파생된 Excel용 MAI 모델의 결과를 공개했다. Excel 모델은 가장 일반적인 작업에서 GPT-5.6과 동등한 품질을 보이면서도 비용 효율이 높다고 한다. 앞으로는 Copilot Chat, Outlook, PowerPoint 등에도 같은 방식을 확대할 계획이다.
Google는 에이전트 구축용으로 Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, 3.5 Flash Cyber를 발표했다. 3.6 Flash는 Artificial Analysis Index에서 3.5 Flash보다 출력 토큰이 17% 적으며, 가격은 입력 $1.50/1M, 출력 $7.50/1M이다. 3.6 Flash와 3.5 Flash-Lite는 같은 날부터 Gemini API 등에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 3.6 Flash와 Flash-Lite의 가격, 속도, 벤치마크 수치가 나란히 제시되어 있어 에이전트 용도에서 모델 선택을 비교하기 쉽다.
Google은 3.5 Flash를 기반으로 취약점 발견·검증·수정에 특화해 미세조정한 경량 사이버보안 모델 「Gemini 3.5 Flash Cyber」를 발표했다. 제한 공개 파일럿으로, 우선 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너에게 CodeMender를 통해 제공된다. V8에서는 고정 횟수의 호출로 확인된 고유 문제 55건을 발견해, 3.5 Flash의 47건과 Claude Opus 4.6의 36건을 웃돌았다.
DharmaOCR는 포르투갈어에 특화된 벤치마크에서 0.925점을 기록해 Mistral OCR4(0.798)와 Unlimited-OCR(0.7587)을 웃돌았다. 기사는 이 격차가 새로운 모델에도 통하는 특화 학습의 이점에서 비롯된 것이라고 설명한다. 학습은 브라질 포르투갈어 문서를 활용한 지도 파인튜닝과 Direct Preference Optimization(DPO)의 2단계로 진행됐으며, DPO는 출력의 안정성을 높인 것으로 알려졌다.
Thinking Machines Lab이 이미지, 텍스트, 음성을 입력할 수 있는 약 1T 파라미터 오픈 모델 Inkling을 Hugging Face에 공개했다. 총 파라미터 975B, 활성 파라미터 41B의 MoE 구조이며 1M 컨텍스트를 지원한다. 총 276B, 활성 12B인 Inkling-Small도 추가되었으며, Inference Endpoints에서 원클릭으로 배포할 수 있다.
선정 이유: 아키텍처 세부 사항, 필요 VRAM, 각 추론 엔진별 실행 절차, 벤치마크 표가 한데 정리되어 있어 도입 여부를 판단하는 자료로 활용할 수 있다.
Mistral AI는 로봇 내비게이션에 특화된 8B 모델 「Robostral Navigate」를 발표했다. 깊이 센서나 LiDAR 없이 일반 RGB 카메라 한 대와 자연어 지시만으로 환경 안을 이동한다. R2R-CE의 미학습 환경(validation unseen)에서 성공률 76.6%를 달성했으며, 단일 카메라 방식보다 9.7%포인트, 깊이 센서나 다중 카메라를 사용한 방식보다 4.5%포인트 앞선 것으로 알려졌다. 학습은 시뮬레이션 데이터를 활용해 사내에서 구축했으며, 온라인 강화학습(CISPO)을 통해 성공률이 3.2% 추가로 향상됐다.
Mistral AI는 Lean 4에서의 형식 검증을 지원하는 Apache-2.0 라이선스 모델 「Leanstral 1.5」를 공개했다. 총 파라미터 119B, 활성 파라미터 6B 규모이며, miniF2F를 포화시키고 PutnamBench에서는 672문제 중 587문제를 풀었다. FATE-H에서 87%, FATE-X에서 34%를 기록해 새로운 state-of-the-art를 달성했으며, Hugging Face와 무료 API를 통해 이용할 수 있다.
Google DeepMind는 가장 빠르고 저렴한 이미지 모델 Nano Banana 2 Lite와 동영상 생성·대화형 편집 모델 Gemini Omni Flash를 개발자용으로 제공하기 시작했다. Nano Banana 2 Lite는 1K 이미지당 $0.034이며, text-to-image 출력은 4초가 걸린다. Omni Flash는 동영상 출력 1초당 $0.10이다. 두 모델 모두 Google AI Studio와 gemini API에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 이미지 생성과 동영상 생성 두 모델을 연결해 쓰는 방식과 가격 및 제한 사항이 구체적으로 제시되어 있어, 개발 도입 여부를 판단하는 자료가 된다.
Google Research는 표 형식 데이터의 분류와 회귀를 제로샷으로 수행하는 기반 모델 TabFM을 발표했다. 문맥 내 학습을 통해 모델 학습, 하이퍼파라미터 조정, 특성 엔지니어링 없이 한 번의 순전파로 예측할 수 있다. Hugging Face와 GitHub에서 공개되었으며, Google Cloud BigQuery에서도 이용할 수 있다.
선정 이유: 표 형식 데이터의 예측을 문맥 내 학습(in-context learning)으로 다루는 설계와, 합성 데이터만으로 사전 학습한 점이 정리되어 있어 기존 트리 계열 기법과의 차이를 파악하기 쉽다.
Anthropic이 Sonnet 제품군의 차세대 모델 Claude Sonnet 5（claude-sonnet-5）를 공개했다. 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10 per MTok이며, 2026년 8월 10일에 표준 가격으로 전환된다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128k 최대 출력 토큰을 지원하며, Priority Tier는 이용할 수 없다. 아울러 Claude Managed Agents에도 이벤트 델타 등의 기능이 추가됐다.
선정 이유: 가격, 컨텍스트 길이, 마이그레이션 시의 동작 변경이 하나의 릴리스 노트에 정리돼 있어, 기존 Sonnet 4.6 이용자가 마이그레이션 비용을 가늠하기 쉽다.
Mistral AI가 OCR 모델 Mistral OCR 4를 공개했다. 텍스트와 함께 바운딩 박스, 블록 유형 분류, 인라인 신뢰도 점수를 반환하며, 10개 언어 그룹에 걸친 170개 언어를 지원한다. API 요금은 1,000페이지당 $4이며, Batch API에서는 50% 할인된 $2, Document AI는 $5다. 단일 컨테이너로 자체 호스팅도 가능하며, 기업용으로 제공된다.
선정 이유: 바운딩 박스와 신뢰도 점수를 반환하는 구조화된 출력과 벤치마크 자체의 채점상 한계가 함께 적혀 있어, 자사 문서로 검증하는 방식을 파악하기 쉽다.