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Gemini 4 Carbon은 당사의 차세대 프론티어 모델이다. 사이버 보안과 long-horizon capabilities 두 분야에서 최첨단 성능을 보여준다.

NVIDIA, 오픈 음성 인식 모델 Nemotron 3.5 Transcribe 공개… 전사·번역·화자 식별 통합

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.

Nvidia, 오픈 음성 인식 모델 「Nemotron 3.5 Transcribe」 공개

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.

NVIDIA, 프롬프트로 제어하는 다국어 음성 전사 모델 Nemotron 3.5 Transcribe와 Granary v2 공개

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.

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.

OpenAI, GPT-6.1 Terra 발표… 고속·저가에 사이버보안 역량은 Critical 평가

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 Genie 4 가이드: 사양, 벤치마크, 동영상, 이용 방법

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 DeepMind, 실시간 월드 모델 Genie 4 발표…음성 및 대화 지원

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.

LFM3로 전문 특화형 멀티모달 모델 구축하기

LFM3는 텍스트, 비전, 음성, 옴니, 의사결정의 6개 모델을 2B급 파라미터의 공통 백본으로 통일한 차세대 Liquid Foundation Models이다. LFM3-1.7B는 파라미터 수가 35% 적음에도 불구하고 이전 세대인 LFM2.5-2.6B를 능가한다. 텍스트 모델은 4비트 정밀도에서 약 1GB이며 256K 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있고, 각 모델은 단일 GPU에서 파인튜닝할 수 있다.

Google DeepMind, 월드 모델 Genie 4를 리서치 프리뷰로 공개… 음성 생성과 실시간 조작 지원

Google DeepMind는 월드 모델 Genie 4를 리서치 프리뷰로 공개했다. 시뮬레이션 도중 프롬프트를 입력해 장면을 바꿀 수 있으며, 음악과 환경음, 대화 음성도 실시간으로 생성한다. 신뢰할 수 있는 테스터가 이용할 수 있으며, 몇 주 안에 Google AI Ultra의 Project Genie 등으로 확대될 예정이다.

Google DeepMind, 월드 모델 'Genie 4' 발표… 음성 네이티브 생성 및 실시간 조작 지원

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.

Google DeepMind, 월드 모델 Genie 4 발표

Google DeepMind가 월드 모델 Genie 4를 발표했다. Genie 3에서 여러 면으로 개선되었으며, 더 사실적인 물리 표현과 인물 묘사를 내세운다. 업데이트된 Gemini 모델의 활용이 개선의 한 요인으로 꼽히며, 이용에는 높은 요금이 필요할 수 있다.

Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수4848

이것이 Genie 4입니다. 당사가 지금까지 선보인 것 중 가장 사실적이고 상호작용이 가능한 월드 모델입니다. 🌐 역동적인 환경을 실시간으로 탐험하며 장면이 어떻게 반응하는지, 어떤 소리가 나는지, 그곳의 사람들이 어떻게 움직이고 반응하며 무엇을 말하는지 확인할 수 있습니다.

Google, 월드 모델 Genie 4 발표… 더 사실적인 세계와 실시간 업데이트 지원

Google이 인터랙티브 체험을 생성하는 월드 모델 Genie 4를 발표했다. 더 사실적인 세계 생성, 자연어 프롬프트를 통한 실시간 업데이트, 음성 생성을 지원하며 시뮬레이션에는 Gemini 3.8 Flash를 사용한다. 생성할 수 있는 체험은 약 2분으로, 이전 모델 Genie 3의 1분에서 늘어났다. 우선 'trusted testers'를 대상으로 한 research preview로 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.

Microsoft AI, 이미지 편집 모델 MAI-Image-2.7 프리뷰 공개… Arena Edit 3위

Microsoft AI는 최신 이미지 편집 모델 MAI-Image-2.7을 프리뷰로 공개했다. Arena Edit에서 3위, Artificial Analysis의 이미지 편집 리더보드에서 2위를 기록했으며, Microsoft AI는 Arena Edit 기준 2위 연구소가 됐다. Artificial Analysis가 평가한 10개 활용 사례와 7개 편집 액션 전부에서 2.6을 넘어섰다.

OpenAI, 시각 추론과 컴퓨터 조작을 강조한 GPT-6.1 Terra 발표

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.

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.

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OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 발표했다. 빠르고 성능이 높은 컴퓨터 조작을 더 낮은 가격에 제공하는 모델이라고 밝혔다. 화면에 표시된 내용을 이해하고, 여러 앱을 넘나들며 조작하며, 자연스러운 문장도 쓸 수 있다고 한다.

Google, 이미지 생성 모델 'Nano Banana 2.1' 조용히 공개

Google은 이미지 생성 모델 'Nano Banana 2.1'을 별다른 발표 없이 공개했다. Google Flow에서 이용할 수 있으며, Gemini 앱으로의 확대도 시작됐다. 초기 테스트에서는 복잡한 지시에 대한 따라가는 능력과 텍스트 렌더링이 개선됐고, 특정 처리에서는 GPT Image 2.5보다 최대 2배 빠르게 생성할 수 있었다고 한다. 한편, 출력 품질은 Nano Banana Pro와 큰 차이가 없다는 지적도 있다.

GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon 비교

GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon은 모두 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러로 표준 가격이 동일하다. 캐시 입력은 Sol과 Sonnet 5.5가 100만 토큰당 0.10달러로 책정됐으며, Argon의 가격은 12월 1일에 변경될 예정이다. 출력 한도는 Google이 64K에서 1M 토큰으로 확대한다고 발표했다고 한다.

GitHub 풀 리퀘스트를 통해 알리바바의 차기 오픈 Qwen 모델 공개가 임박한 것으로 드러났다

Hugging Face의 Transformers 라이브러리, llama.cpp, vLLM, SGLang에 8월 이후 「Qwen4-Exp」용 풀 리퀘스트가 추가되고 있다. 반면 알리바바는 오픈 웨이트 27B 모델의 공개 일정을 아직 발표하지 않았다.

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.

Microsoft, 의사결정 특화 모델 'Microsoft-Decision-1'을 Microsoft Foundry에서 제공 시작

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.

Canva, 디자인 특화 첫 자체 이미지 생성 AI 모델 "Craft" 공개

Canva는 디자인 용도에 특화해 자체적으로 처음부터 학습시킨 첫 이미지 생성 AI 모델 "Craft"를 공개했다. 2K 이미지를 임의의 화면 비율로 생성할 수 있으며, Canva 앱과 공개 API에서 이용할 수 있다. DesignArena에서는 4번째로 높은 성능의 이미지 생성 모델로 등장했다고 설명했다.

Google, Gemini 3.5 Pro 공개 지연… 경쟁 뒤처지는 배경

Google은 5월 Google I/O에서 6월 출시를 예고했던 「Gemini 3.5 Pro」를 9월 10일 시점에도 공개하지 않았다. OpenAI의 GPT-6 Astra와 Anthropic의 Fable 5.1이 잇따라 등장하는 가운데, Google DeepMind에서는 Hassabis의 직책 변경과 Kavukcuoglu 체제로의 이행도 겹쳤다. Arena 리더보드에서는 14위, 코딩 부문에서는 25위에 머물러 있다.

Block, 로컬 실행 가능한 전이중 음성 모델 'Dessa' 발표

Jack Dorsey의 Block이 연구 부문에서 개발한 음성 모델 Dessa를 발표했다. 사람의 음성만으로 학습한 전이중(full-duplex) 모델로, 웃음·멈춤·울음 같은 표현을 갖추고 로컬에서 동작한다. 현재 일반 공개는 없으며, Block은 안전성 연구자들에게 테스트 참여를 요청하고 있다.

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.

Apple과 Meta, 고성능 Mac에서 Muse Spark Open 로컬 실행 추진

Apple과 Meta는 개발자가 고성능 Mac에서 AI 모델 'Muse Spark Open'을 로컬로 실행할 수 있도록 협업을 진행하고 있다. 기사 발췌문에서는 지원 기종이나 제공 시기 등 자세한 내용을 확인할 수 없다.

Canva, 첫 이미지 생성 모델 'Craft' 공개…DesignArena 4위

Canva는 10월 22일 자사 연구 조직인 Canva Research가 처음부터 학습시킨 최초의 기반 모델이자 이미지 생성 모델인 Craft를 공개했다. 최대 2K 해상도와 최대 30개의 종횡비를 지원하며, Canva는 DesignArena에서 4위로 데뷔했다고 발표했다. 이용 경로는 Dream Lab과 Canva API이며, 요금과 이용 한도는 확인되지 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.

Abliteration, 저가형 'Abliterated Large Flash' 공개

Abliteration은 플래그십 모델의 저가형 버전 'Abliterated Large Flash'를 공개했다. 이미지와 텍스트 입력을 지원하며 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이다. 회사는 이를 가장 높은 사이버 역량의 모델이 필요한 제품 운영자와 방어 측을 위한, 기존 모델보다 저렴한 대안으로 자리매김하고 있다. 회사 게시물에 따르면 이 모델은 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 기반으로 한다.

Moonshot, Kimi K3.1 Pro를 API로 공개… 모델 가중치는 11월 4일까지 공개 예정

Moonshot이 Kimi K3.1 Pro를 Kimi API로 공개했다. 아직 오픈 웨이트는 아니지만 "Full model weights will be released by Nov 4, 2026"라고 밝혔다. 요금은 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 100만 토큰당 $10이며, Artificial Analysis 점수는 55점이었다.

Block, 사람의 대화만으로 학습한 음성 AI 모델 “Dessa” 발표

Block은 사람의 대화만으로 “처음부터” 학습시킨 음성 AI 모델 “Dessa”를 발표했다. 회사는 Dessa가 “true speech-to-speech model”이며 MacBook Pro M4 Max “이상” 사양에서 로컬 실행이 가능하다고 설명했다. 회사는 소수의 AI 안전성 연구자에게 조기 접근 권한을 제공할 방침을 밝혔다.

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.

Canva, 첫 자체 개발 이미지 모델 'Craft' 발표

Canva가 첫 자체 개발 이미지 생성 모델 'Craft'를 공개했다. 최대 2K 해상도와 30개 이상의 화면 비율을 지원하며, 55개 언어의 텍스트 렌더링과 Magic Layers를 통한 편집 가능한 레이어 분할을 지원한다. 모든 사용자가 Dream Lab과 공개 API에서 이용할 수 있으며, ChatGPT 및 Gemini와의 MCP 연동은 향후 예정되어 있다.

Canva, 독자 이미지 생성 모델 「Canva Craft」 발표… 생성 전에 디자인을 계획하는 2단계 구성

Canva는 이미지 생성 전에 디자인을 먼저 계획하는 2단계 구조의 이미지 생성 모델 「Canva Craft」를 발표했다. 최대 2K 해상도와 30개 이상의 화면 비율을 지원하며, 현재 전 세계 모든 사용자가 이용할 수 있다. Design Arena 리더보드에서는 4위를 기록해 OpenAI의 GPT-Image-2.5 Sunburst, GPT-Image-2.5 Flare, GPT-Image-2에 이어졌다.

Microsoft, 판정 특화 모델 「Microsoft-Decision-1」 발표

Microsoft는 Alibaba의 Qwen3.5-9B를 기반으로 후학습한 모델 「Microsoft-Decision-1」을 발표했다. 문장을 생성하지 않고 주어진 선택지마다 확률 점수를 반환하는 판정 특화형 모델이며, Microsoft Foundry에서 당일 제공되고 OpenRouter에도 순차 제공될 예정이다. 36개 벤치마크, 약 15만 문항에서 최고 정확도를 주장하고 있으며, 입력은 100만 토큰당 0.042달러, 출력은 무료라고 한다.

Martingale, AI 드리프트 탐지 모델 「Raven Alpha」 발표

Martingale은 대규모 언어 모델(LLM) API의 동작 변화를 탐지하는 모델 드리프트 탐지 기법 「Raven Alpha」를 발표했다. 벤치마크 테스트에서 1위를 차지한 것으로 알려졌다. 이 회사는 카네기멜런대학교(CMU) 컴퓨터공학과 학생 3명이 창업한 데이터 인프라·분석 기업이다.