Allen AI, 위성 임베딩 모델 OlmoEarth v1.3과 전 지구 임베딩 공개

Allen AI가 위성 임베딩 모델 OlmoEarth v1.3을 공개했다. 10m 해상도의 전 지구 연간 임베딩(64차원·128차원)도 함께 공유하며, 브라우저에서 지도를 탐색하고 맞춤 설정할 수 있는 OlmoEarth Embeddings Explorer도 제공한다. 27건의 평가 가운데 128차원 버전은 20건에서 최고 점수를 기록했다고 한다.

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.

Hugging Face, DNA와 대화할 수 있는 오픈소스 모델 Carbon-X 공개

Hugging Face는 목요일 DNA에 대해 자연어로 질문할 수 있는 오픈소스 모델 Carbon-X를 공개했다. 파라미터 수는 14B이며 노트북PC에서 로컬로 실행할 수 있다. 개발자는 실제 웻랩 실험을 통한 검증은 아직 이뤄지지 않았으며 예측 정확도는 알려지지 않았다고 설명했다.

IBM Granite 시계열 모델을 활용한 앙상블 예측

IBM이 Granite 시계열 모델 4종을 조합한 예측 레시피 「Granite Timeseries Ensemble」을 공개했다. 재학습이나 학습 완료된 앙상블 가중치가 필요 없으며, 중앙값과 분위수 예측을 반환한다. 기본값인 Probabilistic Ensemble은 각 멤버에 동일한 영향력을 부여하고 확률 공간에서 분위수를 통합한다. 대안인 IQR Ensemble은 예측의 분산 정도에 따라 가중치를 달리한다. granite-tsfm>=0.3.11을 설치한 뒤 ibm-granite/granite-timeseries-ensemble-r1을 불러오면 바로 사용해 볼 수 있다.

Inception、확산 기반 LLM 「Mercury 3」 발표… 초당 1,068토큰 주장

Inception이 확산 기반 대규모 언어 모델(LLM) 「Mercury 3」를 발표했다. NVIDIA GPU에서 초당 1,068토큰을 생성하는 것으로 알려졌으며, 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이다. 표준 가격은 입력 100만 토큰당 0.20달러, 출력 100만 토큰당 0.70달러이며, 도입 할인 50%가 적용된다. API 외에 OpenRouter, Baseten, Vercel을 통해 이용할 수 있다. 회사 측은 동급 속도 중시 모델보다 4~8배 빠르다고 주장하지만, 모두 회사가 공표한 데이터에 근거한 것이다.

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.

어휘를 특화한 SLM은 실제 앱의 추론 비용을 77% 줄일 수 있을까

VocabX로 어휘를 특화한 Qwen3-4B 기반 포르투갈어 에세이 채점 모델은 베이스 모델을 바꾸지 않고 측정상 추론 비용을 77% 줄였다고 한다. 어휘는 용도에 맞게 재구성됐으며, 출력층은 약 152,000행에서 약 65,000행으로 축소됐다. 수치는 심사 중인 논문 버전을 기준으로 하므로 공개 시점에는 달라질 수 있다.

NVIDIA, 사전 학습된 관계형 기반 모델 Kumo Relational 공개

NVIDIA는 기업 데이터베이스에서 추가 학습 없이 예측할 수 있는 사전 학습된 관계형 기반 모델 Kumo Relational을 공개했다. 최대 10,000건의 과거 사례를 컨텍스트로 읽어 들여, 한 번의 포워드 패스로 이탈, 수요, 부정 거래 등을 예측한다. 15개 데이터베이스에 걸친 41개 과제에서 지도 학습 모델과 전문가가 설계한 그래디언트 부스팅 트리 파이프라인을 능가했다고 밝혔다.

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.

Inception의 확산 모델 Mercury 3, GPT-6 Luna·Claude Haiku 5.5보다 빠르다고 주장

Inception의 확산 언어 모델 Mercury 3는 여러 벤치마크에서 GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5를 웃돌며 4~8배 빠르게 동작한다고 주장했다. 자사 비교표에서는 12개 항목 중 8개에서 앞섰으나 독립적인 검증은 아직 없다. Nvidia GPU에서 자체 측정한 결과 초당 1,068토큰으로, Claude Haiku 5.5의 약 240, GPT-6 Luna의 약 130을 크게 웃돈다고 한다.

IBM, Granite Speech 5.0 발표… 다국어 ASR과 화자 식별 강화

IBM은 Granite Speech의 신모델 "granite-speech-5.0-2b"와 업데이트 버전인 "granite-speech-5.0-470m-turboctc", "granite-speech-4.1-2b-plus"를 공개했다. granite-speech-5.0-2b는 영어 단문의 평균 WER이 5.06%로 오픈 웨이트 ASR 모델 중 2위에 올랐으며, Apache 2.0 라이선스로 제공된다. Turbo CTC는 다국어를 지원하게 됐고, RTFx는 약 12,600에서 19,870으로 향상됐다.

NVIDIA, Kumo Forecast에 사전 학습된 시계열 표현과 이력 패턴 검색·해석 기능 통합

NVIDIA는 시계열 예측 모델 「Kumo Forecast」(구 NV-Tesseract Forecasting)를 공개했다. 사전 학습된 Transformer와 이력 패턴 검색(DARR)을 결합해, 직접 예측과 검색 결과를 섞어 예측한다. 기반은 MOMENT-1-large이며, 약 3억 4000만 파라미터의 인코더를 사용하고 라이선스는 Apache 2.0이다. 해석 기능도 갖추고 있다.

NVIDIA, 유럽 산업용 오픈 모델군 확충… Nemotron 3.5·Kumo·Cosmos 3.5 등

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.

카카오, 비전 인코더 ‘Kanana-2-vision-encoder’ 오픈소스 공개

카카오가 자체 개발한 비전 인코더 ‘Kanana-2-vision-encoder’ 2종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다. 4억 2,600만 파라미터의 ‘medium’과 9,800만 파라미터의 ‘tiny’로, 9개 평가 영역 총 42개 벤치마크에서 SigLIP 2, Perception Encoder, AIMv2, Qwen3.5-ViT 등 글로벌 비전 인코더를 상회하는 성능을 기록했다고 밝혔다. 두 모델은 상업적 활용이 가능한 ‘카나나 오픈 라이선스’로 제공된다.

i14, 선형 어텐션 모델 Laplace 3B를 AWS Trainium2와 네이티브 PyTorch로 학습·추론

i14는 선형 어텐션 모델 Laplace 3B를 AWS Trainium2에서 네이티브 PyTorch를 사용해 학습하고 서비스했다. 재귀 상태는 컨텍스트 길이와 관계없이 시퀀스당 29.5 MB로 고정된다. trn2.48xlarge 인스턴스 1대에서의 학습 처리량은 약 120,000 토큰/초였으며, 1,280개의 동시 시퀀스에서의 추론 출력은 11,544 토큰/초였다.

Inception, 확산형 LLM 'Mercury 3' 발표… NVIDIA GPU에서 초당 1,068토큰

Inception은 확산형 대규모 언어 모델(LLM) Mercury 3를 발표했다. 회사에 따르면 NVIDIA GPU에서 최대 초당 1,068토큰을 생성하며, 컨텍스트 윈도우는 1 million tokens이다. 표준 가격은 입력 $0.20, 출력 $0.70(모두 100만 토큰당)이며, 현재 출시 기념 50% 할인이 적용된다. OpenAI API와 호환되며, 회사는 여러 벤치마크에서 GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5에 필적하거나 이를 능가한다고 주장하고 있다.

GoTo, 인도네시아 지역 언어 5종 대상 27B 모델 공개

GoTo는 2026년 10월 19일 발리섬 Sanur에서 270억 개 파라미터(27B) 규모의 오픈소스 언어 모델을 발표했다. 인도네시아어에 더해 자바어, 순다어, 발리어, 바탁어를 지원하며, 스타트업, 기업, 대학, 연구자, 공공기관이 무료로 사용, 연구, 수정할 수 있다고 밝혔다. Kontan에 따르면 Hugging Face상의 식별자는 gemma3-27b-cpt-gotoai-v3-instruct이며, 학습 데이터 규모, 하드웨어, 라이선스 조건은 확인되지 않았다.

ElevenLabs, 실시간 대화용 음성-음성 모델 'Eleven Realtime' 2종 공개

ElevenLabs는 음성-음성 모델 'Eleven Realtime'으로 v1 Max와 v1 Mini 두 종을 공개했다. v1 Max는 Big Bench Audio에서 98.8%, 응답 시간 0.57초를 기록했다고 한다. 두 모델은 ElevenAgents 플랫폼과 OpenAI 호환 Realtime API에서 이용할 수 있다.

NVIDIA Cosmos3-H-Dreams, 생성 시뮬레이션으로 임상 수술 재현

NVIDIA는 담낭 절제술의 임상 기록으로 학습하고 실시간 키네매틱스 제어를 지원하는 실시간 생성형 수술 시뮬레이터 「Cosmos3-H-Dreams」를 발표했다. Cosmos 3과 FlashDreams를 활용하며, 단일 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 인터랙티브하게 작동한다. 기반이 되는 Cosmos3-H-Embodied-Nano는 16B 파라미터이며, 4단계 버전과 2단계 버전의 두 가지 체크포인트가 제공된다.

Mistral AI, 실시간 음성 에이전트용 Voxtral 3 발표

Mistral AI가 실시간 음성 에이전트용 모델군 Voxtral 3를 발표했다. 음성 인식용 Voxtral Small Transcribe 3, 음성 합성용 Voxtral Mini TTS 3, LiveKit 기반 SDK로 구성된다. 전사는 50개 이상의 언어를 지원하며, 요금은 전사 기준 분당 $0.0035부터다.

Mistral AI@MistralAIAI 점수5252

Mistral AI가 Voxtral 3를 발표했다. 회사는 이 모델이 최첨단(state-of-the-art) 수준의 Transcribe 모델과 Speech 모델이며, Mistral의 새로운 음성 에이전트 API를 뒷받침한다고 설명했다.

Cloudflare, LLM보다 빠르고 저렴하게 문서에서 데이터를 추출하는 「Clairic」 발표

Cloudflare는 문서에서 데이터를 추출하는 AI 모델 「Clairic」을 발표했다. LLM보다 빠르고 저렴하게 값을 추출한다고 밝혔으며, Workers AI에서 프리뷰로 제공 중이고 오픈 웨이트도 곧 공개될 예정이다. 토큰마다 문장을 생성하지 않고 모든 필드를 한 번의 패스로 답하며, 해당 값이 없으면 「null」을 반환한다. 문의 메일 처리 체인에서는 GLM-5.3 단독의 61.7초에 비해 19.3초에 완료된다고 하지만, 긴 계산 체인은 현 시점에서 확실하게 처리할 수 없으므로 개발자는 자체 코드로 실행할 필요가 있다.

MiniMax, 428B MoE 에이전트형 모델 「M3.1 Flash」 출시

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.

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.

MiniMax M3.1 Flash, 중국 AI 가격 경쟁은 바닥이 보이지 않는다

MiniMax가 추론 모델 「MiniMax M3.1 Flash」를 공개했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 42점을 받아 이전 모델인 M3보다 13점 높으며, 작업당 비용은 절반 이하로 떨어졌다. API 가격은 입력 100만 토큰당 $0.15, 출력 100만 토큰당 $0.60이며, 컨텍스트는 최대 100만 토큰이고 텍스트와 이미지를 처리할 수 있다. 한편 Artificial Analysis에 따르면 환각률은 93%로 보고됐다.

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Meta는 오하이오주 New Albany의 기가와트급 슈퍼클러스터 「Prometheus」에서 Muse Wonder를 포함한 Muse 기반 모델을 학습했다고 밝혔다. Muse Wonder 학습에서 사전 학습의 goodput은 85% 이상, 강화 학습은 90% 이상이며, 평균 중단 간격은 약 47K GPU 시간이다. 수십만 개 규모의 GPU에서는 일부 호스트의 성능 저하가 전체 학습을 지연시키므로, 대규모에서의 내결함성을 중시하여 설계했다고 한다.

Kling AI, 영상 생성 모델 Kling 4.0 공개… 스테레오 음성·다국어 립싱크 지원

Kling AI가 동영상 생성 모델 Kling 4.0을 공개했다. 한 번의 생성으로 최대 30초 길이의 동영상을 출력할 수 있으며, 최대 10장의 키프레임 이미지를 입력할 수 있다. 스테레오 음성과 10개 이상 언어의 립싱크를 지원하며, 저비용·고속의 경량 버전인 Kling 4.0 Flash도 함께 제공한다. API 요금은 아직 발표되지 않았다.

Nvidia, 에이전트용 오픈 웨이트 모델 「Nemotron 3.5」 발표

Nvidia는 상시 가동 에이전트와 엣지 컴퓨팅을 위한 오픈 웨이트 모델을 발표했다. 기업용 「Nemotron 3.5 Super VL」은 120B 파라미터로, 지시 따르기와 도구 활용 작업에서 Nemotron 3 Ultra에 가까운 정확도를 보인다고 한다. PC용으로는 경량 모델 「Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB」와 「Bolt E4B」를 내놓았다. Super VL과 Bolt 74B-A9B는 이미 제공을 시작했으며, Bolt E4B는 이번 달 후반에 제공될 예정이다.

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.

Grok Build에서 Composer 2.5 사용 가능

Grok Build에서 Composer 2.5를 사용할 수 있게 되었다. /models 메뉴에서 선택하거나 /model을 입력한 뒤 Composer 2.5를 고르면 사용할 수 있다. Composer 2.5는 빠르고 최첨단 모델로, 장시간 이어지는 작업과 복잡한 지시를 따르는 능력이 뛰어난 것으로 알려졌다.

xAI, 이미지로 동영상을 생성하는 grok-imagine-video-1.5-preview를 API로 프리뷰 공개

xAI는 정지 이미지로부터 동영상을 생성하는 이미지-투-비디오 모델 「grok-imagine-video-1.5-preview」를 xAI API를 통해 프리뷰로 제공하기 시작했다고 밝혔다. 시작 프레임과 움직임을 설명하는 프롬프트를 입력하면 카메라 움직임, 분위기, 물리적 표현을 포함해 장면을 애니메이션으로 만들며, 입력 이미지에 충실한 영상을 생성한다. 최대 720p 클립을 만들 수 있으며, 여러 장면을 이어 붙여 프로젝트 전체에서 일관된 모습을 유지하는 긴 영상을 만드는 것도 가능하다.

xAI, 이미지에서 동영상을 생성하는 Grok Imagine Video 1.5를 Imagine API로 정식 출시

xAI는 Grok Imagine Video 1.5를 Imagine API로 정식 출시하고, 고속 버전인 Video 1.5 Fast를 grok.com/imagine과 iOS·Android 앱에 공개했다고 밝혔다. Video 1.5 Fast는 6초 길이, 720p 동영상을 약 25초 만에 생성하며, 기존 모델의 40초 이상에서 단축됐다. Projects, 여러 에이전트의 병렬 실행, 라이브러리 검색 등 새 기능도 며칠에 걸쳐 순차적으로 제공될 예정이다.

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, 음성 대화 모델 Grok Voice 2.0 발표

xAI는 음성에서 음성으로 처리하는 모델 Grok Voice 2.0을 발표했다. Artificial Analysis의 종합 지표는 82.9%로, Grok Voice 1.0의 75.7%와 GPT-Realtime-2.1 (High)의 79.1%를 웃돈다. 요금은 음성 1분당 $0.08이며, 2026년 8월 5일에 grok-voice-latest가 2.0으로 전환된다.

xAI, Imagine Image 2.0 일반 제공 시작… 정밀한 이미지 생성·편집 지원

xAI는 이미지 생성 모델 Imagine Image 2.0을 grok.com/imagine과 iOS·Android 앱의 Quality Mode로 일반 제공한다고 밝혔다. 지시에 대한 충실도, 타이포그래피와 레이아웃 설계, 생성과 편집을 거듭해도 이어지는 내용 유지를 특징으로 한다. API에서는 grok-imagine-image-2.0으로 이용할 수 있으며, Arena의 text-to-image와 이미지 편집 양쪽에서 종합 Elo 세계 2위를 기록했다고 밝혔다.

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.

Grok 4.6, Amazon Bedrock에서 제공 시작

xAI의 Grok 4.6이 Amazon Bedrock에서 정식 출시됐다. 컨텍스트 윈도우는 500K이며, 추론 강도는 low, medium, high, xhigh 중에서 설정할 수 있다. 요금은 입력 100만 토큰당 2달러, 캐시 입력 100만 토큰당 0.50달러, 출력 100만 토큰당 6달러다.