xAI는 speech-to-speech 모델 Grok Voice 3.0을 발표하고 같은 날부터 API로 제공을 시작했다. Artificial Analysis의 Speech-to-Speech Index에서 86.9점으로 1위를 차지했으며, 지연 시간은 1초 미만이라고 밝혔다. 요금은 이전 세대와 같은 $0.08 / min($4.80 / hr)이다.
선정 이유: 독립 평가 기관의 점수와 경쟁 모델과의 비교, 요금과 도입 실적이 함께 정리되어 있어 음성 에이전트를 선택할 때 참고하기 좋다.
Dyna Robotics의 Jason Ma(공동창업자 겸 수석 과학자)가 100만 시간 이상의 인간 영상으로 사전 학습한 월드 액션 모델 'Dyna-2'와 그 피지컬 로봇 에이전트 'Dyna-2.1'에 대해 이야기한다. 강연에서는 냅킨 접기 작업을 24시간 연속으로 수행해 성공률 99.4%를 달성했다는 점이 소개되었다. 또한 로봇은 최소 45분의 시연만으로 새로운 작업을 학습할 수 있으며, Din Tai Fung에서는 매일 수천 장의 냅킨을 접는 방식으로 운용되고 있다고 설명했다.
Cursor@cursor_aiAI 점수3939
LiquidAI는 총 파라미터 24B, 활성 파라미터 2B 규모의 추론 모델 「LFM2.5-24B-A2B」를 공개했다. 도구 호출과 다단계 작업을 지원하며, 로컬 하드웨어에서 에이전트를 지속적으로 실행할 수 있다고 한다. 에이전트 벤치마크 LiveClaw에서는 48.09점을 기록해 Qwen3.6-35B-A3B의 38.19점을 웃돌았다. 추론 속도는 Apple M5 Max에서 184 tok/s, 단일 NVIDIA B300 GPU에서 최대 21K output tok/s를 나타냈다.
Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수5353
Google DeepMind가 Gemini 4 Argon을 공개했다. 물리 이해, 코드 생성, 시각·의미 추론이 크게 발전했다고 밝혔으며, Embodied Reasoning(ERQA) 벤치마크에서 순수 추론만으로 87%를 기록해 다른 프런티어 모델을 앞선다고 설명했다. gemini-4-argon이라는 이름으로 Google AI Studio, Gemini API, Google Antigravity에서 사용할 수 있다.
선정 이유: 로봇 제어와 Real2Sim 등 네 개 영역의 구체적인 프롬프트 예시가 실려 있어, 물리 추론 모델의 활용법을 자신의 작업에 옮겨 검토하기 쉽다.
Google DeepMind는 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 API, Google Antigravity, Gemini 앱, 검색의 AI 모드에서 제공하기 시작했다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이며, Vals Index에서 1위를 차지했다고 한다. 코딩, 금융, 법무, 사이버 보안, 과학 등 복잡한 업무를 상정하고 있다.
선정 이유: 코딩과 과학, 안전성 평가에 이르기까지 구체적인 적용 사례와 제공 조건이 정리되어 있어 실무에서의 활용처를 비교하기 쉽다.
Google이 Gemini 앱과 Antigravity에서 Gemini 4 Argon의 본격 제공을 시작했으나, 대상은 유료 사용자로 한정되며 하위 요금제에서는 모든 기능을 쓸 수 없다. 성능 자체는 달라지지 않았으며, 사내에서는 YouTube 댓글 시스템 개선 등에 활용됐다고 한다.
선정 이유: 유료 사용자로 제공 범위가 한정되어 있고, Google 사내 활용 사례가 정리되어 있어 도입 시기와 용도를 검토하는 데 참고가 된다.
Google은 복잡한 워크플로를 위한 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 개발자에게 제공하기 시작했다. 실제 소프트웨어 엔지니어링, 기업의 지식 업무, 사이버보안 방어를 대상으로 한다. Gemini API의 유료 요금제 외에도 Google AI Studio와 Android Studio에서 이용할 수 있다.
Google이 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon의 제공을 시작했다. AI Studio와 Gemini Platform의 API, Google Antigravity, Gemini 앱, AI Mode에서 이용할 수 있으며, 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다. Vals Index에서 1위를 차지했다고 하며, 코딩, 금융, 법무, 사이버 보안, 과학 분야의 활용 사례도 함께 소개됐다.
선정 이유: 코딩과 과학 연구, 안전성 평가까지 구체적인 수치가 포함된 사례가 제시되어 도입처별 활용법과 제공 조건을 비교하기 쉽다.
Google이 Gemini 4 Argon을 Gemini 앱에서 제공하기 시작했다. 추론 성능과 복잡한 작업에서의 성능이 향상됐고 코딩도 크게 개선됐다고 한다. Google AI Pro와 Ultra 구독자는 오늘부터 이용할 수 있으며, 40개 이상의 앱과 연동되는 작업 기능도 사용할 수 있다.
선정 이유: 회답의 직접성과 진행 상황 공유가 개선된 점, 그리고 macOS 앱에 코딩 기능이 통합되고 채팅에서 작업으로 쉽게 전환할 수 있게 된 점이 한꺼번에 소개되어 있다.
AWS는 Amazon Bedrock의 Grok 4.7로 도구 호출 에이전트를 구축하고, 추론 노력 수준별로 검색형 작업에서 평가했다고 밝혔다. 세 가지 작업, 총 72회 실행에서 67회 정답을 맞혔으며, xhigh는 18회 모두 정답, low는 18회 중 15회 정답이었고 출력 토큰은 약 8분의 1이었다. Grok 4.7은 크로스 리전 추론 프로파일을 통해 이용할 수 있으며, SpaceXAI가 공개한 컨텍스트 윈도우는 500K 토큰이다.
Meta Superintelligence Labs(MSL)가 2세대 모델군인 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 발표했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.3에서 Full(max)은 56점, Wonder(max)는 52점을 기록해 Muse Spark 1.3(max)의 48점을 웃돌았다. Wonder는 입력 $4, 출력 $20(100만 토큰당), 1M 컨텍스트로 제공되며, Full은 가격이 공개되지 않았고 Muse Code 구독자에게만 제공된다.
선정 이유: 독립 평가, Meta 자체 주장, 실무자 평가가 구분되어 정리되어 있어 Muse Wonder의 위치를 비교하며 읽기 좋다.
Simon Willison이 Meta AI의 신규 모델 Muse Wonder를 지원하는 llm-meta-ai 플러그인 0.2를 공개했다. Meta는 해당 모델을 "가장 높은 성능의 모델"로 소개하고 있으며, Artificial Analysis는 Muse Wonder (Max)를 GPT-6.1 Sol과 동등하다고 평가했다. Willison은 추론 수준 6단계에서의 그림 생성 결과를 Muse 1.3, Muse 1.2와 비교했다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수1818Le Chonk가 비주얼 그라운딩에서 뛰어난 성과를 냈다. 이미지 안의 어디에 무엇이 있는지 정확하게 특정한다. Dense 200에서 42%. 최첨단 클로즈드 모델조차 웃돈다.
TypeSafe는 「Series AI」를 발표했으며, Sequoia가 이 회사의 출시 첫 주 ARR(연간 경상 수익)이 1억 달러를 넘었다고 「유출」했다고 전해진다. Jev는 판단형 모델의 기준으로 각사가 비교 대상으로 삼고 있으며, 여러 벤더가 같은 날 유사한 판단 모델을 공개했다고 본문은 전한다. 기업가치 75억 달러에 대해서는 본문에 기재가 없다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수5656Meet Qwen-Image-2.1, the most balanced and cost-effective image generation model in the Qwen-Image series! Now open weights! 🎨 A unified model for both generation and editing, delivering top-tier quality in a lightweight package. Highlights: 👀 - Compact & exceptionally fast: A lightweight 7B architecture that outperforms most closed-source models, with drastically accelerated inference for multi-image inputs. - Native transparency: Natively generates and edits RGBA layers, enabling seamless compositing and text editing within transparent images. - Versatile, high-fidelity editing: Supports up to 10 reference images and precise local control while preserving strict fidelity for portraits and products. - Broad coverage & stunning aesthetics: Excels at panoramas, infographics, and virtual try-ons, delivering realistic textures and elegant typography. Start to create your next masterpiece with Qwen-Image-2.1! 🖼️ - Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1 - GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1 - Model Scope: https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-2.1 - Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1
Anthropic이 Claude Haiku 5.5를 공개했다. 약 1년 만의 Haiku급 업데이트이며, 가격은 OpenAI의 GPT-6 Luna와 같은 수준이다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 최대 effort 기준 43점을 기록해 GPT-6 Luna(38점)를 웃돌았다. 다만 출력 토큰량은 약 3배로 많다. 같은 날 Sonnet 5.5의 캐시 읽기 요금 인하도 발표됐다.
Anthropic이 고속·저가 모델 Claude Haiku 5.5를 공개했다. 가격은 100,000토큰까지 입력 $0.10, 출력 $0.50으로, GPT-6 Luna와 같은 금액이다. 100,000토큰을 넘으면 $0.50, $2.50으로 오른다. Simon Willison은 새 토크나이저에서는 같은 장문 프롬프트의 토큰 수가 약 1.25배가 된다고 보고했다.
Claude Code v2.1.293에서 Anthropic API의 기본 Haiku 모델로 Claude Haiku 5.5(`claude-haiku-5-5`)가 추가됐다. 컨텍스트는 1M이며, 요금은 백만 토큰당 $0.10/$0.50이다(100K를 넘는 프롬프트는 $0.50/$2.50). `subagentStatusLine`에 `agentType` 추가, MCP 연결의 메모리 누수, `/model`의 노력 수준 설정 등 다수의 버그 수정도 포함됐다.
OpenAI@OpenAI주요 뉴스AI 점수6767
선정 이유: GPT-6와 새로운 답변 표시 방식이 전체 사용자에게 확대된다고 발표되었으며, 일상적인 질문과 복잡한 주제에서 답변이 어떻게 보이는지 달라지는 점을 파악하는 실마리가 된다.
Microsoft AI가 코딩 모델 MAI-Code-1.1-Flash를 발표했다. 6월 Microsoft Build에서 공개한 모델과 비교해 코드 품질이 향상되었고, 토큰 효율은 25% 높아졌으며, 비용은 4분의 1이다. GitHub Copilot에서 실제 운영 중이며, 로컬 실행을 위한 다운로드도 가능하다. GitHub Copilot에서의 실험적 제공은 월말까지 시작된다.
Anthropic@AnthropicAIAI 점수5757Introducing Claude Haiku 5.5: the cheapest, fastest, and most capable small model we’ve ever released. On average, it costs around 75% less to run than Claude Haiku 4.5.
Claude@claudeaiAI 점수5656
Mistral AI@MistralAIAI 점수3333Mistral Large 4는 여러 단계에 걸친 복잡한 워크플로에서 정보를 수집하고 완성된 결과물을 생성하는 범용 에이전트를 구동한다.
TII는 에미리트 방언에 중점을 둔 아랍어 음성인식 모델 「Falcon-ASR」을 발표했다. 파라미터 수는 1.6B이다. 6개 아랍어 테스트셋의 평균 WER은 20.92%로, 공개된 최고 결과보다 2.25포인트 우수하다. Hugging Face Demo Space에서 체험할 수 있으며, API는 계획 중이다.
OpenAI는 GPT-6를 Intelligent UI와 함께 ChatGPT에서 전 세계에 순차적으로 제공하고 있다. 응답이 빨라지고 시각적 요소와 그대로 조작해 쓸 수 있는 인터랙티브 경험이 제공된다고 한다.
Anthropic은 대용량 처리와 저지연용 모델 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5)를 공개했다. 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰, 최대 출력은 128k 토큰이다. Claude Sonnet 5.5의 프롬프트 캐시 읽기 요금은 100만 토큰당 $0.20에서 $0.10으로 낮아졌다.
Google DeepMind가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드를 공통 임베딩 공간에 매핑하는 오픈 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2를 공개했다. Gemma 4 아키텍처를 기반으로 한 740M 파라미터 모델이며 Apache 2.0 라이선스로 제공된다. MTEB Code 점수는 68.76에서 78.68로 올랐고, 컨텍스트 윈도우는 8K 토큰으로 확대됐다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수1919Mistral Large 4는 사이버 보안 분야에서 세계 최강 수준의 AI 모델 중 하나이다.
Mistral AI@MistralAIAI 점수5353
Mistral은 총 파라미터 1조, 활성 파라미터 520억의 네이티브 멀티모달 모델 Mistral Large 4(ML4)의 공개 프리뷰를 시작했다. 프리뷰 API는 Mistral Studio에서 체험할 수 있으며, 가중치는 이번 달 말 공개될 예정이다. 코딩, 에이전트형 워크플로, 멀티모달 이해에서 높은 성능을 보인다고 밝혔으며, Artificial Analysis Cyber Index에서는 세계 상위 5개 모델에 든다고 밝혔다.
선정 이유: 사이버보안, 금융, 법무 분야의 평가 결과와 함께 학습 인프라 및 RL 운영 규모까지 공개되어, 오픈 웨이트 대형 모델의 위치를 비교하기 쉽다.
Reflection은 코딩, 에이전트, 과학 분야를 겨냥한 텍스트 전용 MoE 모델 Beam(총 파라미터 501B, 활성 파라미터 23B)을 발표했다. 처음부터 학습한 모델이며, Apache 2.0 라이선스의 가중치는 이번 달 공개될 예정이다. Latent Space는 GLM 5.3과 DeepSeek V4.1 Flash 등이 전반적으로 앞서 있다고 지적했다.
Z.ai@Zai_orgAI 점수4747
Microsoft AI(MAI)는 스트리밍 전사 모델 MAI-Transcribe-2-Streaming과 음성 합성 모델 MAI-Voice-2.1, 그리고 고속 버전 MAI-Voice-2.1-Flash를 발표했다. MAI-Transcribe-2-Streaming은 60개 언어를 지원하며, Artificial Analysis에서 최종 전사와 부분 전사 모두 정확도 1위로 평가받았다. MAI-Voice-2.1은 23개 언어, 26개 로케일을 지원하며, 요금은 100만 자당 22달러다.
Google DeepMind는 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표하고, 신뢰받는 사이버 방어 담당자를 위한 Fairwind Program을 통해 제공을 시작했다. DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했으며, 출력 토큰 상한은 기존 64K에서 1M으로 확대됐다. 개발자, 기업, 일반 사용자에게는 가드레일을 개선한 뒤 가능한 한 빨리 제공할 방침이며, 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10이다(모두 100만 토큰당).
선정 이유: 사내 활용 사례, 벤치마크 결과, 단계적 제공 방침과 안전 대책이 하나의 발표에 담겨 있어 모델의 위치를 파악하기 쉽다.
Google이 새 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표했다. 우선 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어자에게 제공을 시작한다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다. 개발자, 기업, 일반 사용자에 대한 제공은 미국 정부의 자율적 사전 접근 절차에 참여하면서 단계적으로 확대한다.
선정 이유: 회사 내 이전 및 최적화 실적, 벤치마크 결과, 단계적 공개 시의 안전 대책이 같은 기사에 함께 제시되어 있어 성능과 운영 방침을 함께 파악하기 쉽다.
Qwen@Alibaba_QwenAI 점수3838Qwen3.8-27B가 @nebiustf를 통해 이용 가능해졌다. 에이전트 구축이든 딥 리서치든, 이 27B dense 모델은 다단계 워크플로에 대응할 수 있다. 🥳
Qwen3.8-27B is now live on Nebius Token Factory. A compact 27B dense model for coding, research, and agent workflows, with a focus on planning and completing tasks across multiple steps. Start building: https://tokenfactory.nebius.com/endpoints?modals=endpoint-details&model-id=Qwen/Qwen3.8-27B
OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 발표했다. 코딩, 컴퓨터 조작, 전문 업무에서 Astra에 가까운 지능을 갖췄다고 밝혔다. 표준 API의 입력 및 출력 토큰 가격은 Astra의 5분의 1이다.
Google은 Gemini 3.8 Flash를 활용한 개발자 4명의 작품 사례를 소개했다. 해당 모델은 3.7 Flash에 비해 소프트웨어 개발, 에이전트형 작업, 다단계 추론 능력이 크게 향상되었으며, 경우에 따라 더 비싼 프런티어 모델에 근접하는 성능을 보인다. 로켓 궤도 시뮬레이션과 자동 변속기용 대화형 모델 등이 만들어졌으며, Google Antigravity와 Google AI Studio에서 이용할 수 있다.