AI Tracker오픈 소스 뉴스,
개발자를 위해.
모든 AI 제공업체의 최신 오픈 소스 뉴스: 출시, 가격 변경, 지원 종료를 나에게 미치는 영향과 함께 요약했습니다.
AI 지원 코드 세탁을 이유로 Asahi Linux, 모든 코드를 GPL로 전환
Apple Silicon Mac에서 Linux를 구동하는 프로젝트인 Asahi Linux는 진행 상황 보고서에서 모든 저장소의 라이선스를 MIT에서 GNU General Public License 버전 2 이상으로 변경해 코드에 카피레프트 라이선스만 적용하겠다고 발표했습니다. 프로젝트는 11월 9일을 며칠 앞두고 변경 사항을 발표했습니다.
Nous Research, “당론” 응답률을 22%에서 1%로 낮추도록 후속 학습한 Arete-27B 출시
Nous Research는 11월 6일 X에서 Arete-27B를 발표했습니다. 이 모델은 연구소의 표현에 따르면 “서구적 가치를 강화하기 위해” 후속 학습한 Qwen3.8-27B입니다. Nous는 가장 강력한 오픈 모델들이 중국산이며, 가중치에 국가와 보조를 맞추는 행동이 담겨 있다고 주장합니다.Harness Leaderboard, 오픈 모델에서 9개 코딩 에이전트 하네스 비교… bash만 사용하는 에이전트가 1위
Joel Niklaus가 오픈 모델을 실행하는 9개 코딩 에이전트 하네스를 비교하는 Harness Leaderboard를 공개했습니다. 각 비교에서는 하네스만 바꾸고 모델, 제공업체, 추론 수준은 동일하게 유지하며, 각 작업은 세 번씩 시도합니다. Niklaus는 Terminal-Bench 2.1과 DeepSWE에서 GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash, Flint를 사용해 추론에 4,746달러를 들여 28,849회 시험했다고 밝혔습니다. 11월 6일 기준 이 게시물은 X에서 625점을 기록했습니다.Village: 오픈 웨이트 모델이 예산의 3%에서 최고의 가성비를 제공, 6월의 41%에서 하락
LLM Atlas를 발행하는 Village의 보고에 따르면, 이제 폐쇄형 모델이 가격 대비 성능의 최전선에서 거의 모든 지점을 차지하고 있습니다. 추산에 따르면 오픈 웨이트 모델이 가장 강력한 모델인 예산 구간은 전체의 3%뿐이며, 거의 전부 저가 구간입니다(Google의 Gemma 4 E4B와 Xiaomi의 MiMo-V2.6-Flash). 6월에는 이 비중이 41%였고, 당시 DeepSeek V4 Flash 하나만으로도 예산 구간의 거의 3분의 1에서 앞섰습니다. Village는 현재 비중이 측정 이래 최저라고 밝혔습니다. 2024년 이후 각 분기 말에는 최소 6%였습니다.
Artificial Analysis, 오픈 웨이트 텍스트-이미지 모델 순위에서 FLUX 3 Image Klein을 2위로 선정
Artificial Analysis에 따르면, 10월 15일 출시된 Black Forest Labs의 56억 개 파라미터 오픈 웨이트 이미지 모델 FLUX 3 Image Klein은 AA-Image-T2I v2.1 리더보드에서 오픈 웨이트 모델 중 2위로, 1위인 Qwen-Image-2.1과 근소한 차이를 보인다. AA-Image-Editing v2.1에서는 오픈 웨이트 모델 중 3위를 기록했다. 이 순위는 Artificial Analysis 자체 평가다.Moonshot releases the open weights of Kimi K3.1 Pro
Moonshot posted on X that it is releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro, on Hugging Face as moonshotai/Kimi-K3.1-Pro, and said "we'll keep advancing open intelligence." It had promised the weights by November 4 when it launched the model on October 23.Hermes Agent v0.23.0에 브라우저 데스크톱, /rewind, 그룹 채팅 및 지출 한도 추가
Nous Research가 Hermes Agent v0.23.0을 출시했습니다. 회사는 이번 버전을 Hearth Release라고 부릅니다. 회사가 꼽은 주요 내용은 다음과 같습니다.Artificial Analysis 평가에서 오픈 웨이트 Nanbeige4.3-33B는 Intelligence Index 20점을 기록해 Qwen3.8 27B와 동률
Artificial Analysis에 따르면 중국 채용 플랫폼 BOSS Zhipin의 기반 모델 팀인 Nanbeige가 만든 오픈 웨이트 모델 Nanbeige4.3-33B는 Intelligence Index v5에서 20점을 기록해 Qwen3.8 27B(xhigh)와 같은 점수를 받았습니다. 두 모델 모두 밀집형 모델로, 전체 파라미터 수는 각각 33B와 27B입니다. Artificial Analysis는 Nanbeige 모델이 터미널 사용 능력은 더 뛰어나지만 지식은 부족하며, Intelligence Index와 전체 파라미터 수를 비교했을 때 새로운 파레토 최적점을 제시한다고 밝혔습니다.Baidu, 280B 파라미터 희소 MoE 모델 ERNIE-5.5-Flash-Base 오픈소스로 공개
Baidu가 Hugging Face에 ERNIE-5.5-Flash-Base를 공개했습니다. 모델 카드에 따르면 ERNIE 5.5 Flash는 총 280B, 활성 파라미터 14B 규모의 효율적인 희소 전문가 혼합 언어 모델로, 33.5T 토큰으로 처음부터 사전 학습되었으며 학습 컨텍스트 길이는 128K입니다. 미세 조정과 추론에서는 최대 1M 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.Ricursive AI, 에이전트 코딩용 650억 개 파라미터의 밀집형 오픈 웨이트 모델 Ripple-65B Preview 출시
Ricursive AI는 11월 4일 Ripple-65B Preview를 출시했다. 회사에 따르면 처음부터 사전 학습한 650억 개 파라미터의 밀집형 언어 모델이다. 회사는 이 모델이 에이전트 코딩 작업에서 미국 오픈 웨이트 모델의 새로운 최고 성능을 기록했으며, Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B, Nemotron 3 Ultra-550B 등 훨씬 큰 모델보다 앞선다고 주장한다. 이는 회사 자체의 주장이다.Nous Research, Hermes Agent의 플러그인·커넥터·스킬을 하나의 마켓플레이스로 통합
Nous Research는 11월 4일 X에서 Hermes Agent용 플러그인, 커넥터, 스킬을 이제 하나의 Hermes Marketplace로 통합했다고 밝혔습니다. 사용자는 이곳에서 확장 기능을 둘러보고 몇 번의 클릭만으로 추가할 수 있습니다. 마켓플레이스 주소는 hermes-agent.nousresearch.com/marketplace입니다.Cloudflare가 코딩 에이전트용 보안 감사 스킬을 오픈소스로 공개
Cloudflare 개발자 계정이 cloudflare/security-audit-skill을 공개했습니다. 코딩 에이전트를 보안 감사팀으로 바꿔주는 오픈소스 스킬입니다. Cloudflare는 이 스킬이 자체 취약점 발견 하네스의 기반이 됐다고 밝혔습니다.Perplexity, 9B 및 0.6B 규모의 오픈 웨이트 비전-언어 임베딩 모델 pplx-embed-v2-context 출시
Perplexity가 Hugging Face에 오픈 웨이트 비전-언어 임베딩 모델 pplx-embed-v2-context 두 종(9B 및 0.6B)을 공개했습니다. turbopuffer와 함께 작성한 논문도 발표했습니다. 두 모델 모두 문서당 int8 벡터 하나를 반환하거나, 문서 전체를 참조하는 청크당 벡터 하나를 반환합니다. 또한 청킹 없이 문서당 임베딩 하나를 생성하는 비컨텍스트 모드도 지원합니다.
OpenCode를 브라우저 개발자 도구에서 실행되도록 재구축
Adam(adamdotdev)은 11월 2일 X에서 console.log 문을 인터페이스로 사용해 OpenCode를 브라우저 개발자 도구 콘솔에서 실행되도록 재구축했다고 밝혔습니다. textjs.org에서 링크한 프레임워크를 기반으로 만들었으며, 개발자와 에이전트들이 이를 사용해 다른 콘솔 앱도 만들어 보도록 권했습니다. 게시물에 달린 메모에 따르면 VS Code 확장 프로그램은 개발 중이며, Chrome 개발자 도구 확장 프로그램도 추후 출시될 예정입니다.
Anthropic, 어떤 모델이 응답을 생성했는지 증명하는 오픈소스 프로토타입 FlashProve 출시
Anthropic은 검증 가능한 추론에 관한 연구를 공개했습니다. 응답이 특정한, 사전에 커밋된 모델 가중치 집합에서 나왔음을 증명하는 암호학적 증명(zkSNARK)으로, 가중치를 갖고 있지 않은 사용자도 확인할 수 있습니다. 게시물은 라우팅 서비스가 모델을 몰래 바꿔치기하거나 공격자가 모델을 변조했는지 감지하는 데 도움이 되고, 평가자와 규제 당국이 어떤 모델이 제공되고 있는지 확인할 방법이 될 수 있다고 설명합니다.
GLM-5.3을 기반으로 후학습한 오픈 웨이트 과학 모델 Hydrogen-1.0 출시
Chenru Duan이 팀의 첫 과학 연구용 오픈 웨이트 모델이라고 소개한 Hydrogen-1.0을 발표했습니다. 이 모델은 Z.ai의 GLM-5.3을 팀 내부의 과학 데이터, 연구실 기록, 발견 과정 데이터로 후학습했습니다.
MiniMax, M3.1 Flash를 로컬에서 실행할 수 있도록 커뮤니티 양자화 버전 소개
MiniMax는 자체 하드웨어에서 모델을 실행하려는 사용자를 위해 428B 파라미터 오픈 웨이트 모델 M3.1 Flash의 커뮤니티 제작 양자화 버전을 정리해 공개했습니다. MiniMax에 따르면 저비트 가중치는 모델을 불러오는 데 필요한 메모리와 디코딩 중 전송되는 가중치 데이터의 양을 줄여 줍니다. 이를 유용하게 구현하려면 세심한 보정, 효율적인 저비트 커널, GPU와 시스템 RAM에 전문가를 배치하는 작업이 필요합니다.