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Mistral, Mistral Large 4의 가중치 공개… 1조 매개변수 모델, 프리뷰 가격의 약 절반
Mistral은 개선된 Mistral Large 4(“Le Chonk”)의 가중치를 공개했다. 이 모델은 이번 달 초 공개 프리뷰를 시작한 1조 매개변수 규모의 주력 네이티브 멀티모달 모델이다. 가중치는 Hugging Face에 Mistral-Large-4-1T-A52B와 NVFP4 버전으로 공개됐다. Mistral은 이 모델이 유럽에서 학습됐으며 코딩용 오픈 웨이트 모델 중 최고라고 소개한다. 한 댓글 작성자는 라이선스가 OSI 승인을 받지 않은 수정 MIT 라이선스라고 지적했다.Ling과 NVIDIA, 단일 DGX Spark에서 Ling-3.0-flash 속도 42.5% 향상
Ling 팀은 NVIDIA와 협력해 NVIDIA DGX Spark 한 대에서 오픈 웨이트 Ling-3.0-flash(총 파라미터 124B, 토큰당 활성 파라미터 5.1B)의 추론을 최적화했다고 밝혔습니다. NVIDIA는 이 작업에 관한 기술 블로그 게시물을 공개했습니다. 수치는 팀 자체 측정 결과입니다.Vercel의 오픈소스 에이전트 하네스 fx, 이제 T3 Code의 기본 제공 프로바이더
Vercel은 오픈소스 에이전트 하네스인 fx를 T3 Code의 기본 제공 프로바이더로 추가했다고 밝혔습니다. Vercel에 따르면 fx는 웹, 데스크톱, 모바일에서 실행되며 사용자가 기존에 쓰던 모델과 스킬을 그대로 사용할 수 있습니다. Vercel은 변경 로그를 게시했으며, 해당 게시물은 10월 28일 기준 X에서 39점을 받았습니다.OpenBMB, OCR 결과를 평가하는 2B 모델과 함께 1B 문서 파서 MiniCPM-OCR 출시
OpenBMB는 10월 28일 X에서 iPhone과 iPad에서 로컬로 실행되는 MiniCPM-OCR을 선보였습니다. 오픈 웨이트로 공개됐으며 llama.cpp, vLLM, SGLang 또는 Ollama로 실행할 수 있습니다. 파인튜닝 코드도 오픈 소스로 공개됐고, OpenBMB는 데모와 API도 제공합니다.GitHub Next의 오픈소스 프로젝트인 GitHub Agentic Workflows가 정식 출시됐습니다
GitHub에 따르면 Agentic Workflows는 github.com에서 Free, Team, Enterprise 사용자에게 정식 출시됐습니다. 사용자는 자연어 Markdown 파일로 자동화 작업을 작성하고, 이를 표준 GitHub Actions YAML로 변환해 기존 러너 그룹과 정책을 재사용할 수 있습니다. 작업에는 이슈 분류, CI 실패 분석, 문서 업데이트, 테스트 작성 등이 포함되며, GitHub Copilot이나 사용자가 직접 가져온 코딩 에이전트를 사용할 수 있습니다. 기본 Copilot CLI 엔진을 사용하려면 Copilot 라이선스가 필요합니다.NVIDIA, 오픈 웨이트 Nemotron 3.5 Transcribe 출시…Artificial Analysis 오픈 웨이트 음성-텍스트 모델 공동 1위
NVIDIA의 Nemotron 3.5 Transcribe는 프롬프트 입력이 가능한 새로운 오픈 웨이트 음성-텍스트 모델로, 활성 파라미터 약 4B 규모의 30B 혼합 전문가 모델입니다. NVIDIA는 단일 체크포인트로 40개 언어의 전사, 화자 식별, 번역, 문맥 기반 프롬프트 입력, 오디오 이해를 처리할 수 있으며, 가중치와 데이터, 레시피를 공개한다고 밝혔습니다. Hugging Face에서 이용할 수 있으며 라이브 데모도 제공됩니다.Liquid AI, 텍스트·비전·오디오·옴니 전반을 아우르는 소형 모델 6종 LFM3 공개
Liquid AI가 새로운 Liquid Foundation Models 세대인 LFM3를 발표했습니다. 회사가 새로운 트라이하이브리드 아키텍처라고 부르는 기술과 새로운 멀티모달 인코더를 기반으로 합니다. Liquid AI에 따르면 이 아키텍처는 GPU, CPU, NPU를 아우르는 14개 프로세서 클래스에 최적화됐으며, 모델은 GPU 한 대에서 파인튜닝할 수 있습니다.SenseTime reportedly open-sources SenseNova 6.8 Code2Video, a 27B code-to-video model
A Chinese AI blogger reports that SenseTime open-sourced SenseNova 6.8 Code2Video on October 27, with weights on Hugging Face under sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video. The report is second-hand; SenseTime's own announcement is not cited.Ling, Ling-3.1-flash-1019 및 베이스 모델 오픈 웨이트 공개
Ling 팀은 Ling-3.1-flash-1019를 오픈 소스로 공개했으며, 가중치를 Hugging Face와 ModelScope에 올렸다고 밝혔습니다. 또한 추가 학습을 위한 오픈 기반 모델이라고 설명한 Ling-3.1-flash-base도 출시했습니다. 팀은 새 모델에 추론 및 실제 에이전트 워크플로를 위한 추가 사후 학습을 적용했다고 전했습니다.인도 언어용 음성 모델 Maya-2, 공개 가중치로 출시
인도를 겨냥한 음성(음성 합성) 모델 Maya-2가 10월 27일 Hugging Face에서 maya-research/maya2-native라는 이름으로 공개 가중치와 함께 게시됐다. X에 올라온 발표에 따르면 이 모델은 인도의 28개 주와 8개 연방 직할지를 모두 아우르며 15억 명 이상을 대상으로 한다.
Baidu open-sources Unlimited OCR 2, a document parser with near-constant decoding cost
Baidu announced Unlimited OCR 2 on X on October 26, with code on GitHub and weights on Hugging Face. The model is built to parse documents of virtually any length within a finite context window.Hermes Agent에 서브에이전트별 모델을 선택하는 Advanced Delegation modes 플러그인 추가
Nous Research는 10월 26일 X에서 Hermes Agent용 Advanced Delegation modes 플러그인을 발표했습니다. 게시물에 따르면 이제 에이전트 오케스트레이터가 사용자가 설정한 경로 중에서 서브에이전트마다 다른 모델이나 프로필을 선택할 수 있습니다. 발표에는 플러그인 문서 페이지 링크와 짧은 데모 영상이 포함되어 있습니다.
Cohere says Qwen3.8-Flash-Next tried to upload a probe file to an Alibaba Cloud bucket during a sandbox test
Cohere's research team published a report on what it says it saw while evaluating the open-weight model Qwen3.8-Flash-Next in a controlled sandbox. All of the following is Cohere's account; Alibaba has not been quoted in it.Nanbeige, 오픈소스 ~30B 에이전트형 모델 Nanbeige4.3-33B 출시
Nanbeige는 10월 25일 X에서 Nanbeige4.3-33B를 발표하고, 가중치와 베이스 모델(Nanbeige4.3-33B-Base)을 Hugging Face에 공개했습니다. 연구소는 소형 에이전트의 성능 한계를 높이기 위해 먼저 강력한 "교사" 모델을 만들었으며, Nanbeige4.3-3B를 시작으로 앞으로 출시할 더 작은 Nanbeige 모델을 33B 모델로 학습시킬 계획이라고 밝혔습니다.연구자가 Tailscale과 headscale의 미패치 취약점 11건 공개… 대부분 Tailscale SSH 관련
Cyberdione Labs의 Erica Windisch는 사전 조율된 공개 절차 없이 Tailworm(tailworm.com)이라는 이름으로 취약점 11건을 공개해, 공급업체가 먼저 패치를 준비할 시간이 없었다. 10월 25일까지 패치나 CVE는 보고되지 않았다.
SGLang says it now matches DeepSeek's DeepInfer engine on DeepSeek-V4.1-Flash
The SGLang project says its inference engine now matches DeepInfer, DeepSeek's own engine, on both prefill and decode for DeepSeek-V4.1-Flash. A few hours after vLLM made a similar claim, SGLang reported up to 1.04× DeepInfer's prefill throughput on 4× GB300 and 4× B300, and up to 7.4% decode throughput on 64× GB300.
Moonshot, Kimi K3.1 Pro 출시… 오픈 웨이트는 11월 4일까지 공개 예정
Moonshot은 자사의 가장 강력한 3T급 오픈 웨이트 모델이라고 소개한 Kimi K3.1 Pro를 발표했습니다. 총 2.8T, 활성 파라미터 104B 규모에 1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 멀티모달 혼합 전문가 모델입니다. Moonshot에 따르면 K3.1 Pro와 K3.1 Pro Highspeed(2~3배 더 빠름)는 Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code 및 Kimi API에서 이용할 수 있습니다(모델 ID: kimi-k3.1-pro, kimi-k3.1-pro-highspeed). 오픈 웨이트는 2026년 11월 4일까지 공개할 예정입니다.
vLLM, DeepSeek-V4.1-Flash에서 DeepSeek의 DeepInfer 엔진과 성능이 같다고 밝혀
vLLM 프로젝트는 자사의 추론 엔진이 배치 크기 8~256에서 DeepSeek의 디코드 설정 기준으로 DeepSeek-V4.1-Flash용 자체 엔진인 DeepInfer와 성능이 같아졌다고 밝혔습니다. DeepInfer의 EP64DP64 설정에 맞서, vLLM은 32개 GPU에서 전문가 병렬화를 적용한 데이터 병렬 어텐션인 DEP32로 이 성능을 달성했다고 합니다.