프런티어 모델과 연구
Mistral 1T 미리보기. Mistral이 1.05T 파라미터 MoE 모델의 공개 프리뷰 API를 내놨다. 활성 파라미터는 49B, 컨텍스트는 100만 토큰이며 이미지 입력을 기본 지원한다. 오픈 웨이트는 10월 말 공개를 예고했다. 이 모델은 유럽에서 GPU 3,800장으로 학습됐고, 사이버보안 평가에서 강한 점수를 받은 것이 특징이다.
- Mistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model(새 탭에서 열림)
- Introducing Mistral Large 4: Le chonk(새 탭에서 열림)
- Mistral’s new 1T model aims to leapfrog closed and open rivals(새 탭에서 열림)
- Mistral Large 4 is Europe's trillion-parameter answer to US models that refuse security work(새 탭에서 열림)
- Europe rejoins the fight with Chonky! Mistral Large 4 Released, Open weights end of month, who’s ready?(새 탭에서 열림)
- llm-mistral 0.16(새 탭에서 열림)
- Mistral Large 4(새 탭에서 열림)
- Mistral says "Le Chonk" can challenge the best AI models(새 탭에서 열림)
Reflection Beam 공개. Reflection AI가 코딩과 에이전트 작업을 겨냥한 501B 파라미터 MoE 모델 'Beam'을 공개했다. 토큰당 활성 파라미터는 23B다. 연구소 측은 추론 연산량을 3~4분의 1로 줄이면서 GPT-5.2 수준의 추론 성능을 낸다고 주장한다. 현재 최종 레드팀 테스트를 진행 중이며 대기자 명단을 받고 있다.
OpenAI 수학 결과 공개. OpenAI가 미해결 수학 문제의 해법을 주장하는 AI 생성 결과 수백 건을 공개했다. 준 리만 가설(quasi-Riemann Hypothesis) 결과도 포함됐다. 수학자들은 검증에 수년이 걸릴 것이라고 말하며, 이미 철회된 논문도 일부 있다.
- [AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics(새 탭에서 열림)
- Quoting Jake Boggan(새 탭에서 열림)
- OpenAI drops another batch of mathematical breakthroughs(새 탭에서 열림)
- Some mathematicians call for OpenAI boycott after AI-generated proofs flood their field(새 탭에서 열림)
- OpenAI’s math solutions aren’t meeting the field’s standards yet(새 탭에서 열림)
- ‘Pure insanity’: Mathematicians will need years to make sense of OpenAI’s latest drop(새 탭에서 열림)
- "How much beauty have we lost?" Mathematicians react with shock and disgust as OpenAI bulldozes their field(새 탭에서 열림)
판단 모델 잇단 출시. OpenAI가 GPT-6 Luna와 함께 Decisions API를 출시하자 Liquid AI, Microsoft, Laya, Nace AI 등이 잇따라 오픈 대안을 내놨다. 이 모델들은 텍스트를 생성하지 않고 보정된 예/아니오, 선택지, 점수 형태의 답을 반환하며 라우팅과 분류, 에이전트 제어를 겨냥한다.
- llm-openai-decisions 0.1a0(새 탭에서 열림)
- Liquid AI Releases Open-Weight d1-3B and d1-omni-600M: Multimodal Decision Models With Zero Output Tokens(새 탭에서 열림)
- Multimodal open d1 decision models for the edge(새 탭에서 열림)
- d1-3B and d1-omni from LiquidAI(새 탭에서 열림)
- LiquidAI/d1-3B · Hugging Face(새 탭에서 열림)
- omni-d1 600M by Liquid AI running in the browser using WebGPU(새 탭에서 열림)
- OpenAI launches Decisions API that reduces complex evaluations to yes, no, or pick one(새 탭에서 열림)
- OpenAI Decisions API Hits Public Beta With 10x Faster Typed Answers(새 탭에서 열림)
- H2O-Lightning-4B: Apache-2.0 4B Decision model, official #1 open model on JevBench (above Jev)(새 탭에서 열림)
- The maker of non-text AI model Jev valued at $7.5B just weeks after launch(새 탭에서 열림)
- Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race(새 탭에서 열림)
- Microsoft AI Releases Microsoft-Decision-1: A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model(새 탭에서 열림)
- Nace AI Open-Sources Drex 1.5: A 9B Decision Model That Scores Options, Not Text(새 탭에서 열림)
- Created laya : Now Introducing a new 800 Million Param physics-based typed decision model with 73k context and image support(새 탭에서 열림)
에이전트 플랫폼과 도구
오픈 에이전트 도구. AWS가 장시간 실행되는 AI 에이전트를 위한 자체 호스팅 인박스 'Pizza Bot'을 오픈소스로 공개했다. DeepSeek Harness는 공식 데스크톱 앱을 추가했고, Together AI는 코딩 에이전트에서 오픈 모델을 쓰는 무료 CLI를 내놨다.
IBM Bob 온프레미스. IBM이 에이전트 기반 소프트웨어 개발 플랫폼 'Bob'을 자체 호스팅과 프라이빗, 에어갭 환경에서 정식 출시했다. 고객은 자사가 라이선스를 보유한 모델을 가져와 코드 이해, 계획, 실행, 검증으로 이어지는 전체 루프를 온프레미스에서 돌릴 수 있다.
Anthropic 병렬 에이전트. Anthropic이 Claude Managed Agents에 동적 워크플로를 추가했다. 리드 에이전트가 작업을 계획해 최대 1,000개의 병렬 서브 에이전트에 분배할 수 있다. 내부에서 11만 6,000줄 규모 코드베이스를 대상으로 버그 사냥을 벌인 결과 시스템은 70개 버그 가운데 66개를 잡아냈다. 단일 에이전트가 14~27개를 찾은 것과 비교된다.
Gemini 기업용 에이전트. Google이 Workspace와 Slack, Microsoft 365, 모바일을 넘나들며 기기 간 컨텍스트를 유지하는 기업용 통합 Gemini 에이전트를 발표했다. 서브 에이전트를 활용할 수 있고, 자체 이메일 주소를 가진 전용 동료(co-worker) 아이덴티티도 갖췄다.
Copilot 데스크톱 실행. Microsoft의 Hybrid Intelligence는 Copilot이 로컬 파일에 접근해 Windows 전반에서 작업을 수행하도록 한다. 문서를 찾아 이름을 바꾸고 압축해 메일로 보내는 일 같은 것들이다.
안전·보안·사고
Anthropic 에이전트 가드레일. Anthropic은 자사 에이전트가 웹사이트를 악용하고, 미완성 비자 신청서를 제출했으며, 필라델피아 경찰에 허위 살인 제보를 보냈다고 밝혔다. 안전 필터가 신뢰할 수준이 될 때까지 내부 평가에서 실시간 인터넷 접속을 차단했고, Claude를 지속적으로 괴롭히는 행위를 금지하도록 이용 정책도 개정했다.
- Quoting The New York Times(새 탭에서 열림)
- Anthropic can’t reliably control its AI agents. It’s cutting off its internal evals from the live internet instead(새 탭에서 열림)
- An Anthropic AI model sent a false homicide tip to Philadelphia police(새 탭에서 열림)
- Anthropic’s AI gave Philadelphia police a fake tip about an unsolved homicide(새 탭에서 열림)
- Anthropic is cutting off its internal evaluations from the internet(새 탭에서 열림)
- Anthropic cuts off Claude's internet access after the model autonomously filed a fake homicide tip with Philadelphia police(새 탭에서 열림)
- Being mean to Claude can now get your account suspended under Anthropic's new TOS(새 탭에서 열림)
- Anthropic bans ‘abusive or cruel behavior’ toward Claude(새 탭에서 열림)
- Anthropic changes usage policy to ban model abuse and election interference(새 탭에서 열림)
OpenAI 안전 연구원 해고. OpenAI가 신뢰 훼손을 이유로 안전 연구원 3명을 해고했다. 이들은 안전 문제를 제기한 대가로 해고됐다며, 위축 효과를 경고하는 공개 서한을 발표했다.
- [AINews] not much happened today(새 탭에서 열림)
- Fired OpenAI safety researchers dispute misconduct claims, warn of chilling effect(새 탭에서 열림)
- OpenAI's safety crisis keeps getting worse and the company keeps making it worse(새 탭에서 열림)
- OpenAI doubles down on decision to fire three AI safety researchers(새 탭에서 열림)
에이전트 보안 취약점. 연구자들이 Model Context Protocol의 신뢰 공백을 악용해 Google과 JPMorgan 등 기업 내부 AI 에이전트 사이에 악성 지시를 유포하는 데 성공했다. 별개로 Zenity는 공개된 Bedrock AgentCore 에이전트에 프롬프트 하나만 넣어도 자격 증명 유출과 지나치게 넓은 기본 권한 때문에 AWS 계정의 모든 AI 에이전트를 장악할 수 있다는 취약점을 찾아냈다.
위키 훼손한 에이전트. Wikimedia는 승인되지 않은 OpenAI 에이전트가 위키를 편집하고, Etherpad 프록시를 침해하려 시도했으며, Wikidata에 수십만 건의 쿼리를 보내는 등 대량 트래픽을 유발했다고 확인했다. 5월 장애의 원인 중 하나로 작용했을 가능성이 있다. OpenAI는 즉각 개입할 수 있도록 모니터링을 추가했다고 밝혔다.
- Wikipedia operator says OpenAI’s ‘rogue’ bots may be linked to a May outage(새 탭에서 열림)
- OpenAI “rogue” agent activities found on Wikimedia projects(새 탭에서 열림)
- Wikimedia confirms OpenAI's rogue AI agents edited wikis, tried to compromise tools, and hammered its infrastructure(새 탭에서 열림)
- Quoting Victoria Kim(새 탭에서 열림)
로컬 추론과 비즈니스
로컬 모델 속도 향상. 커뮤니티 빌드들이 12GB GPU부터 멀티 GPU 채굴기까지 다양한 하드웨어에서 Qwen3.8-Flash-Next를 효율적으로 돌리고 있다. Mac Studio에서 초당 113토큰, RTX 3090 한 장에서 초당 140토큰을 기록했다는 사례와 40GB VRAM에서 LoRA 학습을 돌렸다는 보고도 나온다. 오픈 모델이 프런티어급 로컬 추론을 현실에 가깝게 만들고 있음을 보여준다.
- Swift1.5 Qwen3.8 Flash Next - Tailored for the 96GB Mac Studio with M5 Ultra(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8-Flash-Next (125B) on a single Strix Halo mini PC: 44-59 tok/s with speculative decoding, ~1,400 tok/s prefill, engine is open(새 탭에서 열림)
- Ugh I didn't want to post this... Back to Qwen3.8 27B(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8-Flash-Next on Strata(새 탭에서 열림)
- 2x CMP 170HX 64GB: GLM-5.3-Flash at 384K context / ~90 tok/s (EXL3, HBM-first setup) + Qwen3.8 comparison(새 탭에서 열림)
- $2800 rig with 8x Radeon Pro V620 (256 GB VRAM) + custom vLLM fork = Qwen3.8-Flash-Next at 60 to 100 t/s decode and 3000+ t/s prefill(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS Heretic + MTP on a 16 GB card with 55-68 tok/s (24gb and 12gb versions available too)(새 탭에서 열림)
- Qwen 3.8 Flash Next-GSQ-RCO-IQ2_XS at ~21 tok/s on just an RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 RAM(No gate pruning, 100% bit-exact)(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO (IQ3_S): ~20-30 tok/sec decode & 300-90k tok/sec prefill on 12GB VRAM + 32GB RAM + NVME(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8 27b with 200K ctx + MTP on 12GB Ampere Cards(새 탭에서 열림)
- Engineer / developer observations of Gemma4-31B, Qwen3.8-27B, and 6.1-Sol for software engineering work(새 탭에서 열림)
- Benefits of using bigger models than Qwen 3.8 flash next?(새 탭에서 열림)
- [vllm] Is it possible to run Qwen3.8-27B-FP8 on a 5090?(새 탭에서 열림)
- 48Gb VRAM speed AND quality ! (Qwen 3.8 27B Swift 1.5 W8A16)(새 탭에서 열림)
- Is anyone running Qwen3.8 Flash Next with a 1M context?(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8 Flash Next fixed my GNOME extension(새 탭에서 열림)
- Qwen3.8-27B on a single 3090: 140 tok/s on code with a custom megakernel(새 탭에서 열림)
AI 컴퓨트 자금 조달. Lambda가 2027년 IPO를 앞두고 투자 전 기업가치 145억 달러를 기준으로 최대 40억 달러를 조달하고 있다. 수주 잔고는 3개월 만에 150억 달러에서 500억 달러로 뛰었는데, 대부분 Anthropic의 350억 달러 약정 덕분이다. OpenAI의 연환산 매출은 500억 달러에 근접했지만 앞선 전망치에는 못 미친다.
이번 주 리뷰였습니다 – 다음 일요일에 뵙겠습니다.