“tag:Open-Weight”와(과) 일치하는 핀

알리바바가 음력 설 전날 397B 파라미터 중 17B를 활성화하는 네이티브 멀티모달 오픈 웨이트 모델 Qwen3.5-397B-A17B와, 1M 토큰 컨텍스트의 호스팅형 Qwen3.5-Plus를 공개했다.

알리바바의 Qwen 팀은 Apache 2.0 라이선스로 오픈 웨이트 중형 Qwen3.5 모델 3종을 공개했다. 활성 10B의 122B 전문가 혼합 모델, 활성 3B의 35B 모델, 27B 밀집 모델이며, 대부분의 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-5 mini를 앞선다고 밝혔다.

MiniMax가 스스로의 진화에 참여하는 첫 모델 M2.7을 공개했다. SWE-Pro 56.22%, Terminal Bench 2 57.0%를 기록하고 Agent Teams를 기본 지원하며, 입력 100만 토큰당 $0.30이다.

Arcee AI가 장기 과제 에이전트용으로 만든 398B 파라미터(활성 약 13B)의 오픈 추론 모델 Trinity-Large-Thinking을 출시했습니다. PinchBench에서 Claude Opus 4.6에 이어 2위이며 출력 토큰 100만 개당 $0.90이라고 밝혔습니다.

Z.ai(Zhipu AI)가 MIT 라이선스 오픈 웨이트로 GLM-5.1을 공개했다. 754B 파라미터 모델로, 하나의 작업을 최대 8시간 동안 자율적으로 수행하도록 설계됐으며 SWE-Bench Pro에서 58.4로 1위를 차지했다.

Moonshot AI는 총 1조 개 파라미터에 320억 개가 활성화되는 멀티모달 전문가 혼합 모델 Kimi K2.6을 오픈소스로 공개했다. 256K 토큰 컨텍스트 윈도를 갖추었고, 최대 300개의 하위 에이전트가 4,000개의 조율된 단계를 실행하는 에이전트 스웜을 지원한다.

샤오미는 1.02T 파라미터에 활성 파라미터 42B, 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 에이전트형 모델 MiMo-V2.5-Pro와 310B 옴니모달 자매 모델 MiMo-V2.5를 공개하고, 두 모델 모두 MIT 라이선스로 오픈소스화했다.

DeepSeek은 DeepSeek-V4 미리보기를 공개 가중치로 출시합니다. 1조 6천억 매개변수(490억 활성)를 가진 V4-Pro와 2,840억(130억 활성)을 가진 V4-Flash는 모두 100만 개의 토큰 컨텍스트 창과 백만 입력 토큰당 0.14달러의 API 가격을 제공합니다.

Mistral AI가 첫 통합 플래그십 모델 Mistral Medium 3.5를 공개했다. 128B 밀집형 오픈 웨이트 모델로 256K 컨텍스트 윈도를 갖추고 SWE-Bench Verified에서 77.6%를 기록하며, 가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.50, 출력 토큰 100만 개당 $7.50이다.

IBM이 Apache 2.0 라이선스의 3B, 8B, 30B 밀집 언어 모델 Granite 4.1을 출시했습니다. 8B instruct 모델은 320억 파라미터의 Granite 4.0 전문가 혼합 모델과 같거나 더 나은 성능을 내며, 새로운 비전, 음성, 가디언, 임베딩 모델도 함께 공개되었습니다.

MiniMax가 새로운 희소 어텐션을 기반으로 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 네이티브 멀티모달 모델 MiniMax-M3를 출시했다. SWE-Bench Pro에서 59.0%를 기록했고, 출시 할인 이후 입력 100만 토큰당 $0.30이다.

Z.ai(Zhipu AI)가 MIT 라이선스의 753B 파라미터 플래그십 모델 GLM-5.2를 출시했다. 장기 코딩 작업을 위해 만들어졌으며 1M 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 SWE-bench Pro 62.1, Terminal Bench 2.1 81.0을 기록했다.

텐센트가 오픈 웨이트 훈위안 모델의 프로덕션 버전인 Hy3를 공식 출시했다. 295B 파라미터에 활성 파라미터 21B, 256K 토큰 컨텍스트를 갖춘 전문가 혼합 모델이며, 가격은 입력 100만 토큰당 1위안이다.

Thinking Machines Lab이 첫 모델 Inkling을 공개했다. 975B 파라미터(활성 41B), 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈 웨이트 전문가 혼합 시스템으로, 텍스트·이미지·오디오를 추론하며 파인튜닝의 기반으로 만들어졌다.

Moonshot AI가 2.8조 개의 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 오픈 웨이트 멀티모달 모델 Kimi K3를 출시했다. 가격은 입력 100만 토큰당 $3.00, 출력 100만 토큰당 $15.00이며, 가중치는 7월 27일에 공개되었다.

Thinking Machines Lab이 Inkling-Small을 공개했다. 276B 파라미터(활성 12B)의 오픈 웨이트 모델로, 추론 및 에이전트형 코딩 벤치마크에서 975B Inkling과 대등하거나 앞서며 SWE-bench Verified에서 80.2%를 기록했다.

Alibaba가 파라미터 2.4조 개 규모의 혼합전문가(MoE) 플래그십 모델 Qwen3.8-Max를 출시했다. 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이며, Text Arena에서 5위, Vision Arena에서 2위를 차지했고, 이후 가중치를 공개한 최초의 Max 등급 Qwen이다.

Z.ai(Zhipu AI)는 사후 학습만으로 GLM-5.2를 업그레이드한 GLM-5.3을 출시했다. Terminal Bench 3.0에서 28.3, 취약점 벤치마크 CyberGym에서 84.5%를 기록했고, 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며 2주 뒤 오픈 웨이트도 공개됐다.

알리바바 Qwen 팀이 Apache 2.0 라이선스의 밀집형 멀티모달 27B 모델 Qwen3.8-27B를 오픈소스로 공개했다. 코딩과 사무 업무 흐름에서 독점 모델인 Qwen3.7-Plus를 능가한다고 밝혔으며, 네이티브 컨텍스트는 262K다.

IBM은 전환 가능한 사고 모드를 갖춘 세 가지 개방형 Apache 2.0 추론 모델(3B, 8B 및 30B)인 Granite 4.2를 출시했습니다. 8B는 IBM 자체 실행에서 SWE-bench Verified에서 47.67점, AIME25에서 86.67점을 기록했습니다.

Z.ai는 새로 학습한 기반 위에 만든 320B 파라미터(활성 18B)의 네이티브 멀티모달 오픈 웨이트 모델 GLM-5.3-Flash를 공개했다. 회사는 GLM-5.2를 10분의 1 가격으로 능가한다고 밝혔으며, 입력 가격은 100만 토큰당 $0.15다.

DeepSeek가 파라미터 5,520억 개 규모의 오픈 웨이트 멀티모달 모델 DeepSeek-V4.1-Flash를 출시했다. 자사 플래그십 모델인 V4-Pro를 능가한다고 밝혔으며, V4-Pro API 트래픽 전체를 Flash 가격으로 이 모델로 돌린다.

샤오미가 네이티브 옴니모달 모델인 MiMo-V2.6-Pro와 MiMo-V2.6-Flash를 출시하고 오픈소스로 공개했다. 컨텍스트는 100만 토큰이며, Pro는 Artificial Analysis Intelligence Index에서 46.32점을 기록해 오픈소스 모델 중 최고 점수를 받았다.

Mistral AI가 자체 클러스터에서 학습한 약 1조 개 파라미터의 네이티브 멀티모달 전문가 혼합 모델 Mistral Large 4를 공개 프리뷰로 출시했으며, 오픈 웨이트는 2026년 10월 말까지 공개하겠다고 약속했다.