모델과 연구
K2 Horizon 6종 공개, 7B가 SWE-bench 70.6인데 훈련 코드는 README 한 줄
MBZUAI 산하 IFM이 9월 3일 K2 Horizon 6종을 Apache 2.0으로 공개했습니다. 7B가 SWE-bench Verified 70.6%로 Qwen3.5-9B를 앞섰지만 훈련 코드 저장소와 데이터셋 링크는 아직 닫혀 있습니다.
모델과 연구
GPT-6 Astra 출시, 값은 2.5배인데 코딩 작업당 비용은 내려가는 이유
OpenAI가 9월 3일 GPT-6 Astra를 냈습니다. API 단가는 100만 토큰 10달러와 50달러로 GPT-5.6 Sol의 2.5배지만, 코딩에서는 Sol이 쓰던 토큰의 3분의 1만 씁니다. 독립 지수는 Sol과 같은 61점입니다.
모델과 연구
Gemini 3.8 Flash 공개, 코딩은 Opus 5와 나란한데 범용 에이전트는 19.1%
Google이 9월 2일 Gemini 3.8 Flash를 공개했습니다. 단가는 3.7 Flash와 같은 100만 토큰당 0.75달러인데 DeepSWE는 65.3%에서 73.7%로 올랐고, 범용 에이전트 벤치마크는 19.1%로 Claude Opus 5의 51.8%에 못 미칩니다.
모델과 연구
OpenRouter 1위 익명 모델 Ox Alpha, 정체는 MIT로 풀린 GLM-5.3-Flash
8월 20일 무료로 등장해 엿새 만에 OpenRouter 사용량 1위에 오른 익명 모델 ox-alpha의 정체가 GLM-5.3-Flash로 공개됐습니다. Zhipu가 같은 날 320B-A18B 가중치를 MIT로 풀었고 무료 기간은 끝났습니다.
AI 인프라
Cerebras CS-4 공개, 초당 4400토큰은 어떤 GPU와 비교한 숫자인가
Cerebras가 8월 18일 웨이퍼 3장을 한 랙에 넣은 CS-4를 공개했습니다. gpt-oss-120B에서 사용자당 초당 4400토큰, GPU보다 최대 30배를 내걸었지만 비교한 GPU 제품은 밝히지 않았습니다.
모델과 연구
Opus 5 공개, 4.8 가격 그대로 성능은 두 배, 장기 에이전트 겨냥
Anthropic이 7월 24일 Claude Opus 5를 공개했습니다. 가격은 Opus 4.8과 같은 100만 토큰당 $5/$25로 두고, 자사 벤치마크에서 프론티어 Fable 5에 근접하며 장기 실행 에이전트를 겨냥합니다.
보안과 안전
1B 모델이 753B를 이겼다, Cisco Antares의 1달러 취약점 감사
Cisco Foundation AI가 취약점 위치 탐지에 특화한 오픈 웨이트 모델 Antares를 공개했습니다. 1B 모델이 753B GLM-5.2를 벤치마크에서 앞섰고, 500과제 평가를 1달러 미만에 끝냈습니다.
모델과 연구
Qwen3.8 Max 2.4조 프리뷰, 벤치마크 표 대신 야간 98% 할인
Alibaba가 2.4조 파라미터 Qwen3.8-Max-Preview를 공개했습니다. 벤치마크 표, 모델 카드, 라이선스, 활성 파라미터, 토큰당 요금이 모두 빠진 자리에 90%와 98% 할인 캠페인이 먼저 들어왔습니다.
AI 코딩
하네스만 바꿔 ARC-AGI-3 99%, 공식 검증 최고는 7.78%
Berkeley 연구자들이 공개한 Schema가 모델 가중치를 그대로 두고 ARC-AGI-3 공개셋 98.98%를 자체 보고했습니다. 같은 모델 조합의 Claude Code 기준선은 42.83%, ARC Prize가 검증한 공식 최고는 7.78%입니다.
산업과 정책
Murati의 첫 모델 Inkling 공개, 벤치마크 1등 대신 무료 가중치·유료 Tinker
Thinking Machines가 7월 15일 첫 모델 Inkling을 Apache 2.0으로 공개했다. 975B MoE로 미국 오픈웨이트 지능 지수 1위지만 회사는 최강이 아니라고 못 박고, 추론 과금 대신 Tinker fine-tuning으로 돈을 번다.
모델과 연구
GPT-5.6 정식 출시, 토큰 63% 아끼고 SWE-bench Pro는 15점 열세
OpenAI가 7월 9일 GPT-5.6 세 모델(Sol·Terra·Luna)을 GA로 전환하고 기업 에이전트 ChatGPT Work를 함께 열었다. 토큰을 최대 63.5% 아끼지만 SWE-bench Pro는 Claude 계열에 15점 뒤진다.
AI 코딩
Grok 4.5, 토큰 4배 아끼는 코딩 모델에 붙은 학습 오염 자백
xAI가 Cursor 세션 데이터로 학습한 Grok 4.5를 공개했다. 입력 100만 토큰당 2달러, 작업당 출력 토큰은 Opus 4.8의 4분의 1이다. 공개 벤치마크 4개 중 2개만 우위였고 CursorBench 학습 오염을 스스로 인정했다.