Xing4.0-29B-A4B 공개 — 토큰당 4B 활성화하는 29B 모델
China Telecom이 개발한 Xing4.0-29B-A4B의 가중치와 설정 파일을 공개했습니다. 총 29B 파라미터 중 토큰마다 4B만 활성화하며, 256K 문맥 길이와 Ascend NPU 기반 학습을 지원합니다.
AI 모델 · 최신기사
모델 공개와 성능, 가중치와 이용 조건을 다룹니다.
Aleph Alpha, 독일어·영어 특화 MoE 추론 모델 Kolibri 1 공개
Aleph Alpha가 독일어와 영어에 특화한 78B 매개변수 Mixture-of-Experts 모델 Kolibri 1을 공개했습니다. 토큰마다 활성화되는 매개변수는 3.46B이며, 최대 1M 토큰 문맥과 추론 모드, 도구 호출을 지원합니다.
실습으로 배우는 프로덕션 RAG와 Agentic RAG
arXiv 논문을 수집하고 검색해 질문에 답하는 연구 보조 시스템을 7주 과정으로 구현하는 무료 프로젝트입니다. BM25 검색부터 하이브리드 검색, RAG 운영 모니터링, LangGraph 기반 Agentic RAG까지 단계적으로 다룹니다.
GLM 5.3 Flash로 한 달 코딩하기
Wagtail 개발자가 한 달 동안 효율적인 오픈 모델만 쓰려 했지만, GLM 5.3 Flash 사용량은 전체 토큰의 절반에 그쳤습니다. 모델 선택 실수와 추론 인프라 혼잡, 연구개발용 실험이 원인이었으며, 비용·에너지 측정과 작업별 모델 선택의 필요성을 짚습니다.
GLM-5.3 무검열판 EXL3 양자화 모델 공개
Infatoshi가 GLM-5.3의 가중치를 편집한 무검열판을 EXL3 3.0bpw로 양자화해 공개했습니다. 8장의 A100 40GB에서 TabbyAPI로 구동했고, 모델 카드에는 양자화 품질 평가와 도구 호출 시 주의할 파서 동작을 기록했습니다.
Redis 창시자가 만든 ds4, 대형 언어 모델을 로컬에서 실행합니다
Redis 창시자 antirez가 고메모리 Mac과 CUDA·ROCm 장비용 C 추론 엔진 DwarfStar 4(ds4)를 공개했습니다. 비대칭 2비트 양자화와 SSD 기반 처리를 활용해 DeepSeek V4 계열 등 일부 대형 MoE 모델을 로컬에서 실행하며, 채팅·API·코딩 에이전트를 한 도구 묶음으로 제공합니다.
Show HN: Opus 5.5에 유화 시뮬레이션 캔버스를 맡겼습니다
AI 모델이 유화 물감과 붓을 흉내 내는 시뮬레이터에서 직접 그림을 그리는 실험입니다. 이미지 생성 모델 대신 프로그램을 작성하게 하고, 캔버스를 확인하며 여러 차례 작업하도록 구성했습니다. 여러 모델이 반복해서 비슷한 소재와 구도를 고르는 현상도 관찰했습니다.
Naive-N0.5-Flash — 100만 토큰 문맥을 지원하는 오픈 가중치 MoE 모델
NaiveAI가 코딩과 AI 연구개발을 겨냥한 오픈 가중치 모델 Naive-N0.5-Flash를 공개했습니다. 309B MoE 모델에 희소 어텐션 구조를 적용해 100만 토큰 문맥을 지원하며, 모델 가중치와 추론 코드는 MIT 라이선스로 배포합니다.
PewDiePie, 가정용 PC에서 구동하는 ‘검열 없는’ AI 모델 Ajax 공개
PewDiePie가 Qwen3.5-9B를 미세 조정한 Ajax를 공개했습니다. 로컬 AI 작업 공간 Odysseus의 에이전트로 쓰이며, 거부 응답을 줄이는 과정에 Heretic을 활용했습니다. Reddit에서는 로컬 실행과 공개 모델 확산을 반기는 의견과 기술적 새로움이 크지 않다는 평가가 맞섰습니다.
한 장의 사진으로 만드는 360도 카메라 오비트 LoRA
MiniMax-H3 FL2VA용 LoRA가 한 장의 사진을 시작·종료 키프레임으로 받아, 장면을 고정한 채 카메라를 360도 회전시키고 시작 프레임으로 돌아옵니다. 28개의 정적 3D Gaussian splat 장면으로 학습했으며, 현재 사람 중심의 정사각형 영상에 맞춘 좁은 범위의 실험입니다.
Show HN: Janus — Vulkan으로 AMD·Intel·Nvidia에서 GGUF 모델을 실행하는 Go 바이너리
Janus는 llama.cpp를 백엔드로 삼아 GGUF 모델을 로컬에서 실행하고 OpenAI 호환 API를 제공하는 Go 프로그램입니다. Vulkan GPU 추론과 CPU 대체 실행을 지원하며, 모델 교체와 스트리밍 응답도 지원합니다.
Phonon-2 — 164MB 영어 음성 인식 모델
Fermion Research가 다운로드 크기 164MB인 영어 음성 인식 모델 Phonon-2를 공개했습니다. Open ASR Leaderboard의 영어 7개 데이터셋에서 평균 단어 오류율(WER) 5.21%를 기록했으며, Mac·Linux·Windows의 CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다.
컨텍스트 언어 모델 — 모델이 직접 관리하는 문맥
Context Language Models(CL M)는 문맥을 파일로 다루고 모델이 직접 수정하게 합니다. 여러 벤치마크에서 기존 문맥 관리 방식보다 정확도나 점수를 높이면서 연산량을 줄였고, 강화학습과 캐시 재사용으로 성능을 더 개선했습니다.
Ternary Bonsai 2 27B — 5.95GB에 담은 27B 추론 모델
Prism ML이 Qwen3.8-27B를 삼진 가중치로 변환한 27B 모델을 공개했습니다. GGUF 파일은 5.95GB이며, 자체 평가에서 FP16 기준 점수의 98.2%를 기록했습니다. llama.cpp 포크의 전용 커널이 필요합니다.
Cloudflare Clef, 스키마 기반 멀티모달 의사결정 모델 공개
Cloudflare가 텍스트·JSON·이미지·동영상 상태를 읽고, 사전에 정의한 질문별 선택지의 확률을 한 번의 추론으로 반환하는 27B 모델 Clef를 공개했습니다. 자유 형식 답변을 생성하지 않아 출력 파싱이 필요 없으며, 내부 벤치마크에서는 작업별로 기존 모델과 엇갈리는 성능을 보였습니다.
UniMate: 다양한 스켈레톤을 애니메이션하는 단일 모델
UniMate는 텍스트 프롬프트와 3D 리그를 입력받아 스켈레톤별 재학습 없이 관절 동작을 생성하는 모델입니다. 연구진은 7종의 골격 구조를 포함한 13,006개 텍스트-동작 쌍 데이터셋 UniML3D와 학습·추론 코드를 공개했습니다.
OpenDLSS: NVIDIA DLSS 5 신경 렌더링 네트워크의 Vulkan 재구현
OpenDLSS는 NVIDIA DLSS 5의 신경 렌더링 네트워크를 Vulkan으로 재구현한 프로젝트입니다. 원본과 중간값까지 비트 단위로 일치한다고 밝히며, RTX 4070 SUPER에서 1080p 한 프레임을 7.8ms에 처리합니다. 모델 가중치는 제공하지 않으며, DLSS 업스케일링과는 별개의 네트워크입니다.
Qwen3.8-Flash-Next 압축 모델 — 코딩·에이전트 작업에 맞춘 전문가 가지치기
ISTA-DASLab이 Qwen3.8-Flash-Next의 전문가 512개 중 절반을 제거하고, 남은 가중치를 3.5 bpw로 양자화한 GGUF 모델을 공개했습니다. 전체 파일은 58.4GB지만 메모리에 상주해야 하는 변환기 가중치는 29.6GB이며, LiveCodeBench v6 점수는 원본의 98.7%를 유지했습니다.
OpenZL v0.2, Zstandard보다 압축 해제 2배 빠른 LZ 엔진
OpenZL v0.2는 자체 LZ 엔진을 도입해 Zstandard보다 2배 이상 빠른 압축 해제를 내세웁니다. 새 오프셋 인코딩과 PivCo Huffman, 데이터에 맞춰 압축기를 조정하는 학습기를 설명하고, 압축률과 속도 사이의 여러 선택지를 벤치마크로 제시합니다.
새소리를 분류하고 빈티지 현장 기록을 그리는 오프라인 Arduino UNO Q 사이버덱
B.L.O.O.M.은 Arduino UNO Q에서 사진·메모·새소리 분류를 오프라인으로 처리하는 자연 관찰용 사이버덱입니다. 사용자가 동기화를 선택하면 SQLite 기록을 GitHub PR로 보내고, Cloudinary API로 참고 이미지와 어울리는 현장 스케치를 생성합니다.