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Simon Willison이 바이브 코딩과 에이전틱 엔지니어링의 경계가 자신의 작업에서 이미 흐릿해지기 시작했다는 불편한 깨달음을 공유했다. AI 코딩 에이전트 신뢰 문제의 핵심을 짚는다.

LocalLLaMA가 MiMo-V2.5-Pro에 크게 반응한 이유는 오픈소스와 스펙이 동시에 세게 들어왔기 때문이다. MIT 라이선스, 1.02T total, 42B active, 1M context라는 숫자는 매력적이었지만, 댓글은 곧바로 “이걸 누가 어떤 장비로 돌리나”로 넘어갔다.

LocalLLaMA에서 화제가 된 LFM2.5-350M은 작은 범용 모델이 아니라 tool use와 structured output에 맞춘 350M edge model이라는 점에서 주목받았다. Liquid AI는 10T에서 28T token으로 pretraining을 늘리고 large-scale RL을 더했다고 설명한다.

r/LocalLLaMA에서 CoPaw-9B 관련 글이 142점과 29개 댓글을 기록하며 주목을 받았다. 스레드는 Qwen3.5 기반의 9B Agent 모델, 262,144 token context, 그리고 GGUF·quantized 배포 가능성에 대한 관심을 중심으로 반응이 갈렸다.

Hacker News에서 높은 반응을 얻은 Step 3.5 Flash는 196B total parameter와 약 11B active parameter를 내세운 MoE foundation model로 소개됐으며, 256K context와 coding/agent benchmark 수치를 함께 공개했다.