LLM
Qwen3.8-Max-0902, CodeArena 1,691점으로 1위…100만 토큰 유지
Qwen3.8-Max의 9월 2일 체크포인트가 프런트엔드 CodeArena에서 1,691점으로 선두에 올랐다. 기반 규모를 바꾼 신모델이 아니라 코딩과 장기 에이전트 작업을 겨냥한 후훈련 갱신이며, 100만 토큰 문맥과 API 호환성을 그대로 유지한다.
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LLM 해커뉴스
GLM-5.3, 오픈 웨이트 공개 — 코딩·에이전트 분야 오픈소스 최강
Z.ai가 에이전틱 코딩과 사이버 방어에 특화된 GLM-5.3을 오픈 웨이트로 공개했다. GLM-5.2 대비 코딩 성능 50% 향상, Terminal Bench 3.0에서 오픈소스 최고 성능 달성.
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LLM 큐레이션
Kimi K3, 2.8T open-weight로 frontier 모델 경쟁 압박
2.8T 파라미터와 1M-token context를 내건 Kimi K3가 공개되며 open-weight 모델의 규모 경쟁이 다시 커졌다. 전체 가중치는 2026년 7월 27일까지 공개될 예정이고, 현재는 Kimi.com·Kimi Code·API에서 사용할 수 있다.
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LLM
Claude Sonnet 5, Opus급 agent 성능을 Free·Pro 기본 모델로
낮은 가격대의 Sonnet 모델이 agent 작업에서 Opus 4.8에 가까운 구간까지 올라섰다. Free·Pro 기본 모델과 API, Claude Code에 동시에 들어오며, 8월 31일까지 입력 100만 토큰당 $2·출력 100만 토큰당 $10의 도입 가격이 적용된다.
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LLM X/Twitter
GLM 5.2, Vibe Code Bench 64%로 오픈웨이트 코딩 격차를 좁힌 새 기준
오픈웨이트 모델의 코딩 성능 경쟁이 새 기준선을 넘었다. Vals AI는 GLM 5.2가 Vibe Code Bench v1.1에서 64%를 기록해 다른 오픈웨이트 모델보다 최소 14%포인트 앞섰다고 밝혔다.
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AI X/Twitter
Microsoft MAI 7개 모델, 35B reasoning·5B coding으로 독자 노선 강화
Microsoft AI가 7개 자체 모델을 내놓으며 OpenAI 의존도를 낮추는 경로를 더 구체화했다. 핵심 수치는 MAI-Thinking-1의 35B active parameter, 256K context, AIME 2025 97%, SWE Bench Pro 53%다.
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LLM 해커뉴스
Claude Opus 4.8, 큰 도약보다 agent 작업 안정성에 모인 관심
새 Opus는 같은 가격, 더 싼 fast mode, Claude Code의 dynamic workflows로 논점이 좁혀졌다. 커뮤니티 반응은 “대형 발표”보다 실제 agent 작업에서 체감될 개선 폭을 따지는 쪽에 가까웠다.
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LLM
Mistral Vibe, 업무 에이전트와 코딩 PR 흐름을 한 라이선스로 통합
Le Chat이 Vibe로 바뀌며 장시간 업무 처리와 코딩 에이전트가 같은 제품 안으로 들어왔다. 웹·모바일 Work Mode, 원격 Code Mode, VS Code 확장, CLI가 함께 열렸고 Pro는 월 $14.99부터 시작한다.
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AI 해커뉴스
AI는 기술 격차를 좁히지 않는다 — 숙련자에게만 곱셈 효과
개발자 Josh Comeau가 AI 도구는 기술 역량을 대체하는 것이 아니라 증폭한다고 분석했습니다. 전문 지식이 깊을수록 AI 효용이 기하급수적으로 늘어나는 반면, 초보자는 아키텍처 벽에 빠르게 부딪힙니다.
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LLM
Poolside 첫 오픈 웨이트 Laguna XS.2 — 단일 GPU로 SWE-bench Verified 68.2%
Poolside AI가 4월 28일 첫 오픈 웨이트 모델 Laguna XS.2를 Apache 2.0으로 공개했다. 33B/3B 활성 MoE 구조로 단일 GPU에서 구동 가능하며, SWE-bench Verified 68.2%로 에이전틱 코딩 특화 모델에서 최상위권이다.
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AI X/Twitter
GitHub Copilot, GPT-5.5를 복잡한 agentic coding 작업에 넓힌다
중요한 점은 새 model이 개발자가 이미 하루 종일 열어 두는 tool 안으로 들어왔다는 데 있다. GitHub는 GPT-5.5가 복잡한 multi-step coding에서 가장 강한 성능을 보였다고 했고, rollout에는 7.5배 premium request multiplier가 붙었다.
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LLM 레딧
Qwen3.6-27B에 LocalLLaMA 들썩… 27B dense와 262K context
LocalLLaMA는 Qwen3.6-27B를 model card가 아니라 바로 quantize하고 돌려볼 수 있는 ownership 순간으로 받아들였다.
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