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DeepSeek이 DeepSeek-V4-Pro와 V4-Flash 두 가지 모델을 공개했다. Pro는 1.6조 파라미터(활성 49B)의 Mixture-of-Experts 구조로, 현재까지 공개된 오픈웨이트 모델 중 최대 규모다. 가격은 GPT-5.4와 Gemini 3.1 Pro 대비 절반 이하로, 비용 효율성이 핵심 차별점이다.
r/LocalLLaMA는 GigaChat 3.1에 강하게 반응했다. 이번 공개는 local-friendly 10B A1.8B MoE와 702B frontier-scale MoE를 모두 아우르며, 둘 다 MIT terms 아래 공개됐고 둘 다 scratch부터 학습했다고 제시됐다.
Hacker News에서 주목받은 Flash-MoE는 SSD 스트리밍과 Metal 커널을 이용해 Qwen3.5-397B-A17B를 48GB M3 Max 노트북에서 대화 가능한 속도로 실행하는 방법을 공개했다.
NVIDIA의 Nemotron 3 Super는 120B total / 12B active hybrid Mamba-Transformer MoE, native 1M-token context, 그리고 open weights·datasets·recipes를 함께 내세운다. LocalLLaMA discussion은 이 openness와 efficiency claim이 실제 home-lab deployment로 이어질 수 있는지에 집중했다.