NVIDIA는 2026년 3월 25일 Nemotron Nano 12B v2 VL이 온프레미스 video understanding을 지원하며, 자사 설명 기준으로 MediaPerf benchmark에서 30B급 대안에 가까운 성능을 더 작은 footprint로 낸다고 밝혔다. NVIDIA 모델 카드는 이를 multi-image reasoning, video understanding, visual Q&A, summarization을 위한 상용 가능 멀티모달 모델로 소개한다.
Microsoft Research가 2026년 3월 4일 15 billion parameter open-weight 모델 Phi-4-reasoning-vision-15B를 공개했다. 회사는 이 모델이 multimodal reasoning, math·science task, computer-use scenario에서 경쟁력 있는 성능을 내면서도 compute cost를 낮추는 데 초점을 맞췄다고 설명했다.
OpenAI는 2026년 3월 17일 X에서 GPT-5.4 mini가 ChatGPT, Codex, API에 출시됐다고 밝혔다. 회사는 mini를 더 빠른 coding과 multimodal 작업용 모델로 소개했고, 함께 공개한 공식 글에서는 API 전용 GPT-5.4 nano도 추가했다.
Google AI Studio는 2026-03-12 X 게시물에서 Gemini Embedding 2를 소개했고, Google의 2026-03-10 블로그 글은 이 model이 text, images, video, audio, documents를 하나의 embedding space로 매핑한다고 설명한다. Google은 이 model이 Gemini API와 Vertex AI에서 public preview로 제공되며 multimodal retrieval과 classification을 주요 활용처로 내세운다고 밝혔다.
OpenAI가 2026년 3월 17일 GPT-5.4 mini와 nano를 공개했다. 회사는 두 모델을 coding, tool use, multimodal reasoning, high-volume subagent workload에 맞춘 저지연 소형 모델로 설명했다.
2026년 3월 16일 r/LocalLLaMA의 Mistral Small 4 글은 최신 사용 가능 크롤 기준 606 points와 232 comments를 기록했다. Mistral 모델 카드는 4 active expert, 256k context, 멀티모달 입력, 요청별 reasoning 전환을 갖춘 119B급 MoE를 설명한다.
Google DeepMind는 X에서 Gemini Embedding 2를 Gemini API와 Vertex AI를 통해 preview로 제공한다고 밝혔다. 이 모델은 Gemini architecture 기반의 첫 fully multimodal embedding model로, text·image·video·audio·documents 검색 계층을 하나로 묶는 것을 목표로 한다.
OpenAI는 X에서 GPT-5.4 mini를 ChatGPT·Codex·API에 투입하고, GPT-5.4 nano를 저비용 API 워크로드용 소형 모델로 내놓는다고 밝혔다. 회사는 두 모델을 coding, multimodal 작업, agent 하위 워크플로우를 위한 더 빠른 소형 모델로 포지셔닝하고 있다.
Mistral AI는 2026년 3월 16일 NVIDIA와 frontier open-source AI models를 공동 개발하는 전략적 파트너십에 들어간다고 밝혔다. 이어진 Mistral 공식 글은 Mistral이 NVIDIA Nemotron Coalition의 founding member로 참여하며 large-scale model development와 multimodal capabilities를 제공한다고 설명한다.
2026년 3월 16일 r/LocalLLaMA에서 Mistral Small 4 링크는 504 points와 196 comments를 기록했다. Hugging Face model card에 따르면 이 모델은 119B parameter, 4 active experts, 256k context, multimodal input, switchable reasoning을 한 번에 묶는다.
Google은 2026년 3월 10일 Gemini Embedding 2를 public preview로 공개했다. 회사는 이 모델이 text, image, 그리고 PDF 같은 mixed multimodal 문서를 하나의 embedding space에서 처리하며, benchmark score를 68.32와 53.3까지 끌어올리면서도 가격과 차원 수는 유지한다고 밝혔다.
r/singularity는 Meituan의 LongCat-Image-Edit-Turbo를 조명했다. 이 모델은 단 8 NFEs로 high-quality 결과를 내세우는 distilled open-source image editor이며, Apache 2.0 Hugging Face 모델과 공개 arXiv 보고서, 그리고 benchmark framing에 대한 커뮤니티 검증이 함께 따라붙고 있다.