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NVIDIA AI가 Thinking Machines의 Inkling-Small NVFP4 체크포인트를 공개적으로 가리키며 오픈 가중치 멀티모달 모델 경쟁에 새 선택지가 추가됐다. Hugging Face 메타데이터는 Apache-2.0, MoE, 이미지·오디오 입력 태그와 25,000회 이상 다운로드를 보여준다.
오픈 가중치 모델을 둘러싼 관심은 “중국 모델을 막을 수 있나”보다 더 넓다. 모델 자체보다 그 위에 쌓이는 agent runtime, serving, 평가, 운영 도구가 다음 경쟁장이 되고 있다.
Kimi K3 이후 미국 정책 논의의 초점이 모델 성능 경쟁에서 접근 제한과 조달 압박으로 옮겨가고 있다. Axios는 Commerce Department의 Entity List 검토, NSA·White House Office of the National Cyber Director의 advisory 논의, 조달 규칙을 통한 압박안이 다시 힘을 얻고 있다고 보도했다.
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.
Copilot 모델 선택지가 처음으로 open-weight 모델까지 넓어졌다. GitHub는 Kimi K2.7 Code를 VS Code부터 순차 제공하고, Business와 Enterprise는 관리자가 정책으로 켜야 한다고 설명했다.
OpenRouter가 오픈웨이트 모델에 GPQA와 TAU-Bench를 지속 실행하고, 그 결과를 AutoExacto 라우팅에 반영한다고 설명했다. GLM 5.2 페이지에서는 1M 토큰 컨텍스트와 $0.94/$3 per 1M 가격 같은 실사용 지표도 함께 노출된다.
오픈웨이트 모델 경쟁이 가격 실험을 넘어 실제 에이전트 배치 문제로 이동했다. OpenRouter는 DeepSeek V4 Flash, GLM 5.2, MiniMax M3, Nemotron 3 Ultra 등 4개 모델을 June 2026 핵심 후보로 제시하며 SWE-bench 79.0%, 1M context, 최대 150x 비용 차이를 근거로 들었다.
OpenRouter는 6월 오픈 weight 모델 흐름을 DeepSeek V4 Flash, GLM 5.2, MiniMax M3, NVIDIA Nemotron 3 Ultra 네 축으로 정리했다. 핵심 숫자는 SWE-bench Verified 79.0%, Intelligence Index 51, 1M context, 그리고 frontier API 대비 큰 가격 차이다.
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.
Hacker News에서 화제가 된 OBLITERATUS는 retraining 없이 open-weight LLM의 refusal behavior를 분석하고 수정하려는 오픈소스 프로젝트다. 핵심은 단순한 capability 주장보다도, safety editing 기법을 모델과 하드웨어 전반에서 비교하는 telemetry 기반 공개 연구 파이프라인으로 스스로를 위치시킨 점이다.
r/LocalLLaMA의 Qwen3.5 릴리스 글은 점수 123, 댓글 13으로 빠르게 확산되며 오픈 웨이트 대형 모델 수요를 다시 확인시켰습니다. 링크된 모델 카드에는 397B total, 17B activated, 262,144 native context 등 구체 스펙이 공개됐습니다.
