엔비디아, 고성능 임베딩 모델 '네모트론 3 임베드' 오픈소스로 공개
엔비디아가 프로덕션 RAG 및 에이전트 검색에 특화된 오픈소스 임베딩 모델 '네모트론 3 임베드' 3종을 공개했다. 8B 플래그십 모델은 RTEB 다국어 벤치마크 1위를 차지했으며, 1B 모델은 블랙웰 아키텍처에 최적화된 NVFP4 버전을 지원한다. 전 모델이 32k 컨텍스트를 지원해 에이전트의 반복 검색과 토큰 낭비를 줄여준다.
오픈소스
Llama, Qwen, DeepSeek 등 오픈소스·오픈 웨이트 모델과 주목할 만한 데이터셋, 프레임워크, 개발 도구.
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Bolt, 슬라이드를 인터랙티브 웹 앱으로 바꾸는 'Bolt Slides' 오픈소스 공개
Bolt가 프레젠테이션 제작 도구 'Bolt Slides'를 오픈소스로 공개했다. 정적 슬라이드 대신 실시간 데이터, 3D 모델, 동작하는 제품 프로토타입을 내장한 웹 앱 형태의 덱을 생성한다. 완성된 결과물은 웹 링크로 공유되며, Bolt.new에서 바로 쓰거나 Cursor 같은 코딩 에이전트로도 구동할 수 있다.
xAI, 코딩 에이전트 '그록 빌드' 오픈소스로 공개
xAI는 코딩 에이전트 및 터미널 UI인 '그록 빌드(Grok Build)'의 소스코드를 깃허브에 오픈소스로 공개했다. 컨텍스트 구성부터 도구 호출 디스패치까지의 전체 구조를 포함하며, MCP 서버와 하위 에이전트 확장을 지원한다. 개발자가 직접 빌드해 로컬 추론 엔진과 연동하는 완전 로컬 실행도 가능하다.
오픈MOSS, 실시간 스트리밍 영상 모델 'MOSS-VL-Realtime' 오픈소스 공개
오픈MOSS가 실시간 스트리밍 영상 이해를 위한 11B 규모의 비전-언어 모델 'MOSS-VL-Realtime'을 공개했다. 전체 영상을 모두 읽은 뒤 답하는 기존 방식과 달리, 연속적인 프레임을 실시간 인식하며 언제든 사용자의 질문과 개입을 지원하고 정보 부족 시 침묵을 유지한다.
PrismML, 스마트폰에서 구동되는 1비트 멀티모달 모델 'Bonsai 27B' 공개
PrismML은 Qwen3.6 27B 기반의 멀티모달 AI 'Bonsai 27B'를 오픈소스(Apache 2.0)로 공개했다. 1비트 바이너리 버전은 메모리 점유율을 3.9GB로 줄여 기존 FP16 대비 약 14배 작고, 아이폰 17 프로에서 초당 11토큰 속도를 낸다. 클라우드 없이도 기기 내에서 추론과 코딩 작업을 직접 처리할 수 있다.
Wan-Animate-2: 사진 한 장과 영상으로 캐릭터를 움직이는 오픈소스 모델
알리바바가 캐릭터 애니메이션 생성 모델 Wan-Animate-2를 오픈소스로 공개했다. 캐릭터 사진 한 장과 참고 영상만 입력하면 신체와 손가락 움직임, 미세한 표정까지 자연스럽게 구현하며 동물 등 비인간 캐릭터와 다인원 장면도 지원한다. Diffusion Transformer 기반으로 코드와 가중치가 모두 공개되었다.
Amicro: Motion 기반의 섬세한 React 마이크로 인터랙션 컴포넌트 라이브러리
개발자 Syed Subhan이 Motion 및 Tailwind CSS 기반의 React 마이크로 인터랙션 및 카드 전환 컴포넌트 라이브러리 Amicro를 공개했습니다. shadcn CLI를 통해 TSX 코드를 프로젝트로 직접 복사해 사용하는 방식으로, 런타임 오버헤드 없이 하드웨어 가속 애니메이션을 적용할 수 있습니다.
유리 투명도·머리카락까지 살리는 오픈소스 배경 제거 모델 '루시다'
반투명 유리와 위장 패턴, 텍스트 그림자, 가느다란 머리카락 등 까다로운 디테일을 정밀하게 분리하는 오픈소스 배경 제거 모델 'Lucida'가 공개됐다. 900MB 미만의 가벼운 용량으로 일반 소비자용 GPU에서도 구동되며, MIT 라이선스로 전체 공개됐다.
NVIDIA 초해상화 모델 PID 1.5 공개: 몇 초 만에 2K 변환, 디테일 강화
NVIDIA가 오픈소스 초해상화 모델 PID를 1.5 버전으로 업데이트했습니다. 잠재 공간 디코딩과 업스케일링을 한 번에 처리해 일반 소비자용 GPU에서도 몇 초 만에 512×512 이미지를 2K 해상도로 변환합니다. FLUX, Qwen-Image 등 주요 생성 모델과 바로 연동되며 ComfyUI에서도 구동할 수 있습니다.
Mirelo·Kyutai, 음원 전체서 악기별 MIDI 분리 추출하는 'MuScriptor' 오픈소스 공개
Mirelo와 Kyutai가 완곡 음원에서 악기별 트랙을 분리해 MIDI로 변환하는 'MuScriptor' 모델을 오픈소스로 공개했다. 단일 악기만 처리하던 기존 한계를 넘어 믹싱된 곡에서 보컬, 드럼, 베이스, 건반을 한 번에 악보 및 MIDI 트랙으로 추출해 준다.
앤트그룹 로비앤트, 실시간 상호작용 세계 모델 'LingBot-World 2.0' 오픈소스 공개
앤트그룹 산하 로비앤트가 세계 모델 LingBot-World 2.0을 오픈소스로 공개했다. 인과적 사전학습으로 장시간 상호작용 시 화질 저하를 최소화했으며, 720p 60fps 실시간 생성을 지원한다. 1.3B 및 14B 가중치가 허깅페이스에 공개되었다.
스마트폰에서 직접 도는 영상 생성 AI 'Mobile-Wan': 20초 만에 5초 영상 완성
퀄컴 연구팀이 알리바바의 50억 매개변수 Wan 비디오 모델을 스마트폰 로컬에서 구동할 수 있게 압축한 Mobile-Wan을 공개했다. 헤드 가지치기와 3단계 증류 최적화를 통해 클라우드 없이 스마트폰만으로 5초 분량 480p 영상을 20초 만에 생성한다.
멀티플레이어 실시간 월드 모델 'MIRA': 게임 엔진 없이 영상 생성만으로 4인 대전 구현
연구진이 물리나 렌더링 엔진 없이 실시간 상호작용이 가능한 멀티플레이어 월드 모델 MIRA를 공개했다. 50억 파라미터 확산 모델을 기반으로 단일 B200 GPU에서 4인 2v2 대전 화면을 20fps로 실시간 렌더링하며, 데이터셋과 코드가 함께 오픈소스로 제공된다.
텐센트, 295B 오픈소스 MoE 모델 'Hy3' 공개…에이전트 코딩 특화
텐센트가 허깅페이스 등에 MoE 대형 모델 Hy3를 오픈소스로 공개했다. 총 295B 파라미터 중 21B가 활성화되며 256K 컨텍스트를 지원한다. 에이전트 코딩 및 추론 성능을 대폭 강화해 환각률을 5.4%로 낮췄으며, 아파치 2.0 라이선스로 배포된다.
텍스트를 PNG로 압축해 토큰 비용 70% 절감하는 오픈소스 도구 'pxpipe' 공개
텍스트 입력을 PNG 이미지로 변환해 Claude Fable 5의 토큰 비용을 최대 70% 줄여주는 오픈소스 프록시 도구 pxpipe가 공개됐다. 앤트로픽의 이미지 고정 과금 방식을 활용한 방법이지만, 비전 인코더를 거치며 응답 속도가 느려지고 일부 텍스트 왜곡이 생길 수 있다.
Mr. Flow 공개: 재학습 없이 이미지 생성 속도 최대 21배 단축
이미지 생성 모델을 9~21배 가속하는 'Mr. Flow' 코드와 ComfyUI 플러그인이 공개됐다. 저해상도로 윤곽을 잡은 뒤 확대 및 노이즈 추가를 거쳐 고해상도로 마무리하는 방식으로, 모델 재학습 없이 화질 저하를 최소화하며 생성 속도를 1초 안팎으로 줄인다.
랭체인, 코드베이스 문서 자동 생성·관리 에이전트 'OpenWiki' 공개
랭체인이 코드베이스 문서를 자동 생성하고 유지 관리하는 오픈소스 CLI 에이전트 OpenWiki를 공개했다. 모든 저장소 맥락을 CLAUDE.md에 몰아넣는 대신 위키를 생성해 참조 링크만 남기며, GitHub Action으로 변경 사항을 감지해 코딩 에이전트가 항상 최신 맥락을 파악하도록 돕는다.
MS, 에이전트 스킬을 파라미터처럼 훈련하는 'SkillOpt' 오픈소스 공개
마이크로소프트는 모델 가중치를 수정하지 않고 에이전트 스킬 문서를 파라미터처럼 최적화하는 'SkillOpt'를 오픈소스로 공개했다. 텍스트 공간에서의 피드백과 검증을 통해 GPT-5.5의 벤치마크 점수를 23.5점 끌어올렸다.
단일 영상에서 시뮬레이션 가능한 4D 장면 복원하는 'OVOW' 공개
연구진이 단안 비디오를 물리 시뮬레이션에 즉시 투입할 수 있는 4D 메시 장면으로 복원하는 시스템 'OVOW'를 공개했다. 추가 학습 없이 Qwen3-VL과 SAM 3을 결합해 객체별 움직임과 변형을 분리 재구성한다. 코드는 비상업적 연구 목적으로 공개되었으며, 40GB 이상의 VRAM이 권장된다.
메이퇀, 엔비디아 없이 훈련한 1.6조 파라미터 LongCat 2.0 오픈소스 공개
메이퇀이 1.6조 파라미터 규모의 MoE 모델 LongCat 2.0을 오픈소스로 공개했다. 주목할 점은 35조 토큰 이상의 사전 훈련을 엔비디아 GPU 없이 AI ASIC 슈퍼클러스터만으로 완주했다는 점이다. 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 상위 모델급 성능을 내며 대체 칩의 훈련 가능성을 증명했다.