MS, 튜토리얼 영상을 에이전트 실행 스킬로 자동 증류하는 'Resource2Skill' 오픈소스 공개
마이크로소프트가 튜토리얼 영상과 코드, 문서에서 AI 에이전트가 직접 실행할 수 있는 스킬을 자동 추출하는 Resource2Skill을 오픈소스로 공개했다. 단순 프롬프트가 아닌 실행 자산으로 변환해 MCP 서버와 연동하며, 웹페이지·PPT·블렌더 씬 제작 성능을 11.9%p 끌어올렸다.
Llama, Qwen, DeepSeek 등 오픈소스·오픈 웨이트 모델과 주목할 만한 데이터셋, 프레임워크, 개발 도구.
마이크로소프트가 튜토리얼 영상과 코드, 문서에서 AI 에이전트가 직접 실행할 수 있는 스킬을 자동 추출하는 Resource2Skill을 오픈소스로 공개했다. 단순 프롬프트가 아닌 실행 자산으로 변환해 MCP 서버와 연동하며, 웹페이지·PPT·블렌더 씬 제작 성능을 11.9%p 끌어올렸다.
Einsia AI 산하 Navers Lab이 오픈소스 프로젝트 BrowserBC를 공개했다. 사용자의 웹 브라우징 기록을 단순 좌표가 아닌 자연어 기반의 '스킬 카드'로 증류해, 어떤 AI 에이전트든 실제 웹페이지에서 의도를 이해하고 자율적으로 작업을 완수할 수 있게 돕는다.
Ornith가 에이전트 코딩에 특화된 오픈소스 모델 제품군 'Ornith 1.0'을 공개했다. 9B부터 397B MoE까지 제공되며, 사람이 설계한 틀 대신 스스로 문제 해결용 스캐폴드를 구축해 작업을 수행한다. SWE-bench Verified 등에서 대형 모델급 성능을 기록했으며, 21GB 용량의 GGUF 양자화 버전을 포함해 Hugging Face에 공개됐다.
메타가 사내에서 8년간 13,000개 이상의 앱을 구동해 온 디자인 시스템 '아스트릭스(Astryx)'를 오픈소스로 공개했다. 리액트 19 기반의 150개 이상 컴포넌트와 CLI를 제공하며, 인간 개발자와 AI 코딩 에이전트가 동일한 규칙으로 구축할 수 있도록 설계됐다.
Nous Research가 Hermes Agent에 /learn 명령어를 도입했다. 로컬 디렉터리, 웹 URL, 방금 진행한 대화 기록을 넘기면 에이전트가 자체 도구를 활용해 표준 규격의 스킬 파일로 정리해 준다. 별도의 추출 엔진 없이 로컬과 원격 환경 모두에서 동일하게 작동한다.
크레아는 이미지 생성 모델 '크레아 2'의 가중치를 오픈소스로 공개했다. 파인튜닝에 적합한 미증류 모델 'Raw'와 다양한 미적 스타일을 지원하는 고속 증류 모델 'Turbo' 2종으로 나뉜다. 개발자가 외부 환경에서 직접 모델을 수정하고 맞춤형으로 구축할 수 있게 됐다.
여러 장의 참조 이미지를 바탕으로 캐릭터 일관성을 유지하는 비디오 생성 도구 Domain Shuttle이 공개됐다. 실사 인물, 2D 애니메이션, 3D 캐릭터가 섞여 있어도 프롬프트에 맞춰 한 장면에 자연스럽게 배치할 수 있다. Wan 2.2 기반으로 제작되었으며, 깃허브에 코드와 35GB 모델 가중치가 공개됐다.
InternScience가 다단계 자율 작업과 도구 연동에 특화된 35B MoE 모델 'Agents A1'을 오픈소스로 공개했다. GAIA 등 주요 벤치마크에서 초거대 모델에 맞먹는 성능을 기록했으며, 21GB 크기의 Q4 양자화 버전을 지원해 일반 소비자용 PC에서도 로컬 실행이 가능하다.
리퀴드 AI가 11개 언어를 지원하는 350M 매개변수 다국어 검색 모델 2종(LFM2.5-ColBERT, LFM2.5-Embedding)을 공개했다. 단일 벡터 기반의 초고속 검색과 토큰별 정밀 매칭을 각각 지원하며, NanoBEIR 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록했다. GGUF 포맷도 함께 제공돼 엣지 기기와 CPU에서도 가볍게 구동 가능하다.
Ai2가 텍스트 명령어에 따라 물체의 미래 3D 궤적을 예측하는 오픈소스 모델 MolmoMotion과 116만 개 궤적 데이터셋을 공개했다. Molmo 2 기반으로 이미지 내 객체 포인트와 텍스트를 입력받아 수 초간의 움직임을 예측한다. 시뮬레이션 집기 작업 성공률은 76.3%에 달한다.
AI 동영상 편집 프레임워크 PermaVid가 공개됐다. 영상 편집 도중 변경 사항이 뒤에서 사라지는 일관성 문제를 해결하기 위해 시각적 외형과 3D 기하학 구조를 두 개의 메모리로 분리해 관리한다. 스타일 변경이나 특정 객체 편집 시에도 구조 왜곡을 방지하며, 로컬 실행 코드가 제공된다.
문샷 AI가 최신 코딩 특화 모델 'Kimi K2.7 Code'를 오픈소스로 공개했다. 1조 개 총 파라미터와 320억 개 활성 파라미터를 갖춘 MoE 아키텍처 기반으로, 이전 세대 대비 추론 토큰 사용량을 약 30% 절감하며 긴 호흡의 프로그래밍 과제에서 GPT-5.5 및 Opus 4.8에 육박하는 성능을 기록했다.
자이프라(Zyphra)가 오픈소스 TTS 모델 ZONOS2를 공개했다. 총 80억 파라미터 중 9억 개만 활성화되는 MoE 구조를 채택하고 600만 시간 이상의 다국어 음성으로 학습했다. 아파치 2.0 라이선스로 배포되며, 낮은 지연 시간으로 44.1 kHz 고음질 음성 복제를 구현한다.
구글이 실험적 오픈 모델 'DiffusionGemma'를 공개했다. 순차적 토큰 생성 대신 텍스트 디퓨전 방식으로 256개 토큰을 일괄 생성해 GPU 추론 속도를 최대 4배 끌어올렸다. 26B MoE 구조로 양자화 시 18GB VRAM에 탑재되나, 전반적인 텍스트 품질은 표준 Gemma 4보다 낮다.
프린스턴 대학교가 30억 파라미터 규모의 이미지 생성 모델 'i1'을 공개했다. 가중치뿐 아니라 학습·추론 코드와 데이터 파이프라인 전체를 개방했다. 약 12GB 크기로 일반 소비자용 기기에서 구동 가능하며, 바닥부터 이미지 모델을 학습하려는 연구자에게 완벽한 지침을 제공한다.
ZAI가 엔드투엔드 캐릭터 애니메이션 모델 SCAIL-2를 오픈소스로 공개했습니다. 중간 뼈대 추출 없이 동작을 직접 전송해 복잡한 격투 장면뿐 아니라 플라밍고 같은 동물이나 만화 캐릭터에도 자연스럽게 움직임을 입힙니다. 다만 모델 크기가 81GB에 달해 일반 소비자용 기기에서는 양자화 버전을 기다려야 합니다.
샤오홍슈(Rednote)가 20억 파라미터 기반의 종단간 음성 합성 모델 dots.tts를 공개했다. 완전 연속 자기회귀 아키텍처와 48kHz AudioVAE를 적용해 이산 토큰 없이 뛰어난 유사도의 음성 복제와 편집을 지원한다. 코드와 가중치는 Apache-2.0 라이선스로 배포된다.
구글이 젬마 4 제품군을 위한 양자화 인식 훈련(QAT) 가중치를 공개했다. 훈련 과정에서 양자화를 모사해 성능 저하를 최소화했으며, 모바일 특화 형식을 통해 E2B 텍스트 모델의 메모리 점유율을 1GB 미만으로 줄였다. 허깅페이스에 공개되어 일반 PC나 온디바이스 환경에서 즉시 실행 가능하다.
구글이 실시간 음악 AI 모델 'Magenta RealTime 2'를 오픈소스로 공개했다. Apple Silicon 탑재 맥북 로컬에서 약 200ms의 짧은 지연 시간으로 구동되며, MIDI와 텍스트, 오디오 입력을 실시간으로 반영한다. 오프라인 음원 렌더링 대신 DAW에 악기처럼 연동해 즉흥 연주할 수 있는 점이 핵심이다.
Boson AI가 대화형 에이전트를 위한 음성 합성 모델 Higgs TTS 3를 공개하고 Hugging Face에 가중치를 배포했다. 텍스트에 인라인 태그를 넣어 감정, 속도, 음높이, 멈춤을 실시간 조절할 수 있으며 100개 이상의 언어를 지원한다. 성우를 디렉팅하듯 정밀한 감정 표현이 가능해졌다.