fal, FLUX.2 Turbo 공개: 8단계 생성으로 장당 1센트 미만 구현
fal이 오픈웨이트 이미지 모델 'FLUX.2 [dev] Turbo'를 공개했다. DMD2 증류 기술을 통해 생성 단계를 50단계에서 8단계로 단축했으며, 1024x1024 이미지를 6.6초 만에 장당 약 0.008달러로 생성한다. 가중치는 Hugging Face에 공개되었으나 상업적 이용 시에는 fal의 API를 거쳐야 한다.
fal이 오픈웨이트 이미지 모델 'FLUX.2 [dev] Turbo'를 공개했다. DMD2 증류 기술을 통해 생성 단계를 50단계에서 8단계로 단축했으며, 1024x1024 이미지를 6.6초 만에 장당 약 0.008달러로 생성한다. 가중치는 Hugging Face에 공개되었으나 상업적 이용 시에는 fal의 API를 거쳐야 한다.
리퀴드 AI가 순수 강화학습 기반의 실험적 체크포인트 'LFM2-2.6B-Exp'를 공개했다. 지시 수행, 지식, 수학 벤치마크에서 기존 3B급 모델을 제쳤으며, IFBench 점수에서는 263배 큰 DeepSeek R1-0528을 앞섰다. 모델 가중치는 허깅페이스에 무료로 공개됐다.
알리바바 Qwen 팀이 이미지를 독립된 RGBA 레이어로 분해하는 'Qwen-Image-Layered'를 오픈소스로 공개했다. 프롬프트로 3~10개 레이어를 지정해 나눌 수 있고 계층적 무한 분해도 지원한다. AI 생성 이미지를 일일이 누끼 딸 필요 없이 바로 레이어별 편집이 가능해진다.
구글 딥마인드가 Gemma 3 전 모델을 지원하는 오픈소스 해석 가능성 툴킷 'Gemma Scope 2'를 공개했다. 270M부터 27B 파라미터 모델까지 대응하며 희소 오토인코더와 트랜스코더를 활용해 내부 의사결정 과정을 추적한다. 탈옥과 환각 등 AI 안전성 문제의 근본 원인을 디버깅하는 데 유용하다.
앤트로픽이 AI 정렬 행동을 자동으로 평가하는 도구 '블룸(Bloom)'을 오픈소스로 공개했다. 연구자가 아첨이나 사보타주 같은 특정 행동을 입력하면, 블룸이 자동으로 다양한 상호작용 시나리오를 만들어 발생 빈도를 측정한다. 기존 정적 벤치마크의 데이터 오염 문제를 줄이고 며칠 만에 평가 체계를 구축할 수 있다.
LMArena가 자사 AI 리더보드의 순위 산출을 담당하는 파이썬 패키지 'Arena-Rank'를 오픈소스로 공개했다. 계산 백엔드를 JAX로 교체해 기존 FastChat 대비 30배 이상 속도를 끌어올렸으며, 대결 횟수가 적은 모델의 편향을 보정하는 재가중치 기능을 추가했다.
마이크로소프트 연구진이 단일 이미지에서 고품질 3D 에셋을 생성하는 40억 파라미터 오픈소스 모델 'TRELLIS.2-4B'를 공개했다. 새로운 희소 복셀 구조를 적용해 PBR 재질과 반투명 속성을 갖춘 3D 메시를 H100 기준 약 3초 만에 생성한다. 구동에는 24GB 이상의 메모리를 갖춘 엔비디아 GPU가 필요하다.
샤오미가 추론과 코딩에 특화된 기반 모델 'MiMo-V2-Flash'를 오픈소스로 공개했다. 총 309B 매개변수(활성 15B)의 MoE 구조로 256k 컨텍스트를 지원하며, SWE-bench 오픈소스 1위를 기록했다. 초당 150토큰 처리 속도와 극적인 저비용 설계를 갖춰 고성능 AI 에이전트의 활용 문턱을 크게 낮췄다.
엔비디아가 멀티 에이전트 시스템에 최적화된 오픈 모델군 '네모트론 3'를 발표했다. 즉시 제공되는 나노 모델은 하이브리드 MoE 구조로 이전 세대 대비 처리량을 4배 끌어올렸으며, 학습 데이터와 강화학습 도구도 함께 공개됐다.
AI2는 고도화된 영상 추적 및 시공간 포인팅을 지원하는 오픈소스 모델 몰모 2(Molmo 2)를 출시했습니다. Qwen 3 및 Olmo 기반 4B, 7B, 8B 모델과 학습·배포 전체 코드를 오픈소스로 개방했으며, 8B 모델은 경쟁사 대비 8분의 1 데이터로 제미나이 3 프로를 넘어서는 추적 성능을 입증했습니다.
DiffSynth-Studio가 단 한 장의 이미지로 맞춤형 LoRA를 생성하는 ‘Qwen-Image-i2L’을 오픈소스로 공개했다. SigLIP2, DINOv3, Qwen-VL을 기반으로 제작되었으며 스타일 추출(2.4B)과 형태 포착(7.9B) 등의 모델을 지원한다. 대규모 학습 데이터 없이 단일 이미지만으로 특정 화풍이나 피사체를 빠르게 복제할 수 있다.
미스트랄 AI가 오픈소스 코딩 모델 제품군 '데브스트랄 2(123B)'와 '데브스트랄 스몰 2(24B)', 터미널 코딩 도구 '미스트랄 바이브 CLI'를 공개했다. 123B 모델은 SWE-bench Verified에서 72.2%를 기록하며 클로드 소네트 대비 최대 7배 높은 비용 효율을 제공한다. 24B 모델은 멀티모달을 지원하며 일반 소비자용 하드웨어에서 로컬 실행이 가능하다. 현재 API를 무료로 이용할 수 있다.
앤트로픽은 AI 연결 표준인 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)을 리눅스 재단 산하 에이전틱 AI 파운데이션에 기증한다고 발표했다. 오픈AI, 블록 등과 공동 설립한 중립 기금으로 운영을 넘긴다. 이미 1만 개 이상의 공개 서버와 챗GPT, 제미나이 등 주요 플랫폼의 지원을 받으며 업계 표준 굳히기에 나섰다.
즈푸AI가 오픈소스 비전-언어 모델 'GLM-4.6V' 시리즈를 MIT 라이선스로 배포했다. 106B와 가벼운 9B 플래시 모델로 구성되며 128k 컨텍스트를 지원한다. 이미지나 스크린샷을 중간 텍스트 변환 없이 도구 파라미터로 곧바로 전달할 수 있어 비전 에이전트 구축에 유리하다.
미스트랄 AI가 차세대 멀티모달 모델 제품군 '미스트랄 3'을 발표하고 전 라인업을 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스로 공개했습니다. 총 파라미터 675B(활성 41B)의 플래그십 MoE 모델 '미스트랄 라지 3'과 온디바이스용 '미니스트랄 3'(3B·8B·14B)으로 구성되며, 전 모델이 네이티브 이미지 이해와 다국어 대화를 지원합니다.
허깅페이스가 클로드 코드, 커서, 코덱스 등 코딩 에이전트가 모델 학습과 데이터셋 관리, 벤치마크 평가를 수행할 수 있도록 돕는 표준 패키지 'Hugging Face Skills'를 오픈소스로 공개했습니다. 에이전트는 각 폴더의 SKILL.md 지침을 필요할 때마다 동적으로 불러와 실행합니다.
엔비디아가 NeurIPS에서 물리 및 디지털 AI를 위한 신규 오픈소스 모델들을 공개했습니다. 핵심은 업계 최초의 자율주행 연구용 추론 VLA 모델인 Alpamayo-R1으로, 생각의 사슬 추론을 경로 계획에 결합해 보행자가 많은 교차로 등 까다로운 도로 환경에서 사람처럼 단계별로 판단합니다. 이와 함께 음성 인식 및 AI 안전 모델도 대거 공개되었습니다.
마이크로소프트가 컴퓨터 화면을 직접 제어하는 70억 파라미터 소형 모델 'Fara-7B'를 오픈소스로 공개했다. 스크린샷만으로 마우스와 키보드 동작을 직접 예측해 예약과 폼 입력을 자동화한다. Copilot+ PC에서 로컬 구동이 가능해 지연 시간과 프라이버시 문제를 동시에 해결했다.
허깅페이스가 애플 플랫폼용 오픈소스 Swift 라이브러리 AnyLanguageModel을 공개했다. 애플의 공식 Foundation Models 프레임워크와 호환되어 import 문 한 줄만 바꾸면 MLX, Core ML 등 로컬 모델과 클라우드 API를 동일한 인터페이스로 전환할 수 있다. 번거로운 연동 코드를 크게 줄여준다.
메타가 비전 모델 SAM 3와 SAM 3D를 공개했습니다. SAM 3는 자연어 프롬프트를 통해 이미지와 영상 속 객체를 정밀하게 감지하고 추적하며, SAM 3D는 평면 2D 사진 속 인물과 사물을 사실적인 3D로 재구성합니다. 두 모델 모두 신규 플레이그라운드에서 체험 가능하며, SAM 3의 가중치와 코드는 오픈소스로 공개되었습니다.