메타, 816B 공개 모델 Muse Spark Open 가중치 공개 (x.com)
메타가 10월 15일(현지시간) 8,160억 파라미터 공개 모델 Muse Spark Open의 가중치를 Hugging Face에 내놨다. 메타는 미국 공개 모델 중 최고라고 밝혔고, Artificial Analysis 종합 지수는 39점으로 GLM-5.3·Kimi K3 같은 중국 상위 모델보다는 낮다. 맥 스튜디오 2대로도 실행할 수 있다.
#MoE
중국 StepFun, Step 5 Preview 가중치 공개 (x.com)
중국 AI 기업 StepFun이 10월 15일 플래그십 모델 Step 5 Preview의 가중치를 공개했다. Artificial Analysis 종합 지수는 44점으로 GLM-5.3·Kimi K3와 비슷하고, 과제당 비용은 1.03달러로 두 모델의 절반 수준이다. 사내 사용은 무료지만 기기 제조사와 대형 API 사업자는 별도 계약이 필요하다.
DGX Spark(GB10)로 Qwen3.8-Flash-Next 모델 실측 비교 (huggingface.co)
알리바바 Qwen의 125B MoE 모델 Qwen3.8-Flash-Next를 NVIDIA DGX Spark 한 대에 올리는 커뮤니티 레시피 다섯 개를 10일간 실제 서비스 서버에서 비교했다. 같은 4비트라도 같은 3D 코드 과제가 0/2에서 2/2까지 차이가 났고, 한국어에서는 초안 어휘 목록만 고쳐도 속도가 약 14% 올랐다.
알리바바, Qwen4 계열 예고…
알리바바가 9월 22일 APSARA 컨퍼런스 무대에 Qwen4-Max·Qwen4-Flash·Qwen4-Plus·Qwen4-27B 네 이름을 띄우고 Qwen4 계열을 예고했습니다. 아직 학습 중이라고 밝혔고, 같은 자리에서 공개한 앞 세대의 자기개선 결과는 Artificial Analysis 지능 지수로 40점에서 45점입니다.
Artificial Analysis "오픈웨이트 1위는 샤오미 MiMo-V2.6-Pro" (artificialanalysis.ai)
AI 모델 벤치마크 기관 Artificial Analysis가 샤오미의 새 오픈웨이트 모델 MiMo-V2.6-Pro를 자사 지능 지수에서 오픈웨이트 1위로 올렸습니다. 지수는 46점이고, 같은 46점인 Grok 4.7(xhigh)보다 과제 한 건에 드는 비용이 28분의 1입니다. 샤오미는 학습에 쓴 돈이 347만 달러라고 직접 공개했습니다.
Qwen3.8-Flash-Next, 팀 배포는 아직 개인용은 쓸 만 (huggingface.co)
GB10 한 대에 4비트 후보판 Qwen3.8-Flash-Next를 6일간 운영했습니다. 품질과 안정성은 합격인데, 체감 속도가 기본 모드에서도 같은 기계의 기본 모델(Gemma-4-26B)보다 1.4배 느렸습니다(41.7 대 29.1초). 사고를 최대로 켜면 한 답에 최대 33.7분까지 걸렸습니다. 모델이 아니라 GB10 한 대 구성의 병목입니다.
GB10 한 대에 Gemma‑4‑26B 넉 달, 이 조합은 잘 맞았다 (huggingface.co)
GB10 한 대에 Gemma-4-26B-A4B를 vLLM으로 올려 사내 챗봇으로 넉 달째 쓰고 있습니다. 공식 NVFP4 4비트 판으로 바꾸자 디코드가 22.5에서 41.1 tok/s로 뛰었고, 한국어 산문 답변은 51.5 tok/s가 나옵니다. 다만 긴 문서 한 건이 팀 전체를 83초 멈추는 문제는 파라미터로 고치지 못했습니다.
Qwen3.8-Flash-Next, 27B 다음 MoE 공개 (huggingface.co)
알리바바가 오픈 웨이트 모델 Qwen3.8-Flash-Next 를 2026년 8월 26일 공개했습니다. 토큰당 6B 만 켜는 125B MoE 판본이고, 8월 15일 나온 밀집 모델 Qwen3.8-27B 의 다음 차례입니다. 개인 PC 로 가는 llama.cpp 지원은 하루 반 만에 정식 태그에 들어갔습니다.