문샷 AI, 2.8T MoE 멀티모달 모델 'Kimi K3.1 Pro' 공개… 11월 4일 오픈 가중치 배포
문샷 AI가 총 2.8T 파라미터와 1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 플래그십 멀티모달 모델 Kimi K3.1 Pro를 발표했습니다. API와 서비스가 즉시 출시되었으며 오픈 가중치는 11월 4일 배포됩니다.
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문샷 AI가 총 2.8T 파라미터와 1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 플래그십 멀티모달 모델 Kimi K3.1 Pro를 발표했습니다. API와 서비스가 즉시 출시되었으며 오픈 가중치는 11월 4일 배포됩니다.
메타가 코딩 및 AI 에이전트 구축을 위한 대규모 오픈웨이트 모델 'Muse Spark'를 공개했습니다. 총 8,160억 파라미터(활성 420억) MoE 아키텍처와 100만 토큰 컨텍스트, M5 Ultra 구동 요건 등 핵심 세부사항을 정리합니다.
Liquid AI가 240억 파라미터 중 24.5억 개만 활성화하는 MoE 추론 모델 LFM2.5-24B-A2B를 공개했습니다. 한국어 지원과 함께 애플 M5 Max에서 초당 184토큰 처리 속도를 기록했습니다.
리퀴드 AI(Liquid AI)가 총 24B 파라미터 중 토큰당 약 2B만 활성화해 노트북에서 고속 추론과 도구 호출을 수행하는 오픈 웨이트 모델 LFM2.5-24B-A2B를 출시했습니다. 131K 컨텍스트와 도구 벤치마크 우위를 갖추었습니다.
OpenBMB가 Lookahead Expert Scheduling(LES) 기술을 적용한 오픈소스 멀티모달 모델 MiniCPM-V 4.7 시리즈를 공개했습니다. 35B-A3B 모델은 3GB 메모리 환경에서 초당 17토큰 이상의 온디바이스 추론 속도를 구현합니다.
X 사용자 @Ryrenz가 DeepSeek의 GPU 연산자 라이브러리 DeepGEMM 공개를 소개하며 전한 구성 요소, DeepJIT 방식, 성능 주장과 미검증 지점을 원문 기준으로 정리한 개발자 도구 소개입니다.
DeepSeek이 공개한 GPU 텐서 코어 커널 라이브러리 DeepGEMM. 런타임 JIT 컴파일로 설치 사전 컴파일을 없애고 FP8/FP4/BF16 GEMM, 통신·연산 오버랩 Mega MoE, MQA 스코어링 커널을 단일 코드베이스로 제공합니다.
Aleph Alpha의 78B MoE Kolibri-1을 47.5GB Q4_K_M GGUF로 양자화하여 패치된 llama.cpp와 128GB RAM 환경에서 CPU 단독으로 초당 13~15 토큰을 기록한 로컬 구동 방식을 정리합니다.
AgentionAI가 125B MoE 구조의 Qwen3.8-Flash-Next 모델을 단일 32GB GPU 환경에서 구동하는 특수 양자화 프리뷰를 공개했습니다. N-gram 오프로드와 로터 기반 양자화로 28.8 GiB 점유 및 80+ tok/s 생성 속도를 보고했습니다.
125B MoE Qwen3.8-Flash-Next를 RTX 4090 한 장과 시스템 RAM 오프로드로 구동했다는 커뮤니티 보고의 핵심 조건과 주의점을 검증했습니다.
문샷 AI가 개발한 2.8T 오픈 MoE 모델 'Kimi-K3'가 알리바바 클라우드에 론칭되었습니다. KDA·Gated MLA 기반 104B 활성 파라미터 구조와 100만 토큰 컨텍스트로 자율 리포지토리 엔지니어링을 지원합니다.
거부 반응이 제거된 무검열 Nex-N2.5-mini GGUF 빌드(IQ4_XS)가 공개되어 18GB VRAM 환경에서 로컬 구동이 가능해졌습니다. 35B MoE(3.5B 활성), 262K 컨텍스트, 비전 및 llama.cpp 에이전틱 코딩 지원 사양과 활용 팁을 정리합니다.
DeepSeek이 552B 파라미터 MoE 모델 'DeepSeek V4.1 Flash'를 공식 출시했습니다. 프롬프트 8B·생성 16B의 비대칭 Causal-Encoder-Decoder 구조, 토큰당 890바이트 수준의 KV 캐시 압축, Thomas Wolf의 포워드 패스 분석과 벤치마
DeepSeek가 552B 멀티모달 MoE 모델 V4.1 Flash를 공식 출시했습니다. Causal-Encoder-Decoder 구조, 입력 8B·출력 16B 활성화, 파격적인 API 요금 체계와 V4 Pro 전환 일정을 정리했습니다.
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