1. Ornith-1.5 ↗

자체 개선 루프(태스크 생성→스캐폴드 구성→솔루션 롤아웃)를 통해 스스로 학습하는 오픈소스 파운데이션 모델. 397B MoE, 35B MoE, 9B dense 세 가지 규모로 제공되며 추론·코딩·에이전트 태스크에 특화. Claude Opus 4.8에 필적하는 벤치마크 성능(Terminal-Bench 2.1: 86.1)을 오픈소스로 달성하고, 9B 모델을 모바일 기기에 배포 가능하다는 점이 개발자 커뮤니티의 관심을 끌었다. — 📊 성과 신호: Ornith-1.5-397B: Terminal-Bench 2.1 86.1, DeepSWE 56.0, SWE-bench Verified 86. Ornith-1.5-35B: SWE-bench Verified 79.0, Terminal-Bench 2.1 68.5. Ornith-1.5-9B: SWE-bench Verified 70.6, Terminal-Bench 2.1 47.0.

▲ 159 · 💬 53 · ⚡ 시간당 21.8

2. DFlash 2 ↗

LLM 추론 속도를 높이는 병렬 투기적 디코딩(speculative decoding) 라이브러리. 드래프트 블록 전체를 1회 패스로 예측하고 경로 선택기를 추가해 검증 통과율을 개선한다. SGLang에서 자동회귀 대비 2.7–3.4× 처리량 향상을 실증했고, NVIDIA·Google·CoreWeave 등 주요 인프라 사업자가 이미 프로덕션에 채택해 신뢰도가 높다. — 📊 성과 신호: Hugging Face 누적 다운로드 350만 회 이상(2026년 8월 기준). NVIDIA Blackwell GPU에서 최대 15× 처리량, Google TPU에서 3× 토큰/초. Qwen3.8-27B 기준 SGLang 처리량 2.7–3.4×. DFlash 2 수용 길이 개선: T=0 기준 +0.34 토큰.

▲ 53 · 💬 6 · ⚡ 시간당 19.7

3. OneCLI ↗

AI 에이전트와 외부 API 사이에 위치하는 오픈소스 자격증명 게이트웨이. 실제 API 키를 에이전트에게 노출하지 않고 AES-256-GCM 암호화 저장 후 요청 시점에만 투명하게 주입한다. YC S26 출신으로, 멀티 에이전트 환경에서 API 키 보안 관리라는 실질적 痛點을 단순한 오픈소스 도구로 해결했다는 점이 HN 커뮤니티(47 포인트)의 공감을 얻었다. — 📊 성과 신호: GitHub 스타 3,100개, 커밋 319회.

▲ 47 · 💬 14 · ⚡ 시간당 7.9