1. GLM-5.3 ↗

GLM-5.2와 같은 기반 모델에 확장된 사후학습을 적용한 오픈 웨이트 코딩·장기 작업 모델로, 취약점 탐지와 다단계 익스플로잇도 수행한다. 코딩 성능 향상과 예상을 웃돈 사이버 역량, 2주 뒤 가중치 공개 예고가 맞물렸다. 다만 해커뉴스 반응 수치는 제공되지 않았다. — 📊 성과 신호: Z.ai Code Bench에서 GLM-5.2 대비 50% 향상. Terminal Bench 3.0 28.3, CyberGym 84.5%, ExploitBench 54.4%; 269개 프로젝트에서 취약점 2,436건 추적, 53건 공개, 1,097건 Critical·High.

▲ 615 · 💬 306 · ⚡ 시간당 110.1

2. GPT-5.6 Sol Ultrafast ↗

Cerebras가 구동하는 OpenAI API의 고속 추론 등급으로, GPT-5.6 Sol을 품질 저하 없이 초당 최대 750개 출력 토큰으로 제공한다. 프런티어 모델의 속도 병목을 정면으로 다룬 제한 프리뷰가 639점·251댓글, 시간당 42.1점의 강한 반응을 얻었다. 고속 수치와 OpenAI 협업이 토론성을 높였다. — 📊 성과 신호: 최대 750 output tokens/s. Fable 5보다 11배, Opus 4.8 Fast보다 5배 빠름. HLE 2,500문항을 11시간 11분에 처리했으며 GDP-Val에서 품질 저하 없이 5.6배 종단 간 속도 향상.

▲ 639 · 💬 251 · ⚡ 시간당 42.1

3. DeepSeek Harness ↗

모델·도구·스킬·세션·샌드박스·스토리지·루프·스케줄링·UI를 교체 가능한 플러그인으로 구성하고, 에이전트 실행 기록의 재개·분기·검색·재생을 지원하는 오픈소스 하네스다. 소스 포함 개발자 프리뷰와 ‘모든 것이 플러그인’인 조합형 설계가 에이전트 개발자의 관심을 모아 683점·279댓글, 시간당 35.2점을 기록했다.

▲ 683 · 💬 279 · ⚡ 시간당 35.2

4. Mistral OCR 4.1 ↗

문단 단위 바운딩 박스 추출, 구조 블록 라벨, 블록 단위 신뢰도 점수를 기본 지원하는 Mistral Document AI용 OCR 서비스다. 문서 구조와 신뢰도까지 직접 반환하는 OCR 공개 프리뷰가 실무 활용성과 가격 논의를 촉발해 374점·151댓글, 시간당 23.4점을 얻었다. — 📊 성과 신호: 1,000페이지당 €3.5, 주석 페이지 1,000장당 €4.38.

▲ 374 · 💬 151 · ⚡ 시간당 23.4

5. Bullet ↗

작업 난도별 모델 라우팅, 표적 코드 검색, 독립 도구 병렬 실행, 중복 호출·정체 루프 차단으로 지연을 줄이는 macOS·Linux용 CLI 코딩 에이전트다. YC S26 팀의 무료 비공개 베타와 ‘더 빠른 코딩 에이전트’라는 명확한 문제 제기가 100점·74댓글을 얻었다. 시간당 4.9점으로 반응은 비교적 완만했다.

▲ 100 · 💬 74 · ⚡ 시간당 4.9

6. Lumabri ↗

순수 C·무의존성 구조로 MoE 모델의 파일 바이트와 전문가 연산을 P2P 피어에 분산한다. 최초 접근 데이터를 로컬 미러에 저장해 이후에는 로컬 디스크에서 실행한다. GPU 없이도 참여 가능한 분산 MoE 실행, 지연 로딩·오프라인 캐시·전문가 연산 분산이라는 구체적 구현이 기술적 관심을 끌었다. 해커뉴스 반응 수치는 제공되지 않았다. — 📊 성과 신호: 6코어 단일 장비 tiny_olmoe 시험에서 1명 1.0초, 2명 1.7~1.8초, 4명 10.4~10.7초였고 4명 실행의 편차는 0.3초.

▲ 34 · 💬 12 · ⚡ 시간당 3.5