1. Qwen 3.8 27B ↗

이미지·비디오 이해와 다단계 에이전트 작업을 지원하는 27B 밀집형 비전·언어 모델의 FP8 양자화 가중치다. Transformers, vLLM, SGLang 등에서 배포할 수 있다. 배포하기 쉬운 27B 크기에서 원본과 거의 동일한 성능을 표방하고, 코딩·컴퓨터 사용·브라우저 사용 벤치마크의 큰 향상을 제시한 점이 기술 독자의 관심을 끌 만하다. — 📊 성과 신호: Hugging Face 좋아요 42, Qwen 팔로워 96.7k. Terminal Bench 2.1 73.0, SWE-bench Pro 61.7, QwenSWEBench 79.0, OSWorld-Verified 84.3, WebArena-Verified 64.8.

▲ 805 · 💬 529 · ⚡ 시간당 127.6

2. GLM-5.3 ↗

GLM-5.2와 같은 기반 모델에 확장된 사후학습을 적용해 복잡한 코딩, 장기 작업, 취약점 발견·익스플로잇 역량을 강화한 오픈 가중치 모델이다. 기반 모델 변경 없이 사후학습만으로 코딩 성능을 높이고, 예상보다 빠르게 발현된 사이버 역량과 실제 오픈소스 취약점 발견 결과를 공개한 점이 강한 논쟁거리다. — 📊 성과 신호: Z.ai Code Bench에서 GLM-5.2 대비 50% 향상. Terminal Bench 3.0 28.3, DeepSWE v1.1 66.9, CyberGym 84.5%, ExploitBench 54.4%. 269개 프로젝트에서 취약점 2,436건 식별, 이 중 중간~높은 심각도 1,097건.

▲ 1016 · 💬 501 · ⚡ 시간당 70.2

3. RustDesk ↗

Wayland에서 매 세션 현장 승인을 요구하지 않는 무인 원격 접속을 제공한다. 재부팅 뒤 로그인 화면 접속과 다중 모니터를 지원하는 x86_64 Debian·Ubuntu용 프리뷰다. Wayland 원격 데스크톱의 오랜 제약을 실용적으로 해결해 197점·89댓글을 얻었다. 시간당 33.7점의 빠른 반응과 높은 댓글 수는 호환성·보안에 대한 관심을 보여준다.

▲ 197 · 💬 89 · ⚡ 시간당 33.7

4. Toast 1 ↗

질의를 하위 질의로 나누고 증거를 수집·검토·정리해 반환하는 전문 검색 에이전트다. 독립 실행이나 범용 모델의 하위 에이전트로 쓰며 검색 백엔드에 구애받지 않는다. 프런티어급 검색 품질을 최대 10배 저렴하고 12배 빠르게 제공한다는 주장이 171점·57댓글을 모았다. 비용·정확도·지연시간 비교가 개발자의 즉각적인 검증 관심을 자극했다. — 📊 성과 신호: OfficeQA Pro V2 정답률 70%, 태스크당 약 $1.15. 33개 법률 태스크에서 토큰 80.6M→47M→23M, 동일 점수 55, 3.5배 적은 토큰과 60% 초과 비용 절감. 표준 실행은 질의당 약 $0.016–0.023, 중앙 지연시간 8초.

▲ 171 · 💬 57 · ⚡ 시간당 24.2

5. AI by Hand ↗

Tom Yeh 교수가 수학, 알고리즘, AI 아키텍처를 손으로 익히도록 설명하는 교육 출판물이다. 딥러닝 수학 워크북과 행렬곱·선형층·활성화의 인터랙티브 수업을 제공한다. 73,000명 넘는 구독자가 뒷받침하는 손계산·인터랙티브 학습 방식이 169점·14댓글을 얻었다. 시간당 23.8점과 낮은 댓글 비율은 폭넓은 공감·저장형 관심을 시사한다. — 📊 성과 신호: 구독자 73,000명 이상. 활성화 챕터에 인터랙티브 수업 12개.

▲ 169 · 💬 14 · ⚡ 시간당 23.8

6. LuaCAD ↗

Lua 5.4로 파라메트릭 2D·3D 모델을 작성하는 스크립트형 CAD다. Rust 엔진에서 CSG를 계산하고 3MF·STL·OBJ·PLY·OFF·AMF·SCAD 또는 PNG로 내보낸다. OpenSCAD와 비슷하지만 더 범용적인 Lua 문법, 자연스러운 CSG 연산, GUI 실시간 미리보기가 메이커층에 호응을 얻어 63점·13댓글, 시간당 10.4점을 기록했다. — 📊 성과 신호: 예시 MuSHR 경주차 모델은 43개 부품, 490,802개 삼각형으로 구성된다.

▲ 63 · 💬 13 · ⚡ 시간당 10.4