1. GLM-5.3 ↗

복잡한 코딩·장기 작업과 취약점 발견·익스플로잇을 수행하는 오픈 웨이트 모델이다. GLM-5.2와 같은 베이스 모델에 확장된 사후학습만 적용했다. 코딩 성능 향상과 실제 코드베이스에서 발견한 대규모 취약점 실적, 예상보다 빠르게 발현된 사이버 역량이 기술·안전 논의를 함께 자극한다. HN 반응 수치는 제공되지 않았다. — 📊 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 2,436건을 식별했으며 1,097건은 중간~높은 심각도 이슈.

▲ 697 · 💬 348 · ⚡ 시간당 106.2

2. GPT-5.6 Sol Ultrafast ↗

Cerebras가 구동하는 OpenAI API의 고속 추론 서비스 등급으로, GPT-5.6 Sol을 품질 저하 없이 초당 최대 750개 출력 토큰으로 제공한다. 654점·258댓글과 시간당 40.4의 높은 반응 속도는 프런티어 모델의 지연시간을 크게 낮춘 성능 주장과 제한 프리뷰 공개가 강한 관심과 검증 논쟁을 만들었음을 보여준다. — 📊 성과 신호: 최대 750 output tokens/s. Fable 5보다 11배, Fast 모드의 Opus 4.8보다 5배 빠름. HLE 2,500문항을 11시간 11분에 처리했으며, GDP-Val에서 품질 저하 없이 엔드투엔드 5.6배 속도 향상.

▲ 654 · 💬 258 · ⚡ 시간당 40.4

3. DeepSeek Harness ↗

모델·도구·스킬·세션·샌드박스·저장소·루프·스케줄링·UI를 교체 가능한 플러그인으로 구성하는 오픈소스 에이전트 하네스 개발자 프리뷰다. 695점·281댓글, 시간당 34의 반응은 소스 포함 공개와 모든 실행의 추적·재개·포크·재생, 구성만으로 기능을 교체하는 설계가 개발자 수요를 강하게 건드렸음을 보여준다.

▲ 695 · 💬 281 · ⚡ 시간당 34

4. OCR 4.1 ↗

Mistral Document AI 스택용 최신 OCR 서비스로, 문단 단위 경계 상자 추출과 구조 블록 라벨, 블록 단위 신뢰도 점수를 기본 지원한다. 384점·153댓글, 시간당 22.5의 반응은 OCR 결과의 위치·구조·신뢰도를 함께 제공하는 실용 기능과 페이지 단위의 명확한 가격이 개발자의 비교·도입 관심을 끌었음을 시사한다. — 📊 성과 신호: 1,000페이지당 €3.5, 주석 포함 1,000페이지당 €4.38.

▲ 384 · 💬 153 · ⚡ 시간당 22.5

5. Bullet ↗

작업 난도별 모델 라우팅, 표적 코드 검색, 독립 도구 호출의 병렬 실행, 중복 호출·정체 루프 차단으로 대기시간을 줄이는 macOS·Linux용 코딩 에이전트다. 101점·73댓글, 시간당 4.7의 완만한 반응은 YC 지원 신제품과 무료 비공개 베타가 관심을 얻었지만, ‘더 빠른 코딩 에이전트’ 주장에 대한 검증 논의도 동반했음을 보여준다.

▲ 101 · 💬 73 · ⚡ 시간당 4.7

6. Lumabri ↗

Colibri 엔진으로 거대 MoE 모델의 파일과 전문가 연산을 P2P 피어에 분산한다. 첫 사용 블록을 받아 로컬 미러에 저장하며 CPU·SSD만으로도 스웜을 구성할 수 있다. 순수 C·무의존성, GPU가 없어도 참여 가능한 분산 MoE 추론, 다운로드 대신 필요 블록만 가져오는 방식이 시스템 개발자의 관심을 끌 만하다. HN 반응 수치는 제공되지 않았다. — 📊 성과 신호: 27 commits. 6코어 단일 장비의 tiny_olmoe 동시 실행에서 1명 1.0초, 2명 1.7~1.8초, 4명 10.4~10.7초였고 4명 실행의 편차는 0.3초.

▲ 38 · 💬 14 · ⚡ 시간당 3.5