1. GLM-5.3 ↗

Z.ai가 동일한 GLM-5.2 기반 모델에 사후학습을 확장해 만든 오픈웨이트 코딩·장기 작업 모델로, 취약점 발견과 다단계 익스플로잇도 수행한다. 출시 당일 코딩 성능 50% 향상 주장과 예상보다 빠르게 발현된 사이버 역량, 2주 뒤 가중치 공개 계획이 기술·안전 논쟁을 동시에 자극했다. — 📊 성과 신호: Z.ai Code Bench에서 GLM-5.2 대비 50% 향상. CyberGym 84.5%, ExploitBench 54.4%, ExploitGym 2시간 105개·6시간 130개. 269개 프로젝트에서 취약점 2,436건을 식별했고 1,097건은 중·고위험, 53건은 공개됐다.

▲ 774 · 💬 392 · ⚡ 시간당 104.1

2. GPT-5.6 Sol Ultrafast ↗

Cerebras가 OpenAI API에 우선 제공하는 고속 추론 티어로, GPT-5.6 Sol을 품질 저하 없이 최대 초당 750개 출력 토큰으로 구동한다. 665점·댓글 262개와 시간당 38.9점은 최전선 모델의 최대 750토큰/초 성능과 Cerebras·OpenAI 협업이 속도·비용·인프라 논의를 크게 촉발했음을 보여준다. — 📊 성과 신호: 최대 초당 750개 출력 토큰. Fable 5보다 11배, Fast 모드의 Opus 4.8보다 5배 빠름. HLE 2,500문항을 11시간 11분에 처리했으며 GDP-Val에서 품질 저하 없이 종단간 5.6배 가속.

▲ 665 · 💬 262 · ⚡ 시간당 38.9

3. Mistral OCR 4.1 ↗

Mistral Document AI용 최신 OCR 서비스로, 문단 단위 경계 상자 추출과 구조 블록 라벨, 블록 단위 신뢰도 점수를 기본 제공한다. 388점·댓글 155개, 시간당 21.6점은 문서 AI 실무자가 구조·좌표·신뢰도를 한 서비스에서 얻는 기능과 명확한 페이지당 가격에 주목했음을 시사한다.

▲ 388 · 💬 155 · ⚡ 시간당 21.6

4. WhatCable ↗

macOS가 보고하는 정보를 이용해 USB-C 케이블의 속도·전력·디스플레이 경로와 연결 병목을 설명하는 Apple Silicon용 메뉴 막대 앱·CLI다. 15점·댓글 7개, 시간당 6.3점의 초기 반응은 겉모습으로 구별하기 어려운 USB-C 케이블의 실제 협상 상태와 병목을 평문으로 보여주는 효용에서 나왔다. — 📊 성과 신호: 공개 데이터베이스에 케이블 관측 125건. 19개 언어 지원. Pro는 일회성 £9.99이며 최대 Mac 2대에서 작동한다.

▲ 15 · 💬 7 · ⚡ 시간당 6.3

5. HashAgent ↗

AI 에이전트를 하나의 URL로 공유하고 수신자 기기에서 WebGPU로 실행하는 오픈소스 도구다. 데이터는 메모리에만 두며 이미지·카메라 입력과 360M~8B 모델을 지원한다. 7점·댓글 0개, 시간당 4.1점의 소규모 초기 관심은 URL 공유의 간편함과 로컬 실행·무분석·무쿠키라는 프라이버시 설계가 결합된 데서 나왔다.

▲ 7 · 💬 0 · ⚡ 시간당 4.1

6. Lumabri ↗

Colibri 엔진으로 대형 MoE 모델의 저장공간과 전문가 연산을 P2P 참여자에게 분산한다. 필요한 바이트만 받아 로컬에 미러링하며 CPU·SSD만으로도 동작한다. 본문의 P2P 모델 공유, 무GPU 참여, NAT 릴레이, 전문가 원격 실행은 초대형 모델의 로컬 실행 장벽을 낮추는 독창적 접근이라 해커뉴스 기술 독자의 관심을 끌 만하다. — 📊 성과 신호: 저장소에 27개 커밋. 6코어·tiny_olmoe 동시성 시험에서 1명 1.0초, 2명 1.7~1.8초, 4명 10.4~10.7초였고 4명 실행 시 편차는 0.3초였다.

▲ 42 · 💬 16 · ⚡ 시간당 3.6