1. GLM-5.3 ↗

복잡한 코딩·장기 작업과 취약점 발견·공격 연쇄 추론을 수행하는 Z.ai의 오픈 웨이트 모델이다. GLM-5.2와 같은 베이스 모델에 후속 학습만 확장했다. 코딩 성능 향상과 실제 코드베이스 취약점 2,436건이라는 강한 공개가 관심 요인이다. 다만 제공된 해커뉴스 실측 반응 지표가 없어 오늘의 반응 강도는 정량화할 수 없다. — 📊 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.

▲ 606 · 💬 303 · ⚡ 시간당 110.7

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 토큰 속도로 제공한다. 초당 최대 750토큰과 HLE 전 문항 처리 11시간 11분이라는 속도 주장이 화제가 되며 636점·댓글 251개, 시간당 42.3점의 강한 반응을 얻었다. — 📊 성과 신호: 최대 750 output tokens per second. Fable 5보다 11배, Fast mode의 Opus 4.8보다 5배 빠름. HLE 2,500문항을 11시간 11분에 처리했으며 GDP-Val에서 품질 저하 없이 5.6배 end-to-end speedup.

▲ 636 · 💬 251 · ⚡ 시간당 42.3

3. DeepSeek Harness ↗

모델·도구·스킬·세션·샌드박스·스토리지·루프·스케줄링·UI를 교체 가능한 플러그인으로 구성하는 오픈소스 에이전트 하네스 개발자 프리뷰다. 모든 기능의 플러그인화와 실행 기록의 재개·포크·검색·재생이라는 개발자 중심 설계가 683점·댓글 279개, 시간당 35.4점의 큰 토론을 이끌었다.

▲ 683 · 💬 279 · ⚡ 시간당 35.4

4. OCR 4.1 ↗

Mistral Document AI 스택을 구동하는 OCR 서비스로, 문단 단위 경계 상자 추출과 구조 블록 라벨, 블록 단위 신뢰도 점수를 기본 지원한다. 구조화 문서 처리 기능과 명확한 페이지당 가격이 실무 관심을 끌며 372점·댓글 151개, 시간당 23.4점의 반응을 기록했다. — 📊 성과 신호: 1,000페이지당 €3.5, 1,000개 주석 페이지당 €4.38.

▲ 372 · 💬 151 · ⚡ 시간당 23.4

5. Bullet ↗

작업 난도별 모델 라우팅, 표적 코드 검색, 병렬 도구 실행으로 지연을 줄이는 macOS·Linux용 코딩 에이전트다. CLI로 제공되며 비공개 베타는 무료다. 기존 코딩 에이전트의 대기 시간을 직접 겨냥한 단순한 설계와 무료 베타가 관심을 모아 100점·댓글 74개, 시간당 4.9점을 기록했다.

▲ 100 · 💬 74 · ⚡ 시간당 4.9

6. lumabri ↗

Colibri 엔진으로 거대 MoE 모델의 파일과 전문가 연산을 P2P 피어에 분산한다. 최초 사용한 바이트는 로컬 미러에 저장돼 이후 로컬 디스크에서 처리된다. GPU 없이도 참여 가능한 순수 C·무의존성 P2P 추론과 바이트 동일성·오프라인 캐시 설계가 기술적 관심 요소다. 해커뉴스 실측 지표는 제공되지 않아 반응 강도는 정량화할 수 없다. — 📊 성과 신호: 27 commits. 6코어 단일 머신의 tiny_olmoe 동시성 시험에서 1명 1.0초, 2명 1.7~1.8초, 4명 10.4~10.7초였고 4명 spread는 0.3초.

▲ 34 · 💬 12 · ⚡ 시간당 3.5