1. GLM-5.3 ↗

GLM-5.2 기반 모델을 후훈련으로 강화해 복잡한 코딩·장기 작업·취약점 발견과 익스플로잇을 수행하며, 가중치는 출시 2주 뒤 공개한다. 코딩 성능 50% 향상과 실제 코드베이스 취약점 2,436건이라는 강한 공개 발표가 관심 요인이다. 다만 HN 실측 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 식별, 이 중 중·고위험 1,097건.

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2. GPT-5.6 Sol Ultrafast ↗

Cerebras가 구동하는 OpenAI API의 제한 공개 서비스 등급으로, GPT-5.6 Sol을 품질 저하 없이 초고속 추론으로 제공한다. 최대 초당 750 출력 토큰과 프런티어 모델의 속도·품질 절충 해소가 핵심이다. HN 616점·243댓글, 시간당 44.7점으로 논의가 빠르게 확산됐다. — 📊 성과 신호: 최대 초당 750 출력 토큰. Fable 5보다 11배, Opus 4.8 Fast보다 5배 빠름. HLE 2,500문항을 11시간 11분에 완료했으며, Fable 5 대비 약 7배 빠름. GDP-Val 종단 간 5.6배 속도 향상.

▲ 616 · 💬 243 · ⚡ 시간당 44.7

3. DeepSeek Harness ↗

모델·도구·세션·샌드박스·스토리지·스케줄링·UI를 교체 가능한 플러그인으로 구성하고, 에이전트 실행을 기록·재개·분기·검색·재생하는 오픈소스 하네스다. 소스 포함 개발자 프리뷰와 모든 기능의 플러그인화·실행 추적성이 개발자 수요를 자극했다. HN 671점·276댓글, 시간당 37.3점으로 높은 관심을 얻었다.

▲ 671 · 💬 276 · ⚡ 시간당 37.3

4. OCR 4.1 ↗

Mistral Document AI 스택의 OCR 서비스로, 문단 단위 경계 상자 추출, 구조 블록 라벨, 블록 단위 신뢰도 점수를 제공한다. 문서 구조와 위치·신뢰도를 함께 추출하는 실용적 OCR 업데이트가 관심을 모았다. 얇은 공개 정보에도 HN 356점·144댓글, 시간당 24.3점을 기록했다.

▲ 356 · 💬 144 · ⚡ 시간당 24.3

5. Bullet ↗

작업 난이도별 모델 라우팅, 표적 코드 검색, 병렬 도구 실행, 중복 호출·정체 루프 차단으로 지연을 줄이는 macOS·Linux용 CLI 코딩 에이전트다. 기존 코딩 에이전트의 대기 시간을 정면으로 겨냥한 무료 비공개 베타다. HN 99점·74댓글, 시간당 5.1점으로 규모 대비 토론 비중이 높았다.

▲ 99 · 💬 74 · ⚡ 시간당 5.1

6. Lumabri ↗

Colibri 기반 대형 MoE 모델의 가중치 바이트와 전문가 연산을 P2P 피어가 분담하며, 최초 접근 데이터는 로컬 미러에 캐시하는 무의존성 순수 C 프로젝트다. GPU 없이도 참여 가능한 분산 MoE 추론, 온디맨드 전송, 로컬 캐시라는 독특한 설계가 기술적 관심 요인이다. HN 실측 반응 수치는 제공되지 않았다. — 📊 성과 신호: 6코어 단일 장비의 tiny_olmoe 동시성 시험에서 1명 1.0초, 2명 1.7~1.8초, 4명 10.4~10.7초였고 4명 간 편차는 0.3초.

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