MiniMax M3 — 코딩·1M 컨텍스트·멀티모달을 하나로 묶은 오픈웨이트 모델
개요 MiniMax가 2026년 6월 1일 M3를 공개했다. 코딩·에이전틱 작업에서 프론티어급 성능, MSA(MiniMax Sparse Attention)로 구현한 최대 1M 토큰 컨텍스트, 이미지·영상 입력과 데스크톱 조작을 지원하는 네이티브 멀티모달. 현재 이 세 가지를 동시에 갖춘 유일한 오픈웨이트 모델이다. ...
오픈소스LLM
Granite Embedding Multilingual R2 — 97M으로 sub-100M SOTA, 32K 컨텍스트
개요 IBM이 Granite Embedding Multilingual R2를 Apache 2.0으로 공개했다. 97M과 311M 두 모델이다. 97M 모델은 MTEB 다국어 검색 벤치마크에서 60.3점을 기록해 sub-100M 오픈 다국어 임베딩 모델 중 1위다. 2위인 multilingual-e5-small(50.9점)과 9.4점 차이다. 311M 모델은 65.2점으로 500M 미만 오픈 모델 중 2위다. 둘 다 200개 이상 언어를 지원하고, R1 대비 64배 늘어난 32K 토큰 컨텍스트를 처리한다. 기존 다국어 임베딩 모델은 언어 커버리지를 넓히면 크기가 커지고, 소형 모델은 언어를 줄여야 했다. R2는 이 트레이드오프를 상당 부분 해소했다. ...
학습 없이 GPQA Diamond 88.89% — Darwin Family, 가중치 재조합으로 프론티어 추론 달성
개요 강력한 오픈소스 LLM이 수백 개 쌓였다. VIDRAFT의 Darwin Family는 여기서 시작한다. 이미 존재하는 모델들의 가중치 공간에 원하는 능력이 잠들어 있다면? 새로 훈련하는 대신 그 잠재력을 꺼내면 된다. Darwin-28B-Opus는 그래디언트를 한 번도 쓰지 않고 GPQA Diamond 88.89%를 찍었다. 완전 훈련된 부모 모델을 뛰어넘는 수치다. ...