DeepSeek이 DeepSeek-V3.2를 공개했어요. 계산 효율성과 추론, 에이전트 성능을 강화한 오픈소스 언어 모델인데요. 기존 오픈소스 모델들이 긴 시퀀스 처리 효율, 학습 후 컴퓨팅 자원, 에이전트 일반화 능력에서 한계를 보였던 점을 개선했습니다.

핵심은 새로운 어텐션 메커니즘 DSA(DeepSeek Sparse Attention)와 강화학습 프레임워크 도입이에요. 이를 통해 GPT-5 이상의 성능, Gemini 3.0 Pro와 비슷한 추론 능력을 갖추게 됐다고 합니다. AI 에이전트용 학습 데이터 생성 파이프라인도 개발해서 에이전트 성능까지 끌어올렸다고 하네요.

Mistral AI가 Mistral 3 시리즈를 발표했어요. Apache 2.0 라이선스로 공개됐고, 3B·8B·14B 크기의 소규모 모델 Ministral 세 종류와 Mistral Large 3로 구성되어 있는데요. Mistral Large 3는 MoE(mixture-of-experts) 기법으로 학습됐습니다.

가장 주목할 점은 효율성이에요. Mistral Large 3는 DeepSeek-3.1, Kimi-K2 등 다른 오픈웨이트 모델보다 높은 벤치마크 점수를 기록하면서도 활성 파라미터 수는 적어 경제적입니다. LMArena 리더보드에서는 추론 기능 없는 오픈소스 모델 중 2위를 차지했고, 소규모 Ministral 시리즈도 적은 출력 토큰으로 높은 성능을 보여줬다고 하네요.