2026-09-23

1. Anthropic이 내놓은 모델의 핵심은 더 싸다는 것 — 그리고 그러면서 출시 표에서 SWE-bench를 뺐다 (1.69)

• Claude Opus 5.5, 2026-09-22 출시, claude-opus-5-5: $4/M input · $20/M output, 캐시 읽기 $0.20/M, 1M 컨텍스트, 최대 출력 128K, 적응형 사고 항상 켜짐에 기본 effort medium, 학습 컷오프 Jun 2026. Claude 앱, Claude Code, API, Bedrock, Vertex, Microsoft Foundry에서 당일 제공 (source)
• Anthropic의 주장은 Opus 5보다 약 40% 낮은 비용으로 Fable 5.1 수준의 작업이며, 밝힌 메커니즘은 토큰당 가격이 아니라 작업당 토큰이 더 적고 출력이 30% 이상 빠르다는 것이다. 문서는 이제 대부분의 워크로드를 여기서 시작하라고 말한다
• 출시 표: Terminal-Bench 4.0 66.4% (Fable 5.1 55.8%, Opus 5 52.3%), Terminal-Bench-Science 0.1 58.7% 대 Opus 5의 29.0%, Humanity's Last Exam 67.7%, GDPval-AA v2.1 1846 Elo, AutomationBench 40.0%
• preserved thinking 탑재. API 사용자가 Claude의 추론을 끌어내려고 이전 컨텍스트를 편집하는 것을 막는 증류 방지 장치로, 역량 제한을 대표 기능으로 내세운 것이다
• 왜 중요한가: Anthropic의 지난 1년치 항목은 모든 릴리스를 SWE-bench로 직전 모델과 견줬다. 이번 표에는 SWE-bench 계열 행이 아예 없고, 그래서 같은 날 OpenAI가 공개한 DeepSWE 수치와 비교할 수 없다 — 벤치마크의 갈라짐이 이제 각주가 아니라 본론이다
• 확립되지 않은 것: 어느 행에도 effort 수준이 적혀 있지 않은데 이 모델은 medium, Fable 5.1은 high가 기본이다. 40%와 30% 수치는 Anthropic의 것이고 여기서 측정되지 않았다
• → Claude Opus 5.5 · Anthropic · Eval Harness Configuration

2. OpenAI가 GPT-6 가격을 두 모델 모두 반으로 내렸고, 그 근거로 벤치마크 하나를 공개했다 (1.63)

• GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna, 2026-09-22 출시, GPT-6 Astra로부터 19일 뒤. 둘 다 1.05M 컨텍스트, 최대 출력 128,000, 추론 설정 none부터 max까지 (source)
• Sol $2/$10, GPT-5.6 Sol의 $4/$20 대비. Luna $0.10/$0.50, GPT-5.6 Luna의 $0.20/$1.20 대비. 캐시 입력은 90% 할인 — $0.20/M과 $0.01/M
• DeepSWE v1.1이 공개된 기록의 전부다: max effort에서 Sol 68.8%, Luna 66.6%, xhigh의 Claude Fable 5 69.9% 대비. OpenAI는 Sol의 작업당 비용을 Fable 5보다 약 80% 낮다고, Luna는 Opus 5보다 93%, Fable 5보다 96% 낮다고 말한다
• Free와 Go 사용자가 데스크톱 앱에서 Luna를 쓴다 — 무료 등급에 닿은 첫 GPT-6 모델이다. 두 모델 모두 아직 Chat에는 없다
• 왜 중요한가: OpenAI의 Astra 항목은 전부 역량 상한과, 그 출시를 늦춘 Preparedness Framework 처리에 관한 것이었다. 이번은 정반대다 — 상한은 그대로 두고 바닥을 반으로 내렸으며, 가장 싼 등급은 무료로 풀었다
• 확립되지 않은 것: 벤치마크가 하나뿐이므로 두 모델 모두 소프트웨어 엔지니어링 밖으로는 아무 말도 할 수 없다. Sol의 max와 Fable 5의 xhigh는 각각 공급사의 최상위 설정이지 같은 설정이 아니다. 그리고 읽은 자료 어디에도 두 모델의 Preparedness Framework 분류가 없다 — OpenAI가 Critical 사이버보안 임계에서 확인한 첫 모델로부터 19일 뒤에 나온 모델로서는 실질적인 공백이다
• → GPT-6 Sol · GPT-6 Luna · OpenAI

3. 세계 최고 오픈 웨이트 모델이 휴대폰 제조사의 것이 됐다 — 학습 환경까지 붙여서 (1.40)

• Xiaomi가 2026-09-22에 MiMo-V2.6-Pro를 공개했다. 총 1.02T / 활성 42B 희소 MoE, 1M 컨텍스트, 옴니모달(텍스트·이미지·비디오·오디오 입력), Hugging Face에 MIT — 함께 MiMo-V2.6-Flash(309B/15B)와 9B 증류 모델 (source)
• RL 스택과 학습 환경도 함께 공개됐다. 이 위키에서 가중치 공개는 일상적이지만, 그것을 만들어 낸 강화학습 환경의 공개는 전례가 없다
• Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2에서 46으로 오픈 웨이트 모델 중 1위, GLM-5.3(45)와 Kimi K3(44)를 앞선다. Latent Space는 Pro 체크포인트를 **"trained for $3M"**으로 내세운다
• 왜 중요한가: 오픈 웨이트 선두는 올해 내내 DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI 사이를 오갔는데, 그 어느 페이지에도 언급되지 않는 회사로 넘어갔다 — MIT로, 이 위키가 들고 있는 어떤 프런티어 수치보다 두 자릿수 배 낮다고 주장하는 학습 비용으로
• 확립되지 않았고, 여기서는 그것이 중요하다: 46은 이 저장소 자체 일요일 스냅샷이 아니라 Artificial Analysis 페이지에 대한 서드파티 보도이고 그 스냅샷은 이 릴리스보다 앞선다 — 2026-09-27 수집이 이를 확인해 줄 것이다. 10개 평가 복합 지표에서 1점 차이는 순위가 발견이 되지 못하는 범위 안이다. 공급사 벤치마크 표는 전혀 얻지 못했고, $3M은 성격 규정이지 Xiaomi의 발언이 아니다
• → MiMo-V2.6-Pro · Xiaomi · Open-Weights Policy Fight