오픈 웨이트 정책 공방

정의

공개된 모델 가중치를 규제해야 하는지, 규제한다면 어떤 근거로 해야 하는지를 둘러싼 2026년의 정책 분쟁. 더 이상 학술적 논쟁이 아니다. 한쪽에는 산업 연합이, 다른 쪽에는 프런티어 랩 세 곳과 재무부의 제재 위협이 서 있고, 양측이 나란히 증거로 인용하는 실제 보안 사고가 하나 놓여 있다.

왜 중요한가

• 업계의 분열이 이제 공식화되었다. 2026년 7월까지 이 견해차는 수사(修辭)의 문제였다. Open Secure AI Alliance 출범으로 약 40개 기업이 오픈 웨이트를 보안 입장으로 지지하게 되었고, 프런티어 랩들의 불참이 공개 기록으로 남았다.
• 선호가 아니라 사고 증거를 근거로 다투고 있다. 양측 모두 2026년 7월의 동일한 에이전트 침입 사건을 가리킨다. 한쪽은 오픈 웨이트가 사태를 수습했다는 근거로, 다른 쪽은 에이전트 역량에 게이팅이 필요하다는 근거로 인용한다. → AI-Enabled Cyberattacks
• 디스틸레이션 분쟁은 같은 싸움의 지정학적 얼굴이다. 오픈 웨이트 규제와 디스틸레이션을 이유로 한 중국 랩 제재는 방향만 다를 뿐 같은 지렛대다. → AI Governance

현재 수준 (2026-10-04)

유럽 랩이 한 번에 돌아가는 파라미터가 얼마나 적은지를 내세운 Apache-2.0 가중치를 출하했다. Aleph Alpha 가 2026-10-03 에 Kolibri-1 을 공개했다 — 총 78.1B 파라미터 중 토큰당 활성 3.46B, 전문가 384개 중 6개 활성, 50개 레이어, Apache 2.0, 전체 가중치를 Hugging Face 에 게시 (source). 1차 출처로 확인했고, aleph-alpha.com 은 정상 응답했다.

이 페이지에 중요한 숫자는 활성 3.46B 이다. 여기서 추적하는 모든 오픈 웨이트 공개는 라이선스, 역량, 구동 비용을 맞바꾸며, 세 번째 항은 총 파라미터가 아니라 활성 파라미터가 정한다. Aleph Alpha 의 주장은 이 모델이

matches models with up to four times its active parameter count

라는 것이고, 자사 표는 이를 고르지 않게 뒷받침한다: AIME 2025 96.9 와 GPQA Diamond 84.3 은 Nemotron 3 Super 120B 의 91.7 과 78.0 을 앞서지만, HumanEval+ 는 92.7 대 Nemotron 의 94.7, BFCL v4 는 61.4 대 61.0 으로 사실상 동률이다. 즉 효율 주장은 수학과 과학이 끌고 있고 코드나 도구 호출이 아니다. 학습 데이터 구성도 이와 일관된다: 코드 약 14% 대 영어 약 62%, 독일어 21.3%.

여기서의 주권 논거는 수사가 아니라 측정 가능한 것이고, 이 페이지에서는 드문 일이다. 20조 토큰 3단계 사전학습 중 4.3조 토큰이 독일어 이며, 이 위키가 보유한 어떤 모델보다 높은 비영어 비중으로 공개된 수치다. Mistral AI 의 유럽 주권 논거가 산문과 투자 발표로 제시되는 데 비해, 이쪽은 벤치마크 분할과 대조해 검증할 수 있는 데이터 구성 비율로 제시된다.

명시되지 않은 두 가지가 공개의 범위를 정한다: 가격도 호스팅 엔드포인트도 없고 (따라서 배포 경로는 가중치를 내려받는 것 이며, 모델 페이지의 Pricing 은 unknown), 어떤 프런티어 비공개 모델과도 비교하지 않는다. 비교 대상은 ~120B 오픈 모델 두 개다.

네이티브 컨텍스트 창은 상충하며 해소하지 않는다. 1차 출처 포스트는 네이티브 16,384 토큰 이 1,048,576 으로 확장된다고 말하고, 2차 보도는 네이티브 262,144 라고 말한다. CLAUDE.md 의 우선순위 규칙에 따라 1차 출처 수치를 싣고, 불일치는 Kolibri-1 의 ## 상충 보고 에 기록한다 — 네이티브 길이의 16배 차이는 1M 으로의 확장이 무엇을 하는지를 바꾸므로 반올림 차이가 아니다.

현재 수준 (2026-10-01)

오픈 웨이트 프런티어 모델의 안전장치가, 한 번도 해 본 적 없는 팀에 의해 $4,400에 제거되었다. Anthropic Frontier Red Team이 2026-09-29 에 그 수치를 발표했고, 이번 실행에서 1차 출처로 확인했다 (source).

시뮬레이션 환경에서 악의적 사이버 공격 지시에 대한 응답률:

조건	GLM-5.3	Claude
맨 지시	0%	0%
허위 명분	64%	0%
사전 채운 추론	92%	0%
abliteration	100%	해당 없음
원문: "Abliterating the model took our team—which had never previously attempted this task—about 2,200 GPU hours at a computation cost of roughly $4,400." 이후의 거부율은 원래
90% 이상에서 JailbreakBench 3% · HarmBench 2% · StrongREJECT 12% 로 떨어졌다.

이 페이지는 배포 조건 문제를 석 달 동안 추상적으로 논해 왔고, 이제 그 수치는 구체적이며 작다. $4,400은 국가 행위자의 예산이 아니다. 그리고 64%와 92% 행이 100%보다 더 중요하다: 허위 명분과 사전 채운 추론 토큰에는 GPU가 전혀 필요하지 않다 — 누가 가중치를 건드리기 전에 이미 안전장치는 투과성이었다.

Anthropic이 자신에 대해 밝힌 비대칭이 핵심 문장이며, 동시에 경쟁사가 자기 이점을 서술한 것이기도 하다:

Claude models are released with cyber safeguards, and versions with reduced safeguards are limited to vetted users. Anyone can download and use GLM-5.3.

이 페이지의 기존 기록에 비추어 읽으면, 그것은 오픈 웨이트의 거래를 가장 불리한 조건으로 진술한 것이다. 여기서 관대한 배포를 옹호하는 모든 논거 — 재현성, 주권적 역량, 가격 규율, 감사 표면 — 는 누구나 수정할 수 있는 가중치에 관한 것이고, abliteration은 가능한 가장 값싼 수정이다.

확립하지 못한 것. 이 글은 오픈 웨이트 모델 간 abliteration 비용 비교를 공개하지 않으므로 $4,400은 한 모델에 대한 한 점이며 곡선이 아니다. 읽은 자료 어디에도 abliteration된 GLM-5.3이 ExploitBench 12%를 유지하는지 측정한 내용이 없다 — 역량 수치와 안전장치 수치는 따로 보고되며, 이 페이지는 둘을 결합하지 않는다.

CAISI의 4개월 지체 수치는 이제 두 가지를 짊어져야 한다. NIST의 Center for AI Standards and Innovation은 GLM-5.3을 "the most cyber-capable open-weight model released to date", 미국 프런티어보다 4개월 뒤로 부른다. 안전장치가 있는 4개월 지체와 없는 4개월 지체는 같은 정책 대상이 아니며, Frontier Pacing은 전자를 측정해 왔다.

현재 수준 (2026-09-28)

파생물이 Apache-2.0 라이선스를 좁혔고, 그렇게 한 당사자는 랩이 아니다 (2026-09-26)

이 페이지가 기록한 모든 좁히기는 그 모델을 훈련한 랩이 했다 — Qwen-Image-2.1 의 Alibaba / Qwen AI Lab, GLM-5.3 의 매출 게이트형 보안 검토 조항을 넣은 Z.ai, 2026-08-17 의 "한 벤더, 두 라이선스" 항목. 이것은 하류에서, 아무것도 훈련하지 않은 쪽이 했다.

UkisAI 의 Swift 1.5 는 Qwen 3.8 27B 의 적응물이고, 그 기반은 "Copyright 2026 Alibaba Cloud, Apache License 2.0" 이다. 적응된 가중치는 Swift Open License v1.0 으로 배포된다: 게이트된 접근, 개인·연구·교육·평가 용도 무료, 연 매출 US$1,000,000 까지 상업적 사용 무료, 그리고 그 문턱을 넘으면 별도의 Swift Enterprise License 필요 (source).

왜 이 페이지에 속하는가. Apache-2.0 은 정확히 이것을 허용한다 — 허용적 라이선스는 더 엄격한 라이선스가 자기 위에 쌓이는 것에 대해 허용적이고, 여기에 위반은 없다. 이것이 보여 주는 바는 가중치 집합의 라이선스가 모델의 속성이 아니라 그것을 마지막으로 만진 당사자의 속성이라는 것이며, 이 페이지는 랩들의 라이선스가 사용자에게 도달하는 것을 규율하는 것처럼 놓고 논쟁해 왔다. 그것들은 첫 홉을 규율한다. 허용적이었기 때문에 선택된 기반 위에서 매출 게이트가 한 홉 아래에서 다시 나타나는 것은, 어떤 랩도 마음을 바꾸지 않은 채 오픈 웨이트 생태계가 게이트된 산출물을 만들어 내는 메커니즘이다.

매출 문턱은 GLM-5.3 의 것과 같은 모양이고 방아쇠는 다르다. GLM-5.3 의 조항은 보안 검토를 요구하기 위해 매출에 게이트를 걸고, 이것은 유료 라이선스를 요구하기 위해 매출에 게이트를 건다. 같은 도구가 하나는 안전 조건화에, 하나는 수익화에 쓰인 것 — 이 페이지의 열린 문제가 요구하면서 깨끗한 사례 둘을 좀처럼 얻지 못하는 구별이다.

보고된 결과, 그리고 모델 페이지가 없는 이유. 서로 다른 설정에서의 토큰 절감 수치 둘: 사고 토큰 −58.5% 에 품질 +0.35%, "여러 과제에서" 9.18× 속도 향상, 그리고 별개로 낮은 reasoning effort 에서 사고 토큰 약 −29% 이면서 기반 모델보다 높은 점수. 평가는 병합 체크포인트와 INT4 내보내기 셋에 걸쳐 GPQA-Diamond (198문항), IFBench (프롬프트 300개), AIME 2026 (30문제)를 다룬다. 모델 페이지는 만들지 않았으며, 그 이유는 2026-09-27 에 Qwen 3.8 27B 의 계열 동기 Hunyuan-A13B 가 페이지를 거절당한 것과 같다: huggingface.co 가 이 런에서 차단되어 있고, 모든 수치가 모델 카드의 검색 스니펫이며, 컨텍스트 창이 읽히지 않았고, 출시일은 명시된 것이 아니라 (r/LocalLLaMA 게시물에서 2026-09-26 으로) 상한이 잡혀 있다. ## Spec 표는 상대적인 "2 days ago" 로부터 Released 값을 주장할 수 없다. 라이선스 사실에는 스펙 표가 필요하지 않고, 여기서 중요한 것은 그 부분이다.

현재 수준 (2026-09-27)

"오픈" 이라 불린 출시가 둘 더 있고, 그 안에서 단어가 두 가지 다른 것을 뜻한다.

Ling-3.0-tiny — Ant Group (inclusionAI / AntLing), 2026-08-06 출시, +52일 만에 캡처 — 은 MIT 이며 BF16, FP8, INT4, GGUF 로 가중치가 공개되었다. Ming-Image-0.1-Design 에 이어 이 랩의 이틀 연속 캡처에서 두 번째 MIT 출시이고, MIT 는 어떤 모달리티든 중국 랩 출시에 대해 이 위키가 보유한 가장 관대한 라이선스로 남는다 (source).

Hunyuan-A13B Technical Report — Tencent — 은 "오픈소스" 80B/13B MoE 를 서술한다. 검색 패스들은 그 라이선스를 유럽연합, 영국, 대한민국을 적용 영역에서 제외하는 텐센트 자체 커스텀 라이선스로 제시한다 (source). 1차 자료로 읽지 못했으며, 사실이라면 이는 사용 분야 제한이 아니라 지리적 배제이고, 이 페이지가 이전에 보유하지 않은 범주다: Qwen-Image-2.1 의 Qwen Research License 는 상업적 사용을 제한하고, 영역 배제는 누가 아예 쓸 수 있는지를 제한한다.

그래서 최근 7일간 캡처된 출시로 본 9월의 그림은 표 하나다:

출시	개발사	진술된 조건	제한 유형
Ling-3.0-tiny	Ant Group	MIT	없음
Ming-Image-0.1-Design	Ant Group	MIT	없음
Qwen-Image-2.1	Alibaba	Qwen Research License	비상업
Hunyuan-A13B	Tencent	커스텀 텐센트 라이선스 (미확인)	지리적
이 페이지가 하지 않는 독해: 중국 랩들이 정책 차원에서 라이선싱을 갈라 가고 있다는 것. 세 랩의 네 출시가 한 주 안에, 그중 하나는 라이선스를 읽지 못했고 하나는 52일 지난 출시인 것은 추세가 아니다 — 관찰은 "오픈 웨이트" 가 같은 달에 MIT 와 영역 배제 커스텀 라이선스 양쪽에 쓰이고 있다는 것, 그리고 누군가 파일을 읽을 때만 이 위키가 둘을 구별할 수 있다는 것이다.

라이선싱이 아니라 주목에 관한 사실 하나를, 이 페이지의 전제가 관대한 조건이 하위 작업을 가능케 한다는 것이므로 여기 적는다: Ternary Bonsai 2 27B 는 PrismML 이 Qwen 파생 모델을 Apache 2.0 으로 재구축했기 때문에 존재한다. Ling-3.0-tiny 는 52일 동안 MIT 로 다운로드 가능했고 이 위키에서 그 위에 만들어진 것은 아무것도 없다 — 읽은 자료로 보이는 한 다른 어디에서도 없다. 관대한 라이선스는 필요조건이며 명백히 충분조건이 아니다.

현재 수준 (2026-09-26)

이틀 간격의 중국 이미지 모델 두 개, 라이선스는 정반대 방향 (2026-09-20 / 2026-09-22)

Qwen-Image-2.1 은 2026-09-20, 비상업 조건인 Qwen Research License Agreement 아래 나왔다 — 이 위키가 기록한 Alibaba / Qwen AI Lab 릴리스 중 관대하지 않은 조건 아래 나온 첫 사례이며, 이 페이지가 신뢰할 만하게 열려 있다고 다뤄온 라인이다.

Ming-Image-0.1-Design 은 2026-09-22, MIT 아래 나왔다 — 이 위키가 보유한 어떤 중국 이미지 모델에 대해서도 가장 관대한 라이선스이며, inclusionAI 로 공개하는 Ant Group (inclusionAI / AntLing) 의 것이다. 6B 모델 두 개와 오픈소스 Agent Skill 두 개 (source).

이 쌍이 요점이며, 라이선스 정책을 국가적 자세로 읽는 해석을 반박한다. 중국 연구소 둘이 이틀 간격으로 같은 모달리티에서 반대 방향으로 움직였다. Alibaba 의 변경을 설명하는 것이 무엇이든 그것은 관할권 제약이 아니다. 그랬다면 Ant Group 도 그 아래 있었을 것이다.

여기서 MIT 가 가능하게 하는 것은 추상이 아니라 구체다. Ternary Bonsai 2 27B 가 이 위키의 실제 사례다: PrismML 이 2026-09-17 에 Qwen3.8-27B 파생 모델을 Apache 2.0 아래 다시 만들었다. 그것은 Qwen-Image-2.1 이 지금 달고 있는 조건 아래서는 불가능하고, MIT 아래서는 가능하다.

두 라이선스 선택 어느 쪽에 대해서도 명시된 이유가 읽은 자료에 없다 — 그 부재는 2026-09-21 에 Qwen 페이지에 기록되었고 여전히 부재하며, Ant Group 역시 근거를 내놓지 않았다.

확립되지 않은 것: Ming-Image 릴리스에 대해 1차 문서를 하나도 읽지 못했다 — 모델 카드도, README 도, 라이선스 파일도 없다. huggingface.co 는 표준 정책에 따라 connect_rejected 를 반환하고 github.com 은 이번 런에서 접근하지 않았다. MIT 라는 사실 자체가 라이선스 파일이 아니라 검색 패스 두 개에 의존한다. 두 라이선스가 가중치뿐 아니라 생성된 출력에까지 미치는지는 양쪽 모두 다루어지지 않았다.

이 페이지가 다투는 격차가 다섯 개의 숫자로 의회에 제시되었고, 이 위키는 그 전부를 대조할 수 있다 (2026-09-21)

Nathan Lambert 가 오픈 웨이트 모델에 관한 의회 준비 원고를 공개했다. 미중 경쟁의 틀에서 오픈 웨이트 모델의 현황을 의원과 보좌진 에게 브리핑한 것을, 공개용 "오픈 모델 현황 보고" 로 확장했다 (source).

수치는 그것이 놓인 열 이름 Artificial Analysis Intelligence Index 와 함께, 2026-09-14 기준으로 인용한다:

모델	제작사	Artificial Analysis Intelligence Index
GLM-5.3	Z.ai	45
Kimi K3	Moonshot AI	44
GLM-5.3-Flash	Z.ai	42
Inkling	Thinking Machines Lab	26
Nemotron 3 Ultra	NVIDIA	23
다섯 개 전부가 이 위키 자신의 같은 리더보드 캡처와 셀 단위로 일치한다
(source). 하루 앞선 캡처다. 제3자의
대표 수치를 이 저장소가 이미 갖고 있던 스냅샷과 대조할 수 있었던 것은 처음이고, 결과는 일치다.
티어가 있는 두 행은 max 에서 맞는다.

각각 한 패스뿐이고 여기서 대조할 수 없는 주장 둘: 미국 쪽 선두 오픈 모델들은 2026년 6월과 7월에 나왔고 중국 쪽보다 갱신 빈도가 낮다, 그리고 중국 랩들은 더 높은 점수의 모델을 미국 기업보다 2~6개월 먼저 낸다.

이 페이지의 이전 판독값과 이번 판독값 사이에 지수가 개정되었고, 둘을 맞세우는 것은 무효다. 이 페이지는 여전히 2026-08-02 기준 Inkling 41 대 Claude Opus 5 (max) 61 을 싣고 있다 (source). 2026-09-13 에 같은 보드의 천장은 53 이고 Inkling 은 26 이며, 같은 일곱 주 동안 Kimi K3 (max) 는 57 → 44 로 움직였다. 천장이 8점 내려가는 동안 한 모델이 15점을 잃은 것은 재척도이지 역량 하락이 아니고, 열 이름도 스냅샷 자신의 머리말도 그 사실을 말하도록 바뀌지 않았다. 두 판독값은 각자의 날짜와 함께 이 페이지에 남으며, 한쪽의 수치를 다른 쪽의 수치와 맞세우지 않는다.

이것이 해결하지 않는 것. 1차 읽기 없음 — interconnects.ai 와 aiweekly.co 둘 다 EGRESS_BLOCKED 로 응답하므로 위의 구성은 패스 수를 단 검색 발췌다. 읽은 어디에도 청문회와 위원회와 날짜가 없고, 속기록의 존재 여부도 없다. 에세이가 채택 양상을 다룬다고 서술되는데도 채택이나 다운로드 수치 는 어느 패스에도 없으며, 정책 권고 도 기록되지 않았다: Lambert 가 의회에 무엇을 요청했는지는 읽은 자료에 없다. 다섯 모델 표 바깥의 것 은 아무것도 복원되지 않았다.

라이선스를 넓히기만 해 온 랩이 하나를 좁혔고, 이유를 말하지 않았다 (2026-09-20)

Alibaba 가 Qwen-Image-2.1 을 Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT 아래 공개했다. September 20, 2026 자이며 라이선서는 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd. 다. 허여는 "FOR NON-COMMERCIAL PURPOSES ONLY" 이고, 문서 안에서 "Non-Commercial" 은 "for research or evaluation purposes only" 로 정의되며, 상업적 이용은 model-business@notice.qwencloud.com 에서 받는 개별 협의 라이선스를 요구한다 (LICENSE) (source).

두 개의 패스가 이것이 Apache 2.0 으로 나갔던 이전 Qwen-Image 계열로부터의 변경이라고 말하며, 한 패스는 Apache 라이선스의 2512 와 Edit-2511 모델은 영향을 받지 않는다 고 덧붙인다.

기존 오픈 웨이트 랩이 조건을 좁힌 것을 이 페이지가 기록한 것은 처음이다. 여기 실린 모든 라이선스 항목은 반대 방향이었거나 제자리였다 — Alibaba 자신의 Qwen3.8 이 2026-08-12 에 열렸고, Qwen-Drive 는 09-07 에 코드·가중치·데모 데이터 전부를 Apache 2.0 으로 냈고, Thinking Machines 는 프런티어 규모에서 Apache 2.0 으로 냈고, Z.ai 의 GLM-5.2 베이스는 MIT 이며 내려받을 수 있다. 앞서 기록된 두 건의 제약은 새 계열에 붙은 새로운 조건 이었다 — MiniMax 의 지역 배제 (2026-08-03) 와 GLM-5.3 의 단계적 플래그십 보류 — 관대했던 계열이 덜 관대해진 것이 아니었다.

이것은 두 절 아래의 질문을 시험하는 가장 날카로운 도구다 — "오픈 웨이트는 여전히 역량을 넘겨주는가?" 그 질문은 랩이 역량을 만든 부분은 쥔 채 오픈 웨이트 약속을 충족할 수 있는지를 묻는다. 이것은 Z.ai CEO 가 기술하는 사후 학습 분할보다 무딘 도구다: 가중치는 온전히 공개되고 상업적으로 쓸 권리가 통째로 유보된다. 배포할 수 없는 내려받기 가능한 체크포인트는, Mozilla 의 다운로드·파생 집계를 포함해 이 페이지의 추적 지표가 쓰는 모든 잣대로는 열려 있고, 모든 상업 사용자에게는 닫혀 있다.

구체적인 대가는 이미 이 위키에 있다. 2026-09-17 에 이 페이지는 PrismML 이 Qwen 3.8 27B 의 3진 양자화인 Ternary Bonsai 2 27B 를 Apache 2.0 으로 공개했다고 기록했고, 그럴 수 있었던 것은 Alibaba 의 라이선스가 허용했기 때문이다. Qwen-Image-2.1 에 같은 일을 하려면 Hangzhou Tongyi 로부터 협의 라이선스를 받아야 한다. 이 페이지가 오픈 웨이트의 편익으로 재는 파생 생태계가 바로 비상업 조항이 걷어내는 것이다.

확인되지 않았고, 확인되면 해석이 정해질 부분: 변경 이유가 읽은 자료 어디에도 명시되어 있지 않고, 읽은 조항들은 연구 라이선스가 가중치뿐 아니라 생성된 출력물까지 미치는지를 다루지 않는다. 이것이 이미지 계열에 국한되는지 Qwen 전반의 방향인지 말하는 자료도 없다 — 언어 계열의 다음 릴리스가 시험대다.

이 페이지가 다투는 양을 남이 반년마다 재고 있었고, 이 위키는 두 판본 중 어느 것도 담은 적이 없었다 (2026-09-15)

Mozilla 가 2026-09-15 에 The State of Open Source AI v1.1 을 발행했다. 데이터 기준일은 2026-09-01 이다. 두 번째 판이고 v1.0 은 2026-07-14 에 나왔다. 오늘 이전까지 이 위키 전체에서 "Mozilla" 를 찾으면 아무것도 나오지 않았다 — 이 페이지가 추적하려고 존재하는 바로 그 격차에 대한 반복적이고 날짜가 붙은 측정이 63 일 동안 누락돼 있었고, r/LocalLLaMA 스레드가 그 보도를 링크한 덕분에 이제서야 잡혔다. stateofopensource.ai 는 EGRESS_BLOCKED 로 응답하며 이 저장소 차단 목록에 새로 올랐다. 퍼스트파티 확인 없음, 검색 패스 두 번 (source).

v1.1 의 수치이며, 표시가 없으면 v1.1 보도를 읽은 한 패스에서 나온 것이다:

Measure	v1.1 value
오픈-클로즈드 역량 격차, Mozilla 가 METR task-horizon 데이터에 맞춘 값	약 4.4 개월
같은 격차, Mozilla 가 부합한다고 밝힌 Epoch AI 추정치	4 개월
같은 격차, 보고서 본문에서 읽은 Epoch Capabilities Index (2 번째 패스)	약 8 점 ≈ 4 개월
역량 배가 주기, 오픈	3.9 개월
역량 배가 주기, 클로즈드	5.5 개월
2026 년 8 월 토큰 물량 기준 OpenRouter 상위 10 개 중 오픈 웨이트	8 개, 그중 7 개가 중국산
최상위 오픈 모델 대 클로즈드 선두, Artificial Analysis Intelligence Index	3 점 뒤지고 가격은 60%
최상위 오픈 모델 대 Claude Fable 5, 같은 지수	2 점 뒤지고 가격은 30%
배가 주기 한 쌍이 가장 강한 주장이면서 가장 출처가 약하다. 오픈 역량이 3.9 개월마다,
클로즈드가 5.5 개월마다 두 배가 된다면 격차는 4 개월에서 안정된 것이 아니라 좁혀지는
중이고, 4 개월이라는 수치는 안정 상태가 아니라 수렴 중인 수열의 스냅샷이 된다. **한 패스,
읽지 못한 방법론, 두 번째 출처 없음.** 이 페이지는 그 위에 아무것도 쌓지 않는다.

섞기 쉬우면서 서로 다른 수치라서, 주의 셋을 적어 둔다. (1) Artificial Analysis Intelligence Index 와 Epoch Capabilities Index 는 서로 다른 계측기다. "3 점" 과 "8 점" 은 비교 가능하지 않고 여기서 합치지 않는다. (2) OpenRouter 집계는 한 마켓플레이스의 토큰 물량이다 — 개발자가 무엇으로 라우팅하는지에 대한 측정이지 배포된 역량이 아니며, 읽은 자료도 그렇게 주장하지 않는다. (3) v1.0 의 헤드라인 수치는 두 달 지난 것이면서 거의 똑같이 읽힌다: 격차가 3% 로 좁혀졌다, 평균 격차 3.3 퍼센트포인트, 3 년 동안 비용 최대 50× 하락, 개발자 950 명 이상 설문. 그것은 7 월 것이다. 나중 런이 그것을 9 월 것으로 발행하지 않도록 스냅샷에 기록해 뒀다.

여기서 왜 중요한가. 이 페이지는 두 달 동안 무엇이 보류되고 있는가를 다퉈 왔다 — 라이선스 조건, 역량, 접근 명단, 안전 게이트. Mozilla 가 재는 것은 그 보류가 여전히 무언가를 지탱하는가이고, 수요 측에서의 답은 대체로 아니라는 것이다: 개발자가 실제로 라우팅하는 모델은 물량 기준으로 대부분 오픈이고 대부분 중국산이다. 그것은 프런티어가 아니라 트래픽에 대한 주장이며, 둘은 올해 내내 벌어져 왔다.

7B 모델이 격차는 규모가 아니라 도구 사용으로 좁힌다고 주장하며 스택 전체를 공개한다 (2026-09-11, 2026-09-17 포착)

ZGCM-1: A Fully Open and Extremely Efficient Foundation Model for Math and Agentic Search — ZGCM-1. 작은 모델은 열린 웹을 수동적으로 암기할 수 없지만, 의도적인 내부 사고와 능동적인 외부 도구 사용을 결합하면 파라미터 용량 한계를 넘어설 수 있다는 전제 위에서 256K 컨텍스트를 대상으로 처음부터 학습된 7B dense 모델이다. Qwen3-235B-A22B 와 GLM-5.1 을 지목하며 "수십 배 큰 프런티어 모델과 견줄 만하다" 고 밝히고, 16K 사전학습 time-to-loss 에서 약 4.2× 개선을 주장한다 (source).

공개 목록은 이 페이지가 보유한 것 중 가장 길다: 사전학습·중간학습·사후학습 각 단계의 가중치, 중간 체크포인트, 학습 코드, 단계별 데이터와 데이터 레시피, W&B 로그. 여기 이미 있는 비교 가능한 두 전체 스택 공개 — K2 Horizon (2026-09-03, Apache 2.0 로 가중치 와 코드, 학습 데이터·설정·로그 포함) 과 Hy4 preview (데이원 Apache 2.0) — 에 견주면 ZGCM-1 은 데이터 레시피와 학습 로그를 더하고, 둘 중 어느 쪽보다도 두 자릿수 배율 작다.

그러면서 라이선스를 적지 않는다. 이 페이지가 8 월에 반복해 확인한 것은 제약이 라이선스 안으로 옮겨 갔다는 점이다. "완전 개방" 이라면서 읽은 자료에 라이선스가 명시되지 않은 공개물은 그 발견의 정확한 형태다. 저자도 소속도 랩도 적히지 않았다 — 논지 전체가 개방성인 공개물에서, 그것 없이는 확인할 수 없는 단 하나의 항목이 그것이다. "견줄 만함" 이 역량 주장을 지탱하는데 읽은 자료 안에 스위트도, 스플릿도, 하네스도, 점수도 붙어 있지 않다.

한 국가 원수가 오픈소스 블록을 제안했고, 그것은 연설이다 (2026-09-13)

2026-09-13 뉴델리 BRICS 정상회의에서 시진핑은 중국이 BRICS 국가들을 위한 "인공지능 오픈소스 지대" 창설을 주도하겠다고, "오픈소스와 포용적 AI 이니셔티브" 의 일부로 발표했다. 대규모 언어 모델의 개발과 활용에 대한 협력과 BRICS 국가를 위한 전문 연구·훈련 설립을 약속했으며, 명시된 목표는 회원국이 소수 기업과 국가가 통제하는 기술에 의존하는 대신 협력하는 "열린 생태계" 다 (2 패스) (source).

읽은 자료 안에 문안도, 헌장도, 예산도, 일정도, 회원 명단도, 운영 기구도, 법적 문서도 없다. 연설 약속으로 기록하며, 실제로 그것이다 — 그리고 AI Governance 에만이 아니라 여기에도 기록하는 이유는, 이 페이지가 7 월부터 오픈 웨이트 분열이 공식화되고 지정학화됐다는 것을 문서화해 왔기 때문이다. 그 흐름에서 지금까지의 모든 수단은 수출 통제, 제재, 라이선스 조건을 통과했다. 이것은 오픈 쪽을 블록으로 조직하자는 첫 제안이고, 위의 Mozilla OpenRouter 집계에서 오픈 모델 여덟 중 일곱을 공급하는 나라에서 나왔다. 그 인접성은 이 위키의 것이며, 읽은 자료 가운데 둘을 연결하는 것은 없다.

보류되던 것이 애초에 가중치만은 아니었고, 한 릴리스가 나머지를 공개했다 (2026-09-03)

아래의 모든 항목은 가중치를 두고 다툰다. 나오는지, 언제 나오는지, 어떤 라이선스로 나오는지. K2 Horizon 은 축을 옮긴다. IFM (Institute of Foundation Models (IFM), MBZUAI 소속) 이 모델 여섯 개, 0.9B 부터 375B 까지를 가중치와 코드 모두에 적용되는 Apache 2.0 으로 공개했고, 그와 함께 학습 데이터(재배포 라이선스가 허용하는 범위에서), 중간 체크포인트, 학습 설정, 세밀한 로그, 평가 결과를 발행했다. 제한된 데이터셋에 대해서는 데이터 대신 출처 설명, 구축 방법, 혼합 레시피를 공개한다 (source).

이는 이 페이지가 보유한 어떤 릴리스보다도 엄밀히 더 많다. 8월의 논쟁은 여부 → 시점 → 조건 으로 흘렀고, 도달한 가장 관대한 답은 Hy4 preview 의 Apache 2.0 가중치였다. 모델을 재현하려면 레시피도 필요한데, 지금까지 이 페이지의 어떤 릴리스도 그것을 내놓지 않았다.

릴리스	가중치	코드	데이터	레시피 / 로그
K2 Horizon (2026-09-03)	예, Apache 2.0	예	라이선스 허용 범위에서	예
Hy4 preview (2026-08-28)	예, Apache 2.0	읽지 못함	아니오	아니오
GLM-5.3 (2026-08-28)	예, 자체 라이선스 + 매출 조건	아니오	아니오	아니오
Muse Glimmer (2026-08-10)	예, Apache 2.0	아니오	아니오	일부 (증류 출처 명시)
공개하지 않은 것은 스코어카드이고, 이는 통상적인 누락을 뒤집는다. 위의 다른 모든 릴리스는 벤치마크 수치를 싣고 레시피를 감추는데, 이것은 레시피를 싣고 수치를 감춘다. IFM 은 "모든 크기 등급에서 최상급 성능", 0.9B, 3.7B, 7B 에서의 state of the art, 그리고 자기 크기의 2.6배까지의 오픈 웨이트 MoE 모델과 대등하거나 그 이상을 주장하는데, 읽은 자료 어디에도 벤치마크 이름도 점수도 붙어 있지 않다. 재현성을 위해 최적화된 릴리스가 정작 재현할 수치를 아무에게도 주지 않는 것은 이상한 형태이고, 이 페이지는 그 발표에 두 번의 검색 패스가 놓친 표가 있었으리라 가정하는 대신 그대로 기록한다.

이것이 생태계를 움직이는지는 별개의 질문이고, 이 페이지 자신의 데이터는 그리 크지 않으리라고 말한다. 83% / 1% 다운로드 분포는 1B 미만 모델이 전체 누적 다운로드의 83% 를 가져가고 100B 초과가 1% 를 가져간다는 것이다. K2 Horizon 의 0.9B, 3.7B, 7B 는 그 분포의 두꺼운 쪽에 있고, 375B 플래그십은 1% 쪽에 있다.

배포 계층의 주인이 실제로 바뀌었고, 이번에는 공시다 (2026-09-02/03)

아래 항목은 이 인수를 보도 신뢰도로, 두 매체가 서로 어긋난 채 기록하고 있다. 확정됐다. NVIDIA 는 2026-09-02 Hugging Face 를 약 $12.93 billion 에 인수하는 확정 계약을 체결했고, Form 8-K 로 공시했으며, 규제 승인을 조건으로 2027년 상반기 종결이 예상된다 (source).

왜 두 엔티티 페이지가 아니라 이 페이지에도 있는가: 이 페이지가 근거로 삼는 83% / 1% 수치는 Hub 가 자기 자신에 대해 발행하는 데이터이고, 그 Hub 를 오픈 웨이트가 돌아가는 컴퓨트를 파는 회사가 인수한다. Jensen Huang 은 플랫폼이 AI 생태계 전체에 열린 채로 남을 것이며 NVIDIA 컴퓨트가 필수가 아니라고 말한다. 그것은 말로 된 약속이고, 읽은 자료 어디에도 그것을 계약 조항이나 그 말을 한 사람보다 오래 가는 어떤 장치에 붙여 두지 않았다.

지금까지 가장 큰 오픈 릴리스가 조건은 가장 적게 달고 나왔고, 라이선스는 Apache 2.0 이다 (2026-08-28)

Tencent 가 Hy4 preview — 총 770B 파라미터, 활성 49B — 을 공개하고 같은 날 BF16 체크포인트와 FP8 양자화 양쪽 모두를 Apache 2.0 으로 오픈소스화했으며, ModelScope · GitCode · CNB 에 미러링했다 (source).

이것이 놓인 2주를 배경에 두고 읽어야 한다. 그 2주 동안 이 페이지가 기록한 것이 바로 조건들이기 때문이다. 15일 안에 중국 오픈 웨이트 릴리스가 셋이었고, 라이선스는 모델 자체보다 더 깔끔하게 갈린다:

모델	가중치	라이선스	붙은 조건
GLM-5.3-Flash	2026-08-26, 첫날	MIT	없음
Hy4 preview	2026-08-28, 첫날	Apache-2.0	없음
Qwen3.8-Flash-Next	2026-08-26, 카운트다운으로	qwen-community-1.0	라이선스 조항은 여기서 읽지 않음
GLM-5.3	2026-08-28, 2주 게이트 이후	glm-5.3	그룹 매출 100억 달러 초과 사업자에 대한 보안 심사
이 그룹에서 가장 큰 모델이 가장 느슨한 조건을 달고 있다. 조건을 붙일 이유로 이 페이지가 기록해 온 모든 논거 — Z.ai 가 자진해서 밝힌 사이버 역량 공개, MiniMax H3 이 달고 나온 지역 배제 조항, GLM-5.3 을 2주 붙잡아 둔 안전 게이트 — 는 역량에 비례하는데, Hy4 preview 는 총 파라미터로 넷 중 네 배 큰 이번 주 최대 산출물이다. Tencent 는 그것을 조건 없이 공개했다. 이는 그 조건들이 불필요하다는 증거가 아니라 랩들이 무엇을 선택하는가에 대한 데이터 포인트다: 제3자가 이 모델을 전혀 측정하지 않았으므로 무엇이 공개되었는지는 Tencent 바깥의 누구도 아직 모른다.

아키텍처는 오픈 웨이트 논거가 의도대로 작동하는 또 다른 절반이다. Hy4 preview 의 어텐션 모듈은 Gated DeepSeek Sparse Attention 으로 명명되어 있다 — 경쟁사가 공개한 기법 위에 세운 Tencent 프런티어 모델이다. 이 페이지는 오픈 웨이트를 주로 유통의 문제로 기록해 왔는데, 여기서는 재사용이 설계 층위에서 일어났다.

안전 게이트가 예정대로 닫히고, 라이선스가 두 번째 조건으로 드러나다 (2026-08-28)

GLM-5.3의 가중치가 2026-08-28에 공개되면서 Z.ai가 2026-08-14 출시에 붙인 2 주 창구가 닫혔다 — 이 페이지가 중국 연구소가 오픈 웨이트를 API 와 함께 내놓는 대신 명시된 안전 평가 뒤로 미룬 첫 사례로 기록한 그 창구다. 창구는 명시된 날짜에 닫혔다. zai-org/GLM-5.3은 141 개의 FP8 .safetensors 샤드를, 형제 BF16 저장소는 282 개를 담고 있다 (source).

이 페이지가 미상으로 기록해 둔 두 가지가 이제 1 차 산출물로부터 답을 얻었고, 두 답 모두 릴리스 자체보다 흥미롭다.

게이트가 무엇을 위한 것이었는가. 모델 카드가 스스로 밝힌다: "사후 학습을 확장하면서 사이버 역량이 예상보다 빠르게 발달했다", 이 모델은 취약점 발견에서 "CyberGym 최고 수준"이며 그 이득은 "익스플로잇 체인 위쪽으로 갈수록 가장 크고, 거기서 익스플로잇 벤치마크에서 GLM-5.2 의 두 배를 넘는다". 이는 한 연구소가 계획하지 않은 역량 성장을 릴리스 지연의 이유로 공개한 것이며, Preparedness Framework가 추적하는 프레임워크 바깥의 연구소로부터 나온, 책임 있는 스케일링 공개가 취하는 형태다. 평가가 무엇으로 이루어졌는지, 누가 수행했는지, 무엇을 결론 내렸는지는 명시되지 않는다.

라이선스는 MIT 가 아니며, 그 형제의 것은 MIT 였다. GLM-5.3 은 glm-5.3 아래 배포된다: MIT 형태의 허락에 조항 하나가 더해진 것으로, 그룹 매출이 연속 12 개월 동안 $10 billion 을 초과하는 "Model as a Service" 사업자는 상업적 사용 전에 Z.AI 의 보안 심사를 통과해야 하며 그 범위는 "Z.AI 가 합리적으로 정한다". Model as a Service 는 "입력, 파라미터 또는 학습 데이터에 대해 실질적 통제를 행사할 수 있게 하는 방식"의 제3자 추론·파인튜닝 접근으로 정의되고, 모델 능력이 특정 기능이나 하네스에 임베드된 최종 사용자 제품과 단순 요청 중계는 제외된다. GLM-5.3-Flash는 이틀 앞서 MIT 로 배포되었다.

이는 이 페이지에서 "오픈 웨이트"가 취한 네 번째 형태이며, 모델이 무엇인지나 언제 나오는지가 아니라 당신이 누구인지를 기준으로 게이트를 거는 첫 형태다. $10 billion 매출 문턱은 하이퍼스케일러와 최대 모델 벤더를 고르고 그 밖의 누구도 고르지 않는다 — 자가 호스팅 사용자나 스타트업이나 연구소는 문면상 조항 2 의 영향을 받지 않는다. Llama 자신의 과거 MAU 문턱과 견주면 낯익은 도구가 낯선 방향을 향한 것이다: 최대 서구 서빙 플랫폼들에 대한 승인 권한을 유보하는 쪽이 중국 연구소다.

그리고 이 페이지가 기록한 긴장을, 게이트를 비우는 방향으로 해소한다. GLM-5.3은 Z.ai 의 "Cybersecurity Trusted Access" 등급도 함께 지니고 있는데, 그 아래에서 "모델의 가장 민감한 공격적 역량은 검증된 사용자에게만 유보"된다. 카드에도, 라이선스에도, 저장소에도 그 프로그램에 대한 언급이 없다. 공격적 역량에 대한 검증 접근 통제는 그것이 게이트하는 가중치의 공개를 견디지 못한다 — 이제 누구든 Z.ai 를 거치지 않고 이 모델을 돌릴 수 있다. 이 질문은 처음 기록되었을 때보다 날카로워졌고, 덜 열려 있지 않다.

배포 계층의 주인이 바뀐다는 보도 (2026-08-26/27)

이 페이지의 모든 논의 — 규제, 라이선스, 70B 미만을 누가 공개하는가, 83% / 1% 다운로드 분할 — 는 어딘가에 게시된 모델에 대한 논의이고, 실제로 그 어딘가는 Hugging Face 다. 2026-08-26/27 에 두 매체가 NVIDIA 의 인수를 보도했다: The Information 은 $12.9 billion 에 합의되었다고, Business Insider 는 $13 billion 이상으로 협상 중이며 거래에 이르지 못했고 결렬 가능성이 있다고 전한다. 양사 어느 쪽도 아무것도 확인하지 않았고, 이 모순은 여기에서 해소하는 대신 Hugging Face 에 기록한다 (source).

왜 회사 페이지에만이 아니라 이 페이지에 속하는가. 이 페이지에서 가장 강한 단일 근거는 다운로드 분포다 — 파라미터 수를 밝힌 모델 중 1B 미만이 누적 다운로드의 83% 를 가져가고 100B 초과가 1% 를 가져간다 — 그리고 그 수치는 Hub 가 자기 자신에 대해 발표한 것이다 (source). 이미 자기 보고 지표였다. 그 모델들이 돌아가는 하드웨어를 사업으로 하는 회사의 소유가 된다면, 그것은 상업적 이해가 붙은 자기 보고 지표가 된다. 이는 근거에 붙는 단서일 뿐 누구의 행동에 대한 예측이 아니며, 보도가 뒷받침하는 유일한 결론이다.

읽은 어떤 자료도 호스팅 조건, 라이선스, 모델 제공자 사이의 Hub 중립성을 다루지 않는다. 그것들이야말로 이 페이지를 실제로 바꿀 질문들이고, 어떤 자료도 답하지 않는다.

아키텍처 공개로 쓰인 오픈 릴리스, 그리고 모두의 잣대로 쓰인 오픈 체크포인트 (2026-08-26)

하루에 나온 두 항목이고, 같은 단어의 서로 다른 용법이다.

Alibaba 가 Qwen3.8-Flash-Next 를 명시적인 아키텍처적 목적과 함께 오픈 공개로 예고했다. ModelScope 티저는 그것을 "다가올 Qwen4 계열을 떠받칠 차세대 아키텍처" 위의 오픈 웨이트 멀티모달 MoE 로 기술하고 Qwen4 자체는 아니라고 명시하며 — 플래그십에 앞서 아키텍처에 먼저 접근하게 해 주는 것 — standard 와 FP8 두 형태로, 2026-08-26 23:00 UTC+08:00 에 맞춰 두었다 (source).

이 페이지가 기록한 모든 오픈 릴리스는 공개적으로 발표된 제품이었다. 이번 것은 명시된 기능이 정작 중요한 모델이 출하되기 전에 생태계가 아키텍처에 맞춰 도구를 짓게 하는 것이다 — 유통 기제가 아니라 조율 기제로서의 오픈 웨이트다. 라이선스는 unknown 이며, Qwen 3.8 Max 이 가중치가 나온 2026-08-12 이후로 그러했던 것과 같다. 그리고 그것에 대한 어떤 벤치마크 수치도 존재하지 않는다. 유통되는 파라미터 수치들은 서로 어긋나며 모델 페이지에 사실이 아니라 상충으로 기록된다.

한편 GPT-OSS 120B 는 하루에 서로 무관한 두 가지 일을 했다. OpenAI 가 Jalapeño 추론 ASIC 을 재면서 쓴 세 오픈 모델 중 하나이고 (source), 나머지는 DeepSeek R1 670B 와 Moonshot 의 Kimi K2.5 다 — 그리고 동시에 Quantization-Aware Healing: A Practical Recipe for Recovering Compressed, 4-Bit LLMs (arXiv:2608.20953) 의 출발 체크포인트이기도 하다. 그 논문의 GPT-OSS 120B → 60B → MXFP4 파이프라인은 오픈 웨이트 Hypernova-60B 를 낳았고, 자신의 bfloat16 원천을 9개 중 7개 벤치마크에서 대등하거나 상회하며 가중치 메모리는 약 4배 적다고 보고된다 (source).

이 페이지의 어떤 정책 논설도 하지 않는 오픈 웨이트 옹호 논거가 그것이다: 칩 벤더와 압축 연구소는 둘 다 가진 체크포인트가 없었다면 아무것도 비교할 수 없었다. 공유된 잣대가 외부효과이고, 그것은 이 페이지가 세는 모든 채택 수치에서 보이지 않는다.

생태계가 집계됐고, 다투고 있는 대상은 그중 1% 다 (2026-08-16, 2026-08-24 포착)

아래의 모든 항목은 프런티어 오픈 웨이트를 두고 다툰다 — 누가 조 단위 파라미터 모델을 공개해도 되는가, 어떤 라이선스로, 어떤 역량을 잠근 채로. Hugging Face 의 State of Open Models: Summer 2026 은 그 논쟁에 처음으로 분모를 놓는데, 그것도 실제로 다운로드가 일어나는 플랫폼에서 나온 숫자다 (source).

파라미터 수를 명시한 모델들 가운데 1B 미만이 전체 기간 다운로드의 83% 를 가져가고 100B 초과는 1% 를 가져간다. 공개 모델 리포지터리는 2026년 1월부터 8월 사이 243만 → 296만 으로 늘었고, 데이터셋은 100만 을 처음 넘었으며, Spaces 는 100만 → 144만 이 되었다. 이 격차에 대한 글 자신의 예시는, 조 단위 파라미터의 중국 모델들이 헤드라인을 가져가는 동안 작은 문장 임베딩 모델 하나가 16억 회 가까이 내려받아진다는 것이다.

이 페이지에 비추어 읽으면 양방향으로 불편하다. 오픈 웨이트를 제한하자는 보안 논거는 1% 에 대해 제기된다 — 프런티어 에이전트·사이버 역량을 가진 모델들 — 따라서 그쪽을 겨눈 정책은 실제 사용량의 거의 아무것도 건드리지 않으며, 이는 그 제한이 오픈소스에 대한 공격이 아니라 좁은 조치라는 가장 강한 논거다. 동시에 이는 제한을 둘러싼 싸움이 이 생태계의 가치가 있는 곳이 아니라는, 그리고 양 진영이 꼬리 부분을 두고 다퉈 왔다는 가장 강한 논거이기도 하다. 어느 쪽 독해도 Hugging Face 의 것이 아니다. 글은 정책적 결론을 내리지 않은 채 이 분포를 보고하며, 이 페이지도 그렇게 한다.

로컬 추론에는 분명한 선두가 있고 중국 쪽이다. 월간 GGUF 다운로드: Qwen 3,960만, Gemma 2,080만, Llama 750만 — Qwen 이 Gemma 의 약 1.9배, Llama 의 약 5.3배이며, Qwen 모델 기반 파생이 151,000개 이상으로 어떤 계열보다 많다. → Alibaba / Qwen AI Lab

그리고 배포 전략은 이 페이지가 릴리스마다 기록해 온 방식대로 연구소별로 갈린다. Moonshot, MiniMax, Xiaomi, Z.ai 는 70B 미만을 사실상 내놓지 않는 반면, Tencent 와 Alibaba Qwen 은 1B 미만부터 전 구간을 아우른다. 이는 오픈 웨이트를 역량 주장으로 내놓는 것과 배포 전략으로 내놓는 것의 차이이며, Moonshot AI, MiniMax, Z.ai 가 이 페이지에 프런티어 릴리스 항목으로만 등장하는 이유를 설명한다: 그들은 그 밖의 것을 내놓지 않는다.

라이선스에 대해서는 이 페이지가 보유한 내용과 일관된다: Gemma 4, gpt-oss-120b, GLM-5, 그리고 대부분의 Qwen 변형은 실질적 제약이 없는 Apache 2.0 또는 MIT 이고, Llama 4 는 월간 활성 사용자 7억 을 넘으면 상업 조항이 발동되는 커뮤니티 라이선스를 단다.

포착 노트 — 이것은 이 분야가 아니라 이 파이프라인에 대한 사실이라서 적는다. 이 글은 아홉 번 연속 실행에서 시도했으나 놓쳤고 (2026-08-15 ~ 2026-08-23) 두 번의 주간 lint 로 이월되었다. huggingface.co 는 이 실행의 샌드박스에서 CONNECT 단계에 차단되어 있고, 검색이 인용할 만한 본문을 충분히 드러낸 적이 없었다. 이 글이 답하지 않는 것: 파라미터 수를 명시하지 않은 모델이 얼마나 되며 그것들을 제외한 것이 83%/1% 분포를 왜곡하는지, 그리고 GGUF 내려받기가 양자화 변형에 걸쳐 중복 제거되는지 — 더 많은 양자화를 내놓는 계열은 같은 채택률로도 더 많은 다운로드를 쌓는다.

오픈 웨이트가 기기 한 대에서 돌게 된 주에, 그것을 돌릴 메모리가 5배 비싸졌다 (2026-08-20)

FreeToken: Efficient Edge-Native MoE Serving with Bandwidth-Adaptive Execution (arXiv:2608.16157) 은 8GB 노트북 GPU 부터 단일 워크스테이션 GPU 까지의 하드웨어에서 20종 이상의 MoE 모델 을 서빙한다고 보고한다 — 노트북에서 35B, 게이밍 데스크톱에서 284B, 단일 워크스테이션 GPU 에서 753B GLM-5.2 — 고정된 오프로딩 계획을 거부하고 비어 있는 자원 위로 연산과 모델 상태를 다시 매핑하는 방식이며, 워크로드에는 실제 코딩·도구 사용 에이전트가 포함된다 (source).

이 페이지가 가진 가장 강한 용량 데이터포인트다: 수십 개 제공자가 상업적으로 서빙하는 모델이 기기 한 대에서 돈다. 모든 수치가 용량 주장이고 성능 주장은 하나도 없다 — 처리량도, 지연도, 양자화 수준도, 같은 가중치의 데이터센터 배치와 비교한 정확도 확인도 없다. 모델이 들어간다는 것은 서빙된다는 것이 아니다.

같은 주에 경제 조건은 반대로 움직였다. 소비자용 DDR5 가 전년 대비 최대 485% 올랐고, 128GB 키트가 최저 기록가 약 $329 에 대해 $3,399 — 대략 10배 — 이며, 주력 64GB 키트도 $1,000 을 넘었다. 제시된 원인은 AI 인프라 수요이고, 하이퍼스케일 고객이 업계의 향후 DRAM 생산능력 상당 부분을 선점한 것으로 보도되며, 읽은 어떤 전망도 2027년 말 이전의 완화를 예상하지 않는다 (source).

FreeToken 의 방법은 정확히 호스트 메모리와 대역폭을 GPU 용량으로 치환 하는 것이다. 즉 프런티어 오픈 웨이트를 집에서 돌릴 수 있게 만드는 기법이, 그것이 쓰는 자원이 희소해진 분기에 도착했다. 어느 쪽 소스도 다른 쪽을 언급하지 않으며, 이 짝짓기는 이 위키의 것이다. 그것이 얼마나 문제인지 가릴 수치 — 하드웨어 등급별 필요 호스트 RAM — 은 어느 쪽에도 공개되지 않았다.

한 벤더, 두 라이선스, 열하루 간격 (2026-08-17)

MiniMax Music 3.0 의 가중치가 2026-08-13 에 MiniMax-Music3 Community License 아래 공개됐다. 지역 제외가 없고, 호스팅된 엔드포인트를 호출하는 것만이 아니라 모델을 내려받아 직접 실행하는 것을 허용하는 것으로 보고된다 (source).

열하루 앞서 같은 회사가 MiniMax H3 를 H3 Community License 로 냈고, 그것은 그 관할 지역의 생성 영상 규제를 이유로 들며 Applicable Territory 에서 미국, 유럽연합, 영국, 한국을 제외한다 (source).

같은 벤더, 같은 달, 발표문에는 같은 문구, 그런데 런던의 독자는 한쪽 모델은 쓸 수 있고 다른 쪽은 쓸 수 없다. 이 페이지는 개방-폐쇄 축(가중치가 있느냐 없느냐)과 단계 축(GLM-5.3 의 가중치가 평가를 기다리며 보류된 것)을 기록해 왔다. 이제 세 번째가 생긴다. 관할이고, 회사가 아니라 공개 건별로 결정된다. 방향도 눈여겨볼 만하다 — 허용하는 쪽 라이선스가 나중 것이므로, H3 의 제외는 회사 정책이 조여진 것이 아니라 영상 규제에 대한 개별 대응으로 읽힌다.

허용된 학습 데이터, 벤치마크와 함께 (2026-08-18)

DFM Mimir v1: An Open HRM Delivering Frontier Performance at 1B Parameters Using Only Permissible Post-Training Data (arXiv:2608.13517) 은 개방성의 입력 쪽이 감당할 만하다고 주장하는 이 페이지의 첫 산출물이다. HRM 아키텍처의 1B 모델을 허용된 데이터 161개 데이터셋만으로 밑바닥부터 학습해 HRM-Text 1B 를 앞서고, 20개 벤치마크에서 Qwen 3.5 4B 및 Gemma 4 E2B 와 겨루며, 덴마크어에서 새로운 최고 성능을 냈다고 보고된다 (source).

제목이 내건 제약은 사후학습 데이터를 포괄한다. 사전학습 코퍼스가 같은 제한을 받는지는 읽은 어떤 자료에도 진술되어 있지 않고, 그래서 이 위키가 싣는 것은 좁은 독법 — 사후학습 단계를 값싸게 허용 가능하게 만들 수 있다는 것 — 이다. 이 페이지의 다른 모든 항목은 공개가 무엇을 허용하는지에 관한 것이며, 무엇이 들어갔는지를 다루는 항목은 이것뿐이다.

중국 랩 둘이 같은 날 출하하며 거래의 반씩을 나눠 가졌다 (2026-08-14)

이 페이지가 실어 온 것 중 가장 선명한 자연 실험이다. 같은 날, 같은 나라, 같은 주장, 정반대의 산출물.

Alibaba / Qwen AI Lab 는 가중치를 내놓고 라이선스를 밝혔다. Qwen 3.8 27B 가 나왔다 — 27.78B 덴스, Apache 2.0, Hugging Face 와 ModelScope 에 FP8 빌드까지 함께 (source). 라이선스 이름이 없던 발표와 라이선스가 있는 산출물 사이 열하루의 간극이 닫혔다. 나흘 늦었고, Alibaba 는 자신이 놓친 2026-08-10 날짜를 끝내 다시 말하지도 옮기지도 철회하지도 않았다.

Z.ai 는 주장을 내놓고 가중치를 붙들었다. GLM-5.3 이 월 $18 부터의 GLM Coding Plan 구독자에게 출시됐고, "가장 강력한 오픈 웨이트 코딩 모델"로 홍보되며, 오픈 웨이트와 API 접근은 안전성 평가를 거친 뒤 단계적으로 약 2주 뒤로 예고돼 있다 (source). 내려받을 수 있는 것은 없다. 비교를 위해 적어 두자면 GLM-5.2 는 6월에 구독자 접근과 오픈 웨이트 사이가 사흘이었다. 즉 늘 그렇게 해 온 랩이 아니라 같은 랩이 관행을 바꾼 것이다.

여기서 셋이 따라 나온다.

1. "오픈 웨이트"가 파일이 아니라 로드맵을 가리키는 말이 됐다. GLM-5.3 의 헤드라인은 공개적으로 존재하지 않는 가중치를 두고 그 용어를 쓴다. 이 페이지가 추적해야 할 용법인 이유는, 그 지점에서 라벨이 아무것도 구별하지 못하게 되기 때문이다.
2. 간극의 이유로 안전성 평가가 제시됐다. 여기 수집된 중국 릴리스 중 가중치 공개에 그런 조건을 단 첫 사례다. 너그럽게 읽으면 단계적 공개 규범의 도착이고, 곧이곧대로 읽으면 오픈 이라는 라벨이 붙은 2주짜리 유료 구독 창이기도 하다. 공개된 자료는 두 읽기 모두에 들어맞고 어느 쪽도 가르지 않는다.
3. 예고-후-공개 창을 다시 잴 수 있게 됐다. Qwen3.8-27B 는 2026-08-03 → 2026-08-14, 열하루로, 아래에 측정된 Qwen 3.8 Max 의 24일과 대비된다. GLM-5.3 의 창은 예고됐으나 아직 지나지 않았다 — 이 페이지에서 측정이 아니라 약속인 첫 항목이고, 2026-08-28 무렵에 되돌아올 만하다.

공개된 체크포인트가 그것을 잘라낸 API 와 같은 점수를 낸다 (2026-08-16)

Artificial Analysis 의 2026-08-16 리더보드는 Qwen 3.8 Max 의 두 형태를 별개의 행으로 싣고, 같은 숫자에 도착한다 (source):

Model	Intelligence Index	Context Window	Cost per Task USD
Qwen3.8 Max	58	1M	$1.13
Qwen3.8 2.4T A95B	58	984k	$1.09
공개 체크포인트 쪽은 2026-08-09 스냅숏에 아예 없었으므로, 이 저장소가 보유한 첫 독립
나란히 비교다.

예상된 결과인데도 기록할 값어치가 있는 이유. 이 페이지는 세 주 동안 여는 조건 을 다뤘다 — 24일의 창, 라이선스, 약속. 그 어느 것도 랩이 넘겨주는 산출물이 팔던 산출물과 같은 것인지는 확인해 주지 않았다. 여기 있다: 같은 지수, $1.09 대 $1.13. 이번 릴리스에서 "오픈 웨이트"는 역량의 할인이 아니고, 유료 창이 산 것은 품질이 아니라 시간이다.

유일한 차이는 시사적이고 역량 격차가 아니다: 984k 대 1M 컨텍스트. 호스팅되는 플래그십은 자기 컨텍스트 윈도를 명시하지만, 자체 호스팅된 체크포인트는 그것을 서빙하는 배포가 할당한 만큼으로 측정된다. 공개 체크포인트에서 독자가 받는 것은 그것을 돌리는 쪽이 정한다 — 아래 절이 규모에 대해 말하는 "오픈 ≠ 돌릴 수 있음" 과 같은 지점이, 하드웨어 청구서가 아니라 측정 아티팩트로 나타난 것이다.

가중치가 여전히 안전성 평가 뒤로 약 2주 남았다고 말하는 GLM-5.3 옆에 놓으면, 08-14 항목이 그린 대비는 이제 한쪽에서 수치화됐고 다른 쪽에서는 여전히 수치화할 수 없다.

Max 급 모델이 열리고, "오픈"과 "돌릴 수 있음"이 갈라지다 (2026-08-12)

Alibaba / Qwen AI Lab 가 Qwen 3.8 Max 의 오픈 웨이트 형태인 Qwen3.8-2.4T-A95B 와 Qwen 3.8 27B 의 가중치를 공개했다. Max 급 Qwen 이 열린 것은 이번이 처음이다 (source).

이 페이지에서 두 가지가 바뀐다.

첫째, 발표-후-공개 패턴이 완성되었고 이제 시간을 잴 수 있다. 이번 릴리스 보도는 그 순서를 직접 이름 붙인다. 중국 랩들은 2026년 내내 "같은 수순으로 수렴해 왔다 — 벤치마크 근거와 함께 비공개로 출시하고, API 창구에서 수익을 내고, 뉴스 사이클이 제 일을 마친 뒤 가중치를 연다" (source). 이 모델의 창구는 24일이었다 — 비공개 프리뷰 2026-07-19, 유료 API 2026-08-03, 오픈 웨이트 2026-08-12. 이것은 성격 규정이 아니라 측정치이고, 이 페이지가 담는 첫 번째 측정치다. MiniMax H3 가 같은 순서를 밟았고 Kimi K3 는 더 짧은 판본을 밟았다.

둘째, 규모가 "오픈"을 "쓸 수 있음"에서 떼어 놓았고, 양쪽 끝에서 그렇게 했다. 공개된 플래그십은 전체 정밀도에서 4.9 TB 이고, 누구든 만들어 놓은 가장 작은 양자화는 397 GB 로, 89–91% 를 줄이고도 단일 소비자 GPU 에 닿지 못한다 (source). Alibaba 가 27B 를 나란히 내놓은 이유가 바로 그 간극이다. 그러므로 프런티어에서의 오픈 릴리스는 이제 자원을 갖춘 쪽이 들여다보고 파인튜닝할 수 있음을 뜻하지, 개인이 자체 호스팅할 수 있음을 뜻하지 않는다 — 이는 이 페이지가 추적하는 논쟁의 양쪽을 가로지른다. 오픈 웨이트에 대한 보안 논거(많은 눈, 봉쇄 가능성)는 그대로 살아남고, 민주화 논거는 대체로 그렇지 못하다.

셋째, 그리고 별개로: 라이선스 이름이 붙지 않았다. 가중치는 내려받을 수 있고 읽은 자료 어디에도 그 조건이 명시되어 있지 않다 (source). 이전 Qwen 계열이 Apache-2.0 로 나왔다는 것은 선례이지 라이선스가 아니다. 이 페이지는 이미 MiniMax H3 가 생성형 AI 규칙을 쓰고 있는 네 관할권을 배제한 조건으로 배포된 것을 기록했다. 올해 최대 규모 오픈 릴리스에 이름 없는 라이선스가 붙은 것은 같은 질문이 답해진 것이 아니라 열린 채로 남은 것이고, 정책 다툼이 실제로 걸려 있는 지점이 바로 그 질문이다.

둘 중 하나는 2026-08-14 에 답이 나왔다. Qwen 3.8 27B 는 Apache 2.0 으로 배포됐다 (source) — 선례가 맞아떨어진 것이고, 이 페이지가 그것을 가정하기를 거부했기 때문에 기록할 가치가 있다. 플래그십의 라이선스는 읽은 자료 어디에도 여전히 이름이 없다. 그리고 이 문단의 원래 서술은 08-12 배포에 지나치게 너그러웠다는 점도 적어 둔다. 27B 는 그날 배포되지 않았고, 그 모델 페이지의 정정이 기록하듯 배포된 것은 Max 급 가중치뿐이었다.

Meta 는 학생을 열고 교사를 닫아 두었다 (2026-08-10)

Meta AI 가 Muse Glimmer 를 Apache 2.0 오픈 웨이트로 공개했다 — 소비자용 GPU 한 장에서 오프라인 실행하도록 만든 30B 덴스 멀티모달 모델이며, Muse Spark 1.2 가 같은 제품 라인에서 닫힌 유료 API 로 출시된 지 닷새 뒤다. Glimmer 는 Muse Spark 로부터 증류되었다. 사전학습에 교사 모델 출력에 대한 logit distillation 을 썼다 (source).

이 구조에는 이름을 붙일 값어치가 있다. "Meta 가 오픈소스로 돌아왔다"가 보도의 틀이었지만 실제로 벌어진 일은 그와 조금 다르다. 프런티어 모델은 닫힌 채 남고 파생된 소형 모델이 열린다. 이 페이지가 추적해 온 두 입장 — Llama 시절의 열린 프런티어, 그리고 2026년 봄의 닫힌 전환 — 어느 쪽도 아닌 세 번째 입장이며, 프런티어에서는 벤더에게 아무 비용도 물리지 않으면서 정책 논거는 통째로 공급한다.

Mark Zuckerberg 는 출시 당일 그 논거를 명시적으로 내놓았다. 미국 오픈소스 모델이 장기적으로 앞서려면 미국 정책이 마찰을 줄여야 한다는 것이며, DeepSeek 과 Moonshot 을 "미국 프런티어에 불편할 만큼 가까이" 온 상대로 지목했다 (source). 이 페이지가 제도적 다툼으로 기록해 온 열림/닫힘 논쟁이 여기서는 국가적 논쟁으로 제기되고 있고, 이는 Anthropic 의 테스트 의무화 입장과 중국의 디스틸레이션 반박이 각자의 방향에서 취한 것과 같은 수다.

얼라이언스가 첫 회원사 모델을 내놨고, 그것은 가드레일이다 (2026-08-04)

Mistral AI 이 2026-08-04 에 Shieldstral 1.0 을 NVIDIA 와 함께 Open Secure AI Alliance 창립 멤버 릴리스로 공개했다 — Apache 2.0 의 3B 정책 적응형 멀티모달 안전성 분류기로, 16GB GPU 한 장에서 돌아가고, 텍스트 안전성 평균 F1 84.9%, 멀티모달 안전성 83.8% 로 보고됐다. OmniGuard-7B 는 77.6%, LlavaGuard-7B 는 71.6% 다 (source) (Mistral).

이것은 아래의 열린 문제에 답하지 않으며, 왜 그런지는 분명히 해둘 값어치가 있다. 얼라이언스가 아직 채우지 못한 주장은 방어자에게 프런티어급 오픈 모델이 필요하다는 것이고, 3B 분류기는 그것이 아니다. 이번 공개로 Inkling 의 Artificial Analysis Intelligence Index 41 이 Claude Opus 5 의 61 에 가까워지지도 않는다.

대신 이것이 답하는 것은 Huang 논변의 다른 부분이다. 그가 밝힌 불만은 Hugging Face 침입 당시 클로즈드 모델이 포렌식을 막았다는 것 — 즉 필요한 순간에 방어 계층을 쓸 수 없었다는 것이었다. Apache 2.0 으로 공개되고 작은 운영자가 이미 가진 하드웨어에서 돌아가는 가드레일 모델은, 그 계층을 논변이 아니라 실물로 내놓은 것이다. 여기 기록된 얼라이언스 산출물 중 방어자가 실제로 배포할 수 있는 첫 번째이며, 출범 시 기여물인 NOOA 는 에이전트를 시험하는 프레임워크이지 모델이 아니다.

이 페이지에 걸리는 대목은 설계다. Shieldstral 의 유해 분류 체계는 가중치에 학습되는 대신 추론 시점에 자연어 정책으로 주어지므로, 배포자가 재훈련 없이 자기 규칙으로 겨냥을 바꾼다 (source). 모델이 무엇을 거부할지 누가 정하는가에 관한 이 페이지의 모든 논변은, 그 결정이 가중치에 살고 따라서 가중치를 훈련한 쪽에 있다고 전제해 왔다. 여기서는 그렇지 않다. 이것이 분류를 넘어 생성까지 일반화되는지는 검증되지 않았고 읽은 어떤 자료도 그렇게 주장하지 않는다 — 그러나 다툼 전체가 딛고 선 전제에 대해 공개된 첫 반례다.

Open Secure AI Alliance 출범 (2026-07-27)

NVIDIA가 2026년 7월 27일 Open Secure AI Alliance를 발표했다. AI 방어자를 위한 개방형 모델과 도구를 만들어 공유하는 산업 단체다 (source) (NVIDIA).

• 거버넌스: Linux Foundation 산하에서 운영되며, 재단의 Akrites 취약점 공개 프로그램과 기존 OpenSSF 활동 위에 구축된다 (Linux Foundation)
• 첫 기술 기여물: NOOA (NVIDIA-labs OO Agents) — 에이전트 동작을 테스트·추적·감사·통제하기 위한 Apache 2.0 연구 프레임워크로, 출범과 함께 GitHub에 공개
• 범위: 에이전트 스택 전체 — 식별, 권한, 격리, 가드레일, 로그, 모델 포맷, 멀티모델 스캐닝, 보안 코딩 워크플로
• 창립 파트너에 포함된 곳: Microsoft, IBM, Red Hat, Hugging Face, Mistral, Cloudflare, CrowdStrike, Palantir, Databricks, GitHub, LangChain, Perplexity, Nous Research, Reflection AI, Thinking Machines Lab, SpacexAI, vLLM, SAP, Siemens, SK Telecom, NAVER, Linux Foundation
• 불참: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Amazon — 이 연합이 방어자에게 필요하다고 말하는 프런티어 모델의 대부분을 만드는 곳들이다 (TNW)

발표문에 인용된 젠슨 황의 논거: "Attackers have frontier AI. Defenders need a frontier AI ecosystem—the best open and closed models, force-multiplied by a global community." 그리고 더 날카롭게: "During the Hugging Face incident, closed AI blocked essential forensics. An open-weight frontier model helped contain the intrusion."

포렌식 주장은 수사가 아니라 문서로 남아 있다

황의 두 번째 문장에는 1차 출처가 있다. 7월 27일 공개된 Hugging Face의 2026년 7월 침입 사건 기술 타임라인은, 대응팀이 상용 호스팅 LLM으로 공격 아티팩트를 분석하려 했으나 모델의 안전 가드레일이 실제 공격 아티팩트를 담은 프롬프트의 분석을 차단했고, 결국 자체 호스팅한 오픈 웨이트 모델로 옮겨갈 수밖에 없었다고 기록한다 (source) (HF).

오픈 웨이트 진영이 내놓은 가장 강력한 실증적 논거다. 오픈 모델이 더 안전하다는 주장이 아니라, 방어자가 정확히 필요로 하는 순간에 클로즈드 모델은 쓸 수 없다는 주장이기 때문이다. → AI-Enabled Cyberattacks

Anthropic이 입장을 밝히다 (2026-07-28)

Anthropic이 오픈 웨이트 규제를 로비하고 있다는 커뮤니티 보도가 한 주간 이어진 뒤, 7월 28일 Dario Amodei가 답했다 (source) (Bloomberg):

• Anthropic은 오픈 웨이트 모델에 대한 금지를 주장한 적이 없다
• 위험한 역량이 없는 오픈 웨이트 모델은 공공재다
• 대신 제안한 세 가지: (1) 대중국 첨단 AI 칩·칩 제조 장비 수출 통제 강화, (2) 산업 규모 모델 디스틸레이션 단속, (3) 충분히 강력한 모델에 대한 필수 안전성 테스트 — 오픈이든 클로즈드든

실제 이견이 사는 곳은 세 번째다. 역량을 기준으로 발동되는 테스트 의무는 금지가 아니지만, 가중치가 조직 밖으로 나가는 순간부터 구속력을 갖는다. 오픈 웨이트 진영의 반론은, 안전 조직을 갖춘 랩이 하는 방식대로 사전 테스트 체제를 충족할 수 있는 오픈 프로젝트는 없다는 것이다. → Anthropic

중국은 디스틸레이션을 쌍방의 관행으로 재구성한다 (2026-07-28)

중국 상무부는 같은 날 미국의 제재 위협에 응답하며, **"많은 미국 인공지능 기업들이 연구·개발·학습 과정에서 중국 모델을 디스틸레이션해 왔다"**고 밝히고, 미국의 주장은 근거가 없으며 "AI 패권주의"에 해당한다고 규정하고 대응 조치를 경고했다 (source) (The Register).

이는 산업 규모 디스틸레이션을 이유로 제재와 Entity List 등재를 위협한 재무장관 Scott Bessent의 7월 21일 발언에 대한 답이다. 이제 가장 큰 오픈 웨이트 모델을 중국 랩들이 내놓는 상황(Kimi K3, DeepSeek V4, Qwen 3.8 Max)에서, "오픈 웨이트를 규제한다"와 "중국 모델을 규제한다"는 거의 같은 정책이 되었다. → AI Governance, Moonshot AI, DeepSeek

정책 다툼이 인용하지 않은 서방 오픈 웨이트 릴리스 두 건 (2026-07-15, 2026-07-21)

위의 논쟁이 벌어지는 동안 서방 연구소 두 곳이 오픈 웨이트를 공개했다. 그중 하나인 Thinking Machines Lab 은 이 연합의 창립 파트너이며, 그 가중치는 출범 12일 전에 공개됐는데 발표문도 보도도 이를 거명하지 않았다.

• 2026-07-15 — Inkling, Thinking Machines Lab: 총 975B / 활성 41B 멀티모달 MoE, 1M 컨텍스트, Apache 2.0, 가중치는 BF16 과 NVFP4 로 Hugging Face 에 (source)
• 2026-07-21 — Laguna S 2.1, Poolside: 총 118B / 활성 8B 에이전트 코딩 MoE, 최대 1M 컨텍스트, OpenMDW-1.1 (source)

이는 아래의 Open Secure AI Alliance 문제 — 연합은 방어자를 위한 프런티어급 오픈 모델을 내세우지만 어느 회원사도 그런 모델을 내놓지 않는다는 문제 — 와 곧바로 맞물린다. Inkling 릴리스는 회원사가 근접한 가장 가까운 사례이지만 격차를 메우지는 못한다. 이 위키가 보유한 유일한 제3자 척도로 두 모델 모두 프런티어급이 아니다: 2026-08-02 에 읽은 Artificial Analysis Intelligence Index 에서 Inkling 은 Claude Opus 5 (max) 의 61 에 대해 41 이고, Laguna S 2.1 은 그 표의 260개 행 어디에도 없다 (source).

이들이 바꾸는 것은 논쟁의 지리다. 가장 큰 오픈 웨이트 릴리스가 중국발이었기 때문에 "오픈 웨이트를 규제한다"와 "중국 모델을 규제한다"는 거의 같은 정책이 되어 있었다. 한 주 안에 나온 미국 주소의 릴리스 두 건 — 그중 하나는 Apache 2.0 — 은 디스틸레이션을 겨냥한 집행 체제가 부담을 지울 쪽에 서방 이해관계자를 세운다. 보도는 Laguna S 2.1 을 바로 그 표현으로 규정했다 — "the West's answer to DeepSeek and Qwen" (source).

제한이 라이선스 안으로 옮겨 갔다 (2026-08-03)

같은 날 나온 중국 공개 두 건은, 위의 논쟁이 얼라이언스와 연구소들이 다투는 어떤 정책 장치로도 아니고 라이선스 조항과 체크포인트 선택으로, 사적으로 정리되는 모습을 보여 준다.

MiniMax H3 — 가중치는 공개, 네 관할권은 제외. MiniMax 는 2026-08-03 에 H3-Base 를 MiniMax Community License 로 Hugging Face 에 올렸다. 이 라이선스는 매출 $20M 미만이면 UI 표기 조건으로 무료이고, 미국·유럽연합·영국·대한민국을 영역으로 제외한다. MiniMax 가 밝힌 이유는 그 지역들이 "생성형 비디오 모델에 특정한 함의를 가질 수 있는 AI 관련 규제를 마련 중이거나 집행 중"이라는 것이며, 해당 지역 조직은 정식 라이선스를 신청할 수 있다 (source).

이것은 어느 진영의 논변도 예상하지 못한 형태다. 정책 공방은 가중치를 공개해도 되는지를 정부가 판단하는 구도를 전제하는데, 여기서는 공개하는 연구소가 스스로, 선제적으로 규제하는 관할권들을 제외했고, 제외된 집합은 정확히 생성형 AI 규칙을 쓰고 있는 지역들이다. 전 세계에서 내려받을 수 있으면서 서방 어디에서도 라이선스되지 않은 가중치는, 얼라이언스가 주장하는 "방어자를 위한 오픈 웨이트"도 연구소들이 제안하는 통제된 공개도 아니다.

게다가 공개된 산출물은 홍보된 그것이 아니다. H3-Context-IR 과 H3-Regenerate-2K 가 보류돼, 이 모델이 출시된 근거인 1440p 출력을 로컬에서 재현할 수 없다 — MiniMax 자신의 전체 워크플로도 빠진 두 모듈을 위해 자사 호스팅 API 를 호출한다 (source). "오픈 웨이트"가 가리킨 것은 제품의 768p 부분집합이었다. 영역으로도 구성 요소로도 제한하지 않는 Inkling (Apache 2.0) 과 Laguna S 2.1 (OpenMDW-1.1) 과 비교된다.

Qwen 3.8 Max — 마침내 붙은 날짜. Alibaba 는 2026-08-03 에 Qwen3.8-Max 를 API 로 정식 출시하고 오픈 웨이트를 2026-08-10 주간으로, Qwen 3.8 27B 과 함께 예고했다 (source). 2026-07-19 의 "곧 오픈 웨이트" 주장은 15일 동안 날짜가 없었다. 2026년 예고된 최대 규모 중국 오픈 공개 두 건이 모두 API 를 먼저 내고 가중치는 나중에 냈거나 아직 내지 않았다 — 기록해 둘 값어치가 있는 순서인데, 정책 논쟁은 "오픈 웨이트 연구소"를 날짜가 붙은 약속이 아니라 상시 속성으로 다루기 때문이다.

측정도 같은 날 도착했다. Interconnects 가 Artifacts Hub 와 Adoption Dashboard 를 내놨다. Hugging Face 내려받기 수와 파생 모델 수를 지역별·조직별로 추적해 매일 갱신하고 미국·중국·EU 로 나누며, 크기 등급 안에서 내려받기를 정규화하는 Relative Adoption Metrics 를 쓴다 (source). 미국–중국 격차가 그 틀이고, 그것은 이 절이 릴리스 개수로 거듭 주장만 해 왔을 뿐 측정하지는 못한 양이다.

2026-08-16 — Amodei 의 입장이 "금지가 아니다" 에서 권력이 실제로 어디에 있는지에 대한 주장으로 옮겨간다. 이 페이지는 Amodei 의 2026-07-28 성명을 기준점으로 담아왔다: Anthropic 은 금지를 "주장한 적 없고", 위험한 역량이 없는 오픈 웨이트 모델은 공공재이며, 요구 사항은 수출 통제, 증류 단속, 그리고 개방 여부와 무관한 필수 시험이다 (source). 3주 뒤의 긴 X 게시물은 그 성명에 없던 논증을 더한다 (source):

2026-07-28	2026-08-16
오픈 웨이트를 금지하지는 않는다	오픈 웨이트는 권력 집중에 대해 "다소 낫다" — 그리고 가장 많은 compute 와 칩을 쥔 쪽으로 집중을 이전시킨다
세 가지 수단: 수출 통제, 증류, 시험	FINRA 형 기구 — 자율규제기구
금지 혐의에 대한 반박으로 제시	규제 포획과 광범위한 분산 사이의 잘못된 양자택일로 제시
핵심을 떠받치는 것은 첫 열의 둘째 행이다: 이는 오픈 웨이트를 지지하는 가장 강한 논거 —
분산 자체가 집중된 권력에 대한 견제라는 것 — 을 부정하는 대신 자리를 옮기는 방식으로
답한다. 구속 조건이 가중치가 아니라 compute 라면, 모델을 여는 일은 희소하지 않았던 것을
재분배하는 셈이다.

이를 정설로 채택하지 못하게 하는 것이 둘 있다. 이 주장은 오픈 웨이트를 전혀 출하하지 않는 랩의 CEO 가 하는 것이고, 그것은 이 주장을 펼 수 있는 자리 중 가장 이해관계가 큰 자리다. 그리고 compute 집중 주장은 측정된 것이 아니라 진술된 것이다 — 파생 생태계의 얼마만큼이 가중치 접근이 아니라 용량에 걸려 있는지에 대해 읽은 자료 어디에도 수치가 없다. 위의 Adoption Dashboard 는 이 페이지에서 그 답을 시작할 수 있는 첫 계측기이고, 아직 아무도 그것을 이 질문에 겨누지 않았다.

게시물 자체는 읽지 못했다. 이 환경에서 x.com 은 차단돼 있고 읽은 자료 어디에도 상태 URL 이 없으므로, 전부 제3자 보도에 기대고 있다 — 이 저장소의 trust_order 에서 랩 CEO 의 자기 게시물이 놓일 자리보다 한 단계 아래다 (source).

열린 문제

• 오픈 웨이트는 여전히 역량을 전달하는가? (2026-08-21 추가) Z.ai 의 CEO 는 암기는 파라미터를 선호하지만 추론과 고급 스킬은 사후 학습에서 온다 고 주장한다고 보도되며, GLM-5.3 이 그 시연이다: GLM-5.2 의 베이스는 손대지 않았고, MIT 라이선스로 2026-06-16 부터 내려받을 수 있으며, 모든 이득은 공개되지 않는 사후 학습에서 나온다 (source). 이 페이지는 라이선스와 가중치 공개 날짜를 분쟁의 축으로 다뤄 왔다. 주장이 성립한다면 랩은 베이스를 공개해 여기서 추적하는 모든 오픈 웨이트 약속을 충족시키면서 역량을 만든 절반을 보유할 수 있고, GLM-5.3 의 단계적 공개는 정확히 그 형태다. 그것이 의도인지 아무도 말하지 않았으며, 이 주장에 대한 독립 측정도 없다. → Post-Training Scaling
• 출처는 이제 공개자의 협조 없이 확인 가능해졌고, 그것은 이 페이지가 실제로 다투는 대상을 확인해 주지 않는다 (2026-08-21 추가). Training Leaves Traces: Centered Residual Signatures for Language Model Lineage Verification (arXiv:2608.14929) 는 체크포인트만으로 공유된 가중치 혈통 을 검증한다 — 데이터 없이, 화이트박스로, 파인튜닝·LoRA 병합·프루닝·양자화된 후손을 독립 모델과 AUROC = 1.0 으로 분리하고, 함수 보존 세탁 하에서도 불변이며, 가장 가까운 견고한 기준선보다 76배 빠르다. 이로써 라이선스 준수는 감사 가능해진다: 공개된 체크포인트가 실은 라이선스가 걸린 베이스의 파인튜닝인지 여부가 정확히 가중치 혈통이기 때문이다. 그러나 증류된 모델은 독립 모델과 함께 묶이며, 이는 방법 자신의 정의상 옳다 — 행동 유사성이 아니라 가중치 혈통을 재기 때문이다. 따라서 아래의 Alibaba / Qwen AI Lab 증류 혐의나 상무부의 반박에 대해 아무것도 해결하지 못하며, "혈통에 AUROC = 1.0" 만 본 독자는 정반대 결론에 이를 것이다.
• compute 집중은 가중치 접근에 견주어 측정 가능한가? 오픈 웨이트가 칩을 가장 많이 쥔 쪽으로 권력을 옮긴다는 Amodei 의 2026-08-16 주장은 이 페이지에서 가장 날카로운 판본이면서 유일하게 수치가 붙지 않은 것이다. Adoption Dashboard 는 내려받기와 파생물을 추적하지만, 내려받은 것을 실제로 서빙할 수 있는 쪽이 누구인지는 아무것도 추적하지 않는다.
• 테스트 의무는 정확히 무엇으로 발동되는가? Amodei의 제안은 "충분히 강력한"에 걸려 있는데, 이는 미국 자율 프레임워크의 "covered frontier model" 지정을 몇 달째 막아 온 바로 그 미정의 기준이다.
• 소유자가 없는 모델은 누가 테스트하는가? 필수 사전 테스트는 테스트를 수행할 자원을 가진 배포 주체가 있다고 전제한다. 오픈 웨이트의 파인튜닝본과 재배포본에는 그런 주체가 없다.
• 연합에는 프런티어 모델이 없다. 방어자에게 프런티어급 오픈 모델을 제공하겠다고 내세우지만, 참여하지 않은 랩들과 같은 수준의 모델을 현재 출하하는 회원사는 없다. 가장 가까운 곳이 Mistral과 중국 랩들인데, 후자는 제재 위협을 받는 당사자다. 창립 파트너 Thinking Machines Lab 이 출범 12일 전에 Apache 2.0 가중치를 공개했지만 이 사정은 달라지지 않았다: Inkling 은 Artificial Analysis Intelligence Index 에서 Claude Opus 5 (max) 의 61 에 대해 41 이다 (source). Mistral 의 Shieldstral 1.0 (2026-08-04) 도 이를 바꾸지 않는다 — 3B 분류기는 문제가 되는 그 프런티어 모델이 아니다 — 다만 방어자가 배포할 수 있는 첫 회원사 릴리스이기는 하다.
• 방어자에게 오픈 가드레일이 오픈 프런티어 모델보다 값진가? Shieldstral 은 이 질문을 수사가 아니라 답할 수 있는 것으로 만든다. 얼라이언스가 내세운 필요는 프런티어급 가중치인데 처음 내놓은 모델은 작은 분류기이고, 읽은 어떤 자료도 그들이 지목한 방어자에게 어느 쪽이 더 도움이 되는지 논하지 않는다. 강령이 회원사가 실제로 내놓는 것 쪽으로 움직이는지 지켜볼 일이다.
• 대칭은 양쪽을 모두 자른다. 상무부 주장대로 디스틸레이션이 보편적이라면, 이를 겨냥한 집행 체제는 중국뿐 아니라 미국 랩의 학습 파이프라인도 똑같이 옭아맨다. 지금까지 어떤 미국 측 제안도 이 점을 인정하지 않았다.
• "클로즈드 모델이 포렌식을 거부한다"는 문제는 가중치를 열지 않고 풀 수 있는가? 검증된 사고 대응자에 한한 예외 조항이라면 일반론을 양보하지 않고도 황의 구체적 불만에 답할 수 있다. 아직 어느 랩도 제안하지 않았다.

주요 논문

• Feyospace-v1: How the Cyber Mercury Seven Trained Frontier Cyber Models — 2026-09-08, 이 페이지 논증 전체의 비용 쪽을 실제로 측정한 것. 일곱 명 이 오픈 웨이트 모델을 공식 CyberGym 리더보드 10 위 까지 올렸다 — 2026-09-01 기준 Feyospace-s1 검증된 성공률 63.24%, 비슷한 파라미터 규모의 모델 중 1 위, CyberGym 전체 스위트에서 출발 모델 대비 +23.76%. 오픈 웨이트 사이버 post-training 을 묶는 제약은 실행 가능한 환경, 멀티턴 감독, teacher 접근 이지 모델 규모가 아니라는 주장이다. 궤적 164,269 개 는 실행 검증과 증거 감사를 통과한 것만 남겼다. 프런티어 사이버 역량의 재현이 비싸다고 전제하는 이 페이지의 모든 통제는, 이 논문이 반박하는 비용 곡선을 깔고 있다. 파라미터 수도 베이스 모델도 라이선스도 가중치 링크도 읽은 자료에 없고, 오픈 웨이트 주장에서는 그게 가장 큰 구멍이다
• 2028: Two Scenarios for Global AI Leadership — Anthropic — Anthropic의 정책 에세이. 7월 28일 재천명된 수출 통제·디스틸레이션 입장의 출처
• Agent Data Injection Attacks are Realistic Threats to AI Agents — 배포된 에이전트의 공격면. 양측이 다투는 대상인 역량 범주
• Training Leaves Traces: Centered Residual Signatures for Language Model Lineage Verification (arXiv:2608.14929) — 데이터 없는 가중치 혈통 검증. 라이선스 준수를 감사하지만 증류는 명시적으로 탐지하지 못한다
• Quantization-Aware Healing: A Practical Recipe for Recovering Compressed, 4-Bit LLMs (arXiv:2608.20953) — QAH, 2026-08-26 (GPT-OSS 120B → 60B → MXFP4; 오픈 웨이트 Hypernova-60B)
• Unlocking Lossless Speedups in LLMs via Discrete Diffusion — Uno, 2026-09-03, 코드와 체크포인트 공개. AR 모델에 디퓨전 가중치를 덧붙여 AR 모델 자신의 분포로부터 여러 토큰을 한 번에 뽑으므로 속도 향상이 손실 없음으로 주장되고 초안 모델이 필요 없다: 기반 대비 최대 3배, 그리고 8B Uno 가 26B 오픈 DiffusionGemma 와 상용 Mercury 2 를 평가된 모든 벤치마크에서 앞선다고 보고. 여기서 유의미한 이유는 라이선스가 아니라 오픈 d-LLM 계열에 대해 말하는 바다 — 읽은 자료에 라이선스는 명시되어 있지 않으므로, 배치는 조건이 아니라 접근 가능성에 따른 것이다 (source)

관련 개념

• Frontier Pacing — 반대 방향의 갈래: pacing 메커니즘은 조율 가능한, 셀 수 있는 수의 행위자가 프런티어를 쥐고 있다고 전제한다

• Military and Intelligence Capability Evals — 2026-09-10: 오픈 웨이트가 표적 선정과 무기 과제에서 실제로 무엇을 넘겨주는지를 이 위키에서 처음으로 측정한 자료. "프런티어에 못 미친다"가 이로써 확인 가능한 진술이 된다

• AI Governance — 이 분쟁이 놓인 규제 프레임

• AI-Enabled Cyberattacks — 양 진영이 인용하는 2026년 7월 침입 사건

• Agents (LLM Agents) — 연합이 보호하겠다고 하는 대상인 에이전트 하니스

• NVIDIA — 연합을 소집한 주체

• Anthropic — 규제론자로 가장 자주 규정되는 입장

• OpenAI — 연합에 불참. 침입이 시작된 평가 환경을 운영한 랩

• Moonshot AI — 현재까지 최대 규모의 오픈 웨이트 공개이자, 디스틸레이션 제재의 지목 대상

• Thinking Machines Lab — Apache 2.0 프런티어급 가중치, 2026-07-15

• Poolside — OpenMDW-1.1 에이전트 코딩 가중치, 2026-07-21

• MiniMax — 여기 기록된 첫 영역 제외형 오픈 웨이트 라이선스, 2026-08-03

• Alibaba / Qwen AI Lab — API 우선, 가중치는 2026-08-10 예고

• Mistral AI — 얼라이언스 이름을 걸고 모델을 내놓은 첫 회원사

상충 보고

이 페이지가 싣는 리더보드 셀 셋이, 이 페이지가 함께 인용하는 다른 스냅샷에서는 다르게 읽히며, 셋 모두 판독 시점의 차이이지 불일치가 아니다. 여기 적어 두는 이유는 규약이 출처 간 차이를 조정하지 말고 적어 두기를 요구하기 때문이고, 행 이름과 열 이름을 짝지어 대조하는 검사기에는 보드를 언제 읽었는지에 대한 개념이 없기 때문이다.

셀	이 페이지	함께 인용한 다른 스냅샷
Nemotron 3 Ultra · Artificial Analysis Intelligence Index	23, 2026-09-13 판독	38 (2026-08-02)
Qwen3.8 Max · Cost per Task USD	$1.13, 2026-08-16 판독	$2.67 (2026-09-13)
Qwen3.8 2.4T A95B · Cost per Task USD	$1.09, 2026-08-16 판독	$2.16 (2026-09-13)
첫 행은 위의 2026-09-21 절이 서술한 지수 개정이고, 나머지 둘은 네 주에 걸친 가격 변동이다. 어느 것도 모순이 아니며 어떤 수치도 바꾸지 않았다: 각각은 자신이 인용하는 스냅샷에 대해 옳고, 이 페이지는 그 절에서 한쪽 판독값의 수치를 다른 쪽 판독값의 수치와 맞세우지 않는다고 밝혀 두었다.

창립 회원 수. 같은 출범을 두고 매체마다 다른 숫자를 실었다. "30개 이상"(Tom's Hardware), "37개사"(CoinDesk, The Hacker News), "40개 이상의 창립 회원"(MLQ News), "44개 창립사"(AI Weekly). NVIDIA 자체 발표문은 파트너를 이름으로 나열할 뿐 총계를 밝히지 않으며 (NVIDIA), 스냅샷에 옮겨 둔 명단은 보도된 어떤 숫자보다도 길다. 미해결 — 엠바고와 보도 시점 사이에 명단이 늘어난 결과일 가능성이 높다.