Berget AI announces Berget Code for European teams powered by Kimi K2.6
Berget AI가 스웨덴 내에서 호스팅되는 에이전트형 코딩 서비스 'Berget Code'를 출시했다. 이 서비스는 오픈소스와 오픈 모델 기반으로, 미국 인프라에 의존하지 않고도 유럽 개발자들이 AI 코딩 도구를 사용할 수 있도록 설계되었다. 핵심 모델인 Kimi K2.6은 256,000 토큰의 대용량 컨텍스트 윈도우를 지원해 전체 코드베이스 분석이 가능하며, GDPR 준수와 CLOUD Act 위험 회피가 보장된다. Berget Code는 OpenAI API 호환성을 갖춰 기존 미국 서비스에서의 마이그레이션도 용이하다.
https://berget.ai/blog/berget-code-launch-en
#codingassistant #openmodel #sovereignai #europeanai #kimik2.6
ヒガナヨガナ (@higana_yogana)
Anima ControlNet-LLLite의 인페인팅 모델이 ‘브레이킹 뉴스’로 예고된 뒤 이미 공개되었다는 소식이다. Kohya는 아직 덜 학습됐을 수 있다고 했지만, 큰 문제는 없어 보인다고 전했다. 편집 비교 테스트도 언급돼 이미지 편집용 AI 모델 업데이트로 볼 수 있다.
https://x.com/higana_yogana/status/2053863036180639899
#inpainting #controlnet #imageediting #openmodel #aigenerative
Ben Burtenshaw (@ben_burtenshaw)
OpenAI에서 커스텀 모델을 파인튜닝해 사용하던 경우, 가중치(weights)를 반드시 확보하라는 실무 경고입니다. 영향이 있는 사용자는 평가용 데이터셋으로 증류하고 오픈 베이스 모델을 비교 평가해 대체 경로를 준비하라는 대응 조언이 담겼습니다.
PSA: If you put your blood, sweat, and tears into a custom model for your use case on OpenAI, make sure you get the weights. if you're impacted by this, here's your plan: - distil your finetuned endpoint for an eval dataset. - eval a few open base models on your use case. -
Strata (@ChainZenit)
DeepSeek V4 같은 오픈 모델이 추론 성능에서 빠르게 격차를 줄이며, 폐쇄형 모델의 우위가 절대적이지 않게 되고 있다는 관점을 제시한다. 핵심은 특정 모델의 단순 비교보다 오픈 모델의 성능 상향과 그에 따른 시장 구도 변화다.
@bindureddy The interesting part is not even “DeepSeek V4 beats X or Y” on paper. The more important shift is that the floor keeps rising so fast that closed-model advantage starts looking less like magic and more like a shrinking lead. If an open model gets close enough on reasoning, is
Omar Sanseviero (@osanseviero)
Gemma 4 관련 오프라인·온라인 커뮤니티 행사를 전 세계 여러 도시에서 진행한다고 알린다. 방갈로르, 샌프란시스코, 뉴욕, 베른, 그리고 스페인어/포르투갈어 온라인 AMA까지 포함되어 Gemma 4 생태계 확산을 보여준다.
Omar Sanseviero (@osanseviero)
Gemma 4가 출시된 지 몇 주 만에 5천만 회 이상 다운로드되었고, 이를 기반으로 약 1500개의 커뮤니티 모델이 만들어졌다는 내용이다. 오픈 모델 생태계의 빠른 확산과 커뮤니티 참여 규모를 보여주는 매우 주목할 만한 소식이다.
merve (@mervenoyann)
NVIDIA가 Nemotron-3-Nano-Omni를 공개한 것으로 보입니다. 이 모델은 멀티모달 LLM으로, 30B-A3B MoE 하이브리드 Mamba-Transformer 구조를 사용하며, 기존 오픈 멀티모달 모델 대비 9배 빠른 처리량을 주장합니다. 오디오, 긴 비디오, 100페이지 이상 문서까지 한 번에 처리하고 에이전트형 CUA도 내장했습니다.
Unsloth AI (@UnslothAI)
NVIDIA가 30B 규모의 새로운 오픈 멀티모달 MoE 모델 Nemotron-3-Nano-Omni를 공개했다. 오디오, 비디오, 이미지, 텍스트를 모두 지원하며, 25GB RAM 수준에서도 실행 가능하다고 소개돼 경량 고성능 멀티모달 모델로 주목된다.
NVIDIA releases Nemotron-3-Nano-Omni, a new 30B open multimodal MoE model. Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B is the strongest omni model for its size and supports audio, video, image and text. Run on ~25GB RAM. GGUF: https://t.co/t4COCqVrLS Guide: https://t.co/GWTr8165pM
Omar Sanseviero (@osanseviero)
AI로 개발하기에 좋은 시기라고 언급하며, 이미 만들어진 다양한 AI 사례를 확인할 수 있는 Gemmaverse를 소개했다. 직접적인 신제품 발표는 아니지만 오픈 모델 기반 생태계와 활용 사례 확산을 강조하는 내용이다.
Omar Sanseviero (@osanseviero)
Gemma 4를 소개하며 APAC 크리에이터와 언론을 대상으로 오픈 모델의 가능성을 공유하고, Gemmaverse에서 개발자들의 데모와 사례를 함께 선보였다. 커뮤니티가 앞으로 어떤 애플리케이션을 만들어낼지 기대를 전하는 내용이다.
Meeting APAC creators and press to talk about Gemma 4 was lots of fun! @samikiz and I hosted a session exploring the potential of open models, sharing demos and examples of developers incredible work across APAC in the Gemmaverse Excited to see what the community builds next!
sayzard
