3.5단계 플래시 탐색: 빠른 심층 추론을 위한 오픈소스 모델

Step 3.5 Flash는 빠르고 신뢰할 수 있는 딥 리즈닝 기능을 제공하는 데 중점을 둔 오픈소스 기반 모델입니다. 이 모델은 희소 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 사용하여 토큰당 1,960억 개의 파라미터 중 110억 개만 활성화합니다. 이러한 선택적 활성화는 높은 '지능 밀도'를 부여하여 최고의 독점 모델과 경쟁할 수 있으면서도 실시간 상호작용에 민첩하게 대응할 수 있도록 합니다.
딥 리즈닝과 속도
이 모델은 3방향 다중 토큰 예측(MTP-3)을 통합하여 초당 100~300개의 토큰을 처리할 수 있으며, 단일 스트림 코딩 작업에서는 최대 350개까지 처리합니다. 이는 빠른 응답성을 갖춘 복잡한 다단계 추론에 이상적입니다.
코딩 및 에이전트 작업 성능
Step 3.5 Flash는 확장 가능한 강화 학습 프레임워크로 지원되는 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 지속적인 자기 개선을 보장합니다. SWE-bench Verified 벤치마크에서 74.4%, Terminal-Bench 2.0에서 51.0%의 점수를 달성하여 정교하고 장기적인 작업을 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다.
효율적인 장기 컨텍스트 처리
이 모델은 3:1 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA) 비율을 사용하여 256K의 큰 컨텍스트 창을 지원하며, 각 전체 어텐션 레이어에 대해 세 개의 SWA 레이어를 통합합니다. 이 방법은 기존의 장기 컨텍스트 모델에 비해 계산 오버헤드를 크게 줄입니다.
로컬 배포 및 접근성
쉬운 로컬 배포를 위해 설계된 Step 3.5 Flash는 Mac Studio M4 Max 및 NVIDIA DGX Spark와 같은 고급 소비자 하드웨어에서 안전하게 실행될 수 있어 성능을 저하시키지 않으면서 데이터 프라이버시를 보장합니다.
📖 전체 소스 읽기: HN AI Agents
👀 See Also

OpenClaw 2026.3.11 릴리스에서는 로컬 우선 Ollama 설정, 통합 OpenCode 키, 그리고 멀티모달 메모리 기능이 추가되었습니다.
OpenClaw 2026.3.11에서는 로컬 전용 또는 하이브리드 모드로 Ollama를 우선적으로 설정할 수 있는 기능, Zen 및 Go 모델을 위한 통합 OpenCode 키 관리, Gemini 임베딩을 활용한 멀티모달 이미지/오디오 인덱싱 기능을 소개합니다.

AI가 '어둠의 기술'인 RFIC 설계를 배우다 — 더 빠른 칩, 인간의 직관 필요 없어
프린스턴 연구진이 강화학습과 역설계를 활용해 RFIC를 처음부터 설계합니다. 확산 모델이 기록적인 성능의 새로운 레이아웃을 생성하여 설계 시간을 획기적으로 단축합니다.

클로드 코드 v2.1.37 출시
Anthropic이 개선 사항과 버그 수정을 포함한 Claude Code의 새 버전을 출시했습니다.

Fable 5, 실제 사기 탐지에서 승리: Claude 4.x 제품군과 GPT-5.5 벤치마크 비교
5개 최첨단 모델(Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 4.6, Haiku 4.5, GPT-5.5-high)이 zooid.fund에서 진행 중인 크라우드펀딩 캠페인을 감사하라는 동일한 콜드 프롬프트를 받았습니다. Fable 5만이 오픈 웹을 통해 주장을 검증하여 중복 창작자와 실제 사건을 찾아냈습니다.