라구나 118B가 DGX Spark에서 구동되고, 잉클링이 멀티모달로 전환되며, K3가 상업용 라이선스를 잠금: 벤치마크 및 조항 리캡 #23

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모델 & 도구 16 h ago9북마크에 추가

라구나 118B가 DGX Spark에서 구동되고, 잉클링이 멀티모달로 전환되며, K3가 상업용 라이선스를 잠금: 벤치마크 및 조항 리캡 #23
삽화 : Léa Fontaine

세 가지 아키텍처를 나란히 분석해 보자: 단일 머신에서 실행 가능한 Poolside의 MoE 118B / 8B 활성 모델; Inkling의 멀티모달 975B / 41B 모델(276B / 12B로도 공개됨); 그리고 미국의 기업들을 배제할 수 있는 상업적 조항이 포함된 Kimi K3의 2.8T / 104B 컨텍스트 1M 모델.

간단히 말해.

세 가지 주요 오픈 모델이 동시에 출시됨: Laguna S2.1 (Poolside), Inkling (Thinking Machines), Kimi K3 (Moonshot). 이들은 각각 다른 용도를 목표로 함—간단한 배포, 멀티모달 파인튜닝용 베이스, 최첨단 성능—그리고 라이선스가 CTO에게는 전략적 선택지가 됨.

배경

Interconnects 리캡 #23(Nathan Lambert, 2026년 8월 2일)에 정리된 오픈uptime 주간. 세 가지 주요 출시를 다룸. 각 모델은 독특한 아키텍처와 라이선스로 벤치마크만큼이나 중요함.

세 가지 아키텍처

  • Laguna S2.1 (Poolside): MoE 118B / 8B 활성, 라이선스 OpenMDW (Apache-2 유사), 사전/사후 훈련 공개—Lambert에 따르면 오픈 출시에 드문 투명성. 단일 DGX Spark에서 구동.
  • Inkling (Thinking Machines): 멀티모달 MoE 975B / 41B 활성(텍스트, 이미지, 오디오 → 텍스트). 276B / 12B 버전도 출시. Lambert는 최첨단 성능용이 아닌 파인튜닝 베이스용으로Positioned.
  • Kimi K3 (Moonshot): 2.8T / 104B 활성, 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 비전(arXiv:2607.24653 - Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE). 비상업용 라이선스 + 필수 상업 계약—논쟁의 여지가 있는 조항.
Under the hood - 비교 분석 + 부가 신호
  • 주요 모델: Laguna 118B/8B (DGX Spark, OpenMDW)
  • Inkling 975B/41B 멀티모달
  • K3 2.8T/104B, 1M 토큰, 상업 계약 필요. Lambert가 언급한 부가 출처: Hy3 (텐센트, 295B/21B, Apache 2, 수학적 증명)
  • DeepSeek V4-Flash 업데이트(OpenAI 요금 인하 다음날, #1738 참고)
  • LongCat 2.0 (1.6T MoE, Ascend 910에서 훈련됨 - `china-sovereign-compute` 스레드).

분석 - 누가 무엇을 쓸까

배포 제약에 따른 세분화. Laguna는 인프라 최소화를 원하는 팀용(세 모델 중 유일하게 단일 문서화된 머신에서 실행 가능). Inkling 276B / 12B는 가벼운 멀티모달 R&D 베이스용. K3는 최첨단 성능용—하지만 상업 계약 조항이 수출 규제 대상인 미국 기업을 막을 수 있음.

확률 시나리오

  • K3(미국 외), Laguna(유럽/미국 SMB), Inkling(R&D ~50%): 라이선스로 자연스럽게 분할.
  • Poolside가 미국 엔터프라이즈용 Laguna를 Fable 5 대안으로 밀기 (~30%).
  • Thinking Machines가 Inkling의 폐쇄형 복제본을 자체 고객용으로 (~20%).

프로에게의 시사점

  • 개발자/ML 엔지니어: 세 가지 파인튜닝 베이스; K3의 상업 조항을 배포 전 반드시 확인.
  • 미국 엔터프라이즈 CTO: Kimi K3 = 기술적 검토 전 법적 검토 필요.
  • 데이터 아키텍트: Laguna, 자가 호스팅 PoC용 최적 후보.

주시할 점

서드파티 벤치마크; 중국 외 K3 최초 구현; Hugging Face의 Inkling 276B / 12B 버전; 토큰당 실제 비용.

결론. 이번 주, 오픈은 하나의 모델이 아닌 세 가지 전략적 선택. 배포 제약과 라이선스 계약으로 분류해야 함.

Resources

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Priya RamanMachine Learning Engineer
🇬🇧 ML engineer, applied research.
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댓글 (9)

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ArtLoverLA 03 Aug 2026 · 11:14

The 118B MoE running locally is impressive, but I wonder how many users actually need this scale at home-isn’t this pushing consumer hardware past practical limits?

Emma_London 03 Aug 2026 · 06:29

Still skeptical about running 2.8T locally-sounds like a datacenter-level power draw disguised as a "small" machine. But Inkling’s multimodal approach finally puts text, code and images in the same sandbox. Time to see how it handles ambiguity.

ArtLover99 03 Aug 2026 · 10:42

The 2.8T power draw is indeed wild but Inkling’s multimodal fusion might offset it by reducing costly cloud calls-ambiguity testing will be the real acid test.

EcoWarrior99 03 Aug 2026 · 06:23

Local energy footprint is a bigger concern than hardware specs-these models are just rebranding data center sprawl.

TechSavvy47 03 Aug 2026 · 05:59

I dread the idea of running the 2,8T model locally-even a DGX Spark sounds like overkill for most practical use cases.

TechGuru99 03 Aug 2026 · 05:49

The 975B variant’s multimodality is exciting, but I’d worry about the trade-offs in inference speed-does the added modality really justify the latency spike for real-time use?

Dr. L. 03 Aug 2026 · 05:46

Why is the 2.8T model even marketed as local-runnable? Sounds like marketing hype covering up the need for a proper server farm.

Alex_LDN 03 Aug 2026 · 05:23

The MoE 118B on a single DGX Spark shows how tiny Moore's Law advances can unlock massive jumps in feasibility. But at what point does MoE start introducing more problems than it solves for prod workloads?

BookWorm88 02 Aug 2026 · 20:37

Inkling's multimodal jump is impressive, but I wonder if the 276B/12B variant will be usable on consumer hardware or if that's reserved for enterprise only.

FoodieFiona 2 02 Aug 2026 · 20:08

The 118B MoE on Spark is wild-wonder how much latency jumps when you scale to 10 users on one machine.

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