우리는 다국어 상호참조 해결 (Multilingual Coreference Resolution)에 관한 CRAC 2026 공유 태스크 (Shared Task)의 우승 제출물인 CorPipe 26을 소개합니다. 이번 다섯 번째 공유 태스크는 주로 생성형 거대언어모델 (Generative LLMs)과 특화된 시스템 (Specialized Systems)의 비교에 초점을 맞추고 있으며, 추가로 5개의 데이터셋과 2개의 새로운 언어가 도입되었습니다. CorPipe 26은 CorPipe 25의 개선된 버전으로, 단일 모델 내에서 언급 (Mentions) 및 상호참조 연결 (Coreference Links)과 함께 빈 노드 (Empty Nodes)를 예측하는 새로운 변형을 포함합니다. 우리 시스템은 LLM 트랙 (LLM track)의 모든 다른 제출물보다 2.8 퍼센트 포인트 앞서며, 제약 없는 트랙 (Unconstrained track)의 모든 제출물보다 9.5 퍼센트 포인트 앞섭니다. 또한, 우리는 다양한 모델 크기, 빈 노드 예측 방법, 그리고 교차 언어 제로샷 평가 (Cross-lingual zero-shot evaluation)를 통한 일련의 절제 실험 (Ablation experiments)을 수행합니다. 소스 코드와 학습된 모델은 https://github.com/ufal/crac2026-corpipe 에서 공개적으로 사용할 수 있습니다.