Ring-1T-FP8: 1조 파라미터 AI 모델을 워크플로우 자동화에 통합하기
inclusionAI의 1조 파라미터 사고 모델 Ring-1T-FP8가 딥 러닝 추론 능력, 멀티 에이전트 프레임워크, 확장 가능한 배포 전략을 통해 워크플로우 자동화를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
오픈 워크플로우 관리
UserLM-8b: 사용자 시뮬레이션으로 대화형 AI 테스트 워크플로우 혁신하기
Microsoft의 UserLM-8b가 어시스턴트 대신 사용자 역할을 시뮬레이션하여 대화형 AI 시스템의 테스트 워크플로우를 어떻게 혁신하는지 알아봅니다.
Liquid AI LFM2-8B-A1B: 엣지 AI 배포를 위한 혁신적인 하이브리드 모델
Liquid AI의 LFM2-8B-A1B 모델을 심층 분석합니다. 83억 개의 총 파라미터와 15억 개의 활성 파라미터를 가진 이 혁신적인 MoE 모델이 어떻게 엣지 AI와 온디바이스 배포의 새로운 표준을 제시하는지 알아보세요.
GLM-4.5-Air: 효율적인 지능형 에이전트 개발의 새로운 패러다임
Z.ai의 혁신적인 106B 파라미터 모델 GLM-4.5-Air를 소개합니다. 하이브리드 추론 기능과 상업적 친화적인 MIT 라이선스로 지능형 에이전트 개발에 탁월한 성능을 제공합니다.
IBM Granite 4.0 Micro: 30억 매개변수 AI로 혁신하는 엔터프라이즈 워크플로우 자동화
IBM Granite 4.0 Micro가 고급 도구 호출 기능, 다국어 지원, 효율적인 30억 매개변수 아키텍처로 엔터프라이즈 워크플로우 자동화를 어떻게 변화시키는지 알아보세요.
GLM-4.6: 고급 에이전트, 추론 및 코딩 능력을 갖춘 차세대 AI 모델
GLM-4.6은 실세계 코딩, 긴 컨텍스트 처리(최대 200K 토큰), 추론, 검색, 작성 및 에이전트 애플리케이션 분야에서 상당한 발전을 가져왔습니다.
알리바바 Logics-Parsing: 혁신적인 엔드투엔드 문서 AI 워크플로우
알리바바의 Logics-Parsing을 통해 복잡한 문서 처리 워크플로우를 혁신하는 강력한 VLM 기반 문서 파싱 모델의 뛰어난 정확도와 효율성을 살펴보세요.
Tiny Reasoning Language Model (TRLM-135M): 소형 모델의 추론 능력 혁신
135M 파라미터로 구현된 TRLM-135M은 소형 모델의 단계별 추론 학습을 연구하는 혁신적인 모델입니다. 3단계 파이프라인을 통해 일반적인 대화부터 복잡한 추론까지 학습합니다.
Smol2Operator: 컴퓨터 사용 자동화를 위한 혁신적인 GUI 에이전트 훈련
경량 비전-언어 모델을 GUI 자동화 에이전트로 변환하는 HuggingFace의 획기적인 2단계 훈련 방법론을 통해 제로 그라운딩 모델을 지능형 GUI 에이전트로 변환하는 과정을 살펴봅니다.
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner: 기업 자동화 환경에서 오디오 처리 워크플로우 혁신
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner의 고급 멀티모달 기능을 통해 음성 전사, 환경음 분석, 멀티미디어 콘텐츠 처리의 자동화를 구현하여 오디오 분석 워크플로우를 혁신하는 방법을 탐구합니다.
LongCat-Flash-Thinking: 중국의 새로운 SOTA 오픈소스 추론 모델이 AI 효율성을 혁신하다
560B 매개변수 MoE 모델인 LongCat-Flash-Thinking의 혁신적인 성능과 64.5% 토큰 감소, 비동기 RL 훈련 기술을 알아보세요.
Qwen3-Next: 대규모 언어모델의 미래를 바꾸는 혁신적 AI 아키텍처
하이브리드 어텐션 메커니즘과 초효율적 처리 능력을 결합한 알리바바의 획기적인 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 모델이 인공지능 분야에서 매개변수 효율성과 컨텍스트 처리에 새로운 기준을 제시하는 방법을 탐구합니다.
Ring-flash-2.0: IcePop 알고리즘으로 혁신을 이룬 차세대 사고형 MoE 모델
1000억 파라미터 중 추론 시 61억만 활성화하는 혁신적인 MoE 모델 Ring-flash-2.0과 안정적인 RL 훈련을 위한 IcePop 알고리즘, 그리고 복잡한 추론 작업에서의 획기적인 성능을 살펴봅니다.
Ling-flash-2.0: 1000억 매개변수의 혁신적인 MoE 언어모델과 초고속 추론 성능
inclusionAI의 최신 MoE 아키텍처 Ling-flash-2.0을 살펴보세요. 단 61억 개의 활성화 매개변수로 SOTA 성능을 달성하며 7배의 효율성 향상과 초당 200+ 토큰의 추론 속도를 제공합니다.
중국 AI 모델들이 주도하는 오픈 워크플로우 관리 혁신 - Kimi K2, DeepSeek-R1, Qwen3, GLM-4.5 심층 분석
Moonshot AI의 Kimi K2부터 Alibaba의 Qwen3까지, 중국발 AI 모델들이 어떻게 Agentic Intelligence를 통해 워크플로우 자동화의 새로운 패러다임을 제시하고 있는지 상세히 분석합니다.