👀👂🗣️✍️Qwen2.5-Omni: 보고, 듣고, 말하고, 쓰는 차세대 멀티모달 모델!
안녕하세요! 오늘은 중국의 알리바바 클라우드에서 만든 Qwen2.5-Omni에 대해서 알아보겠습니다. 2025년 3월 27일, 공개된 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티를 이해하고 동시에 텍스트와 자연스러운 음성 응답을 스트리밍 방식으로 생성할 수 있는 멀티모달 모델로서, 혁신적인 아키텍처와 새로운 위치 임베딩 알고리즘을 통해 OmniBench에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 이 블로그에서는 Qwen2.5-Omni의 주요 특징, 벤치마크 결과, 이용 방법 및 성능 테스트를 자세히 살펴보겠습니다.1. Qwen2.5-Omni 개요Qwen2.5-Omni는 다양한 모달리티를 통합적으로 처리하고 텍스트와 자연스러운 음성 응답을 실시간 스트리밍 방식으로 생성하는 단일 모델입니다. 기존의..
2025. 3. 30.
🏯🧠Hunyuan-T1: GPT 4.5 뛰어넘은 세계 최초 Hybrid-Transformer-Mamba MoE 모델
안녕하세요! 오늘은 중국의 IT기업 텐센트가 새롭게 발표한 최신 인공지능 모델, Hunyuan-T1(혼원-T1)에 대해 살펴보겠습니다. Hunyuan-T1은 세계 최초의 Mamba 아키텍처 기반 초대형 모델로, 트랜스포머 아키텍처와 Mamba 아키텍처를 결합한 하이브리드 구조를 채택하여, 긴 시퀀스 처리 능력을 획기적으로 향상시켰습니다. 특히, TurboS라는 고속 사고 기반 모델을 기반으로 대규모 사후 학습을 통해 추론 능력을 크게 확장하였으며, 인간 선호도에 더욱 부합하도록 설계되었습니다. 오늘 블로그에서는 Hunyuan-T1의 개요, 특징 및 주요 기능, 벤치마크 결과에 대해 알아보고 코딩, 수학, 추론성능을 직접 테스트해 보겠습니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정..
2025. 3. 23.
🤖MS의 첫 멀티모달 AI, Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini-3.8B 분석
안녕하세요! 오늘은 마이크로소프트가 발표한 최신 인공지능 모델, Phi-4-multimodal과 Phi-4-mini에 대해 알아보겠습니다. Phi-4-multimodal은 음성, 시각, 텍스트 데이터를 단일 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 모델로, 다양한 입력을 동시에 분석하고 활용할 수 있으며, Phi-4-mini는 38억 개의 파라미터를 갖춘 경량 모델이면서도, 속도와 효율성을 극대화하여 텍스트 기반 작업에서 대형 모델과 견줄 만큼 우수한 성능을 제공합니다. 이번 블로그에서는 Phi-4 시리즈의 주요 특징과 성능, 벤치마크 결과를 살펴보고, 실제 성능을 테스트하고 분석해 보겠습니다."이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."1. 개요Phi-4-mu..
2025. 3. 9.
🎯QwQ-32B: 20배 작은 모델로 DeepSeek-R1 따라잡은 강화 학습 모델
안녕하세요! 오늘은 알리바바에서 공개한 Qwen 시리즈의 최신 모델, QwQ-32B에 대해 알아보겠습니다. QwQ-32B는 기존의 지도 학습 모델과 차별화된 추론 중심 AI 모델로, 생각하고 분석하는 능력을 갖추고 있습니다. 특히 수학, 코딩, 논리적 사고에서 강력한 성능을 발휘하며, DeepSeek-R1, o1-mini와 같은 최신 AI 모델과 경쟁할 수 있는 수준의 성능을 제공합니다. 또한, 강화 학습(RL) 기법을 통해 더욱 정교한 문제 해결 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 이번 블로그에서는 QwQ-32B의 주요 사양과 기능, 벤치마크 성능, 그리고 실제 코딩, 수학, 추론 테스트 결과를 살펴보며, 이 모델이 AI 분야에서 어떤 가능성을 보여주는지 분석해 보겠습니다. 그럼, 함께 살펴볼까요?"이 포스..
2025. 3. 8.
✨Gemini 2.0 패밀리: 최대 200만 토큰 지원하는 구글의 최신 AI 모델군
안녕하세요! 오늘은 Google에서 공개한 최신 멀티모달 AI 모델, Gemini 2.0 업데이트에 대해 살펴보겠습니다. 이번 Gemini 모델의 업데이트는 이전 모델 대비 성능과 효율성을 대폭 개선했으며, 사용자의 다양한 요구를 충족시키기 위해 Flash, Pro, Flash-Lite 세 가지 버전으로 제공됩니다. Gemini 2.0은 최대 200만 토큰의 컨텍스트 창, 멀티모달 입력 지원, 강화된 도구 호출 기능 등 여러 혁신적인 기능을 갖추고 있으며, 비용 효율성을 고려한 Flash-Lite 모델을 도입하여 개인 사용자와 기업 모두에게 더 넓은 선택지를 제공합니다. 이번 블로그에서는 Gemini 2.0의 핵심 기능, 성능 벤치마크, 사용방법을 살펴보고, 직접 코딩·수학·추론 성능을 테스트해 보겠습니..
2025. 2. 7.
🤖⚡o3-mini: DeepSeek-R1과 경쟁할 OpenAI의 최신 추론 모델
안녕하세요! 오늘은 OpenAI에서 새롭게 공개한 최신 모델, o3-mini에 대해 살펴보겠습니다. o3-mini는 비용 효율적인 추론을 목표로 개발된 AI 모델로, STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야에서 강력한 성능을 발휘하며, 특히 수학, 코딩, 과학 분야에서 뛰어난 추론 능력을 제공합니다. o3-mini는 이전 모델인 o1-mini의 장점을 유지하면서도 더 빠르고 정확한 응답 속도를 자랑합니다. 또한, 다양한 개발자 기능과 추론 옵션을 제공하여 AI 활용도를 더욱 높였습니다. 이 블로그에서는 o3-mini의 주요 특징, 벤치마크 결과를 살펴보고, 실제 성능 테스트를 통해 강력한 추론모델, DeepSeek-R1과 비교해 보겠습니다."이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액..
2025. 2. 1.
🐋DeepSeek-R1: OpenAI-o1 뛰어넘은 오픈소스 추론 모델이 무료!
안녕하세요! 오늘은 DeepSeek AI에서 개발한 최신 추론 모델 DeepSeek-R1에 대해 알아보겠습니다. DeepSeek-R1은 순수 강화 학습(Pure Reinforcement Learning)을 통해 언어 모델의 추론 능력을 혁신적으로 향상시킨 모델로, 기존 지도 학습 방식과 달리, 보상(Reward) 기반으로 학습하며, 스스로 복잡한 문제를 해결하는 사고 능력을 발전시키는 데 성공했습니다. 특히, 사고 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 과정을 자연스럽게 학습하여 자기 검증, 반성, 긴 CoT 생성 등 고급 추론 기능을 탑재했습니다. 이 블로그에서는 DeepSeek-R1의 주요 특징, 벤치마크 결과, 사용방법에 대해 알아보고, 코드 및 수학 문제 해결 능력을 비롯한 다양한 성능 테..
2025. 1. 23.
