중국 AI 개발팀 오픈BMB가 25억개 규모의 소형 언어모델 'MiniCPM5-2B'를 공개했다. 작은 모델임에도 일부 벤치마크에서 파라미터 수가 더 많은 모델을 앞서며 온디바이스 AI 시장에서 효율성을 내세웠다.8일 일본 매체 기가진에 따르면 MiniCPM5-2B는 기존 MiniCPM5-1B의 학습 방식을 확장한 고밀도 모델이다. 이름은 2B지만 실제 파라미터 수는 25억1675만6480개이며, 최대 13만1072토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있다. OpenBMB
데이터 배치 설계로 스마트폰 메모리 용량에 묶여 있던 온디바이스 AI 모델의 크기가 300억 파라미터까지 커졌다. 퀄컴은 연산 장치 가까이에 데이터를 두는 같은 원칙을 CPU까지 넓혀 적용하고 있다.크리스 패트릭 퀄컴 수석부사장 겸 모바일 핸드셋 본부장은 22일 스냅드래곤 서밋 2026 키노트에서 "AI 에이전트가 유능해질수록 더 강한 추론 능력과 풍부한 맥락을 갖춘 더 큰 모델에 접근해야 한다"고 말했다. 에이전트가 사용자를 대신해 일을 처리하려면 여러 단계를 추론하고 필요한
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논은 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작해 업무를 수행하는 AI 모델 ‘훈민 VLM 397B’를 오픈소스로 공개했다고 밝혔다.훈민 VLM 397B는 3,970억 개 파라미터 규모의 공개 모델 ‘큐원’을 기반으로 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작하는 실행 능력을 강화한 모델이다. 지난해 ‘훈민 32B’와 올해 초 ‘훈민 VLM 235B’를 잇달아 선보인 제논은 범용 AI 모델의 기존 성능을 유지하면서 실제 업무에 필요한 능력을 더하는 방식으
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논은 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작해 업무를 수행하는 AI 모델 '훈민 VLM 397B'를 오픈소스로 공개했다고 18일 밝혔다.훈민 VLM 397B는 3970억개 파라미터 규모 공개 모델 큐웬3.5-397B를 기반으로 화면 인식과 컴퓨터 조작 능력을 강화한 모델이다.화면 속 조작 대상의 위치를 식별하는 스크린스팟-프로에서 정확도 75.6점을 기록해 허깅페이스 공식 리더보드 2위에 올랐다. 리눅스 환경에서 실제 컴퓨터 작업 수행 능력을 평가하는 OS월드에서는 70.5점으로
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