NVIDIA, MoE 모델 훈련 커널 공개…DeepSeek-V3 학습 8% 속도 향상
NVIDIA가 MoE 모델 훈련 병목을 해소하는 융합 커널을 공개했다. DeepSeek-V3 사전학습에서 8%, GPT-OSS 환경에서 93%의 속도 향상을 달성했다.
[태그:] MoE
딥시크 V4, 엔비디아 블랙웰로 초당 150토큰 추론 달성
딥시크가 V4-Pro·V4-Flash를 공개하고 엔비디아 블랙웰 플랫폼에서 성능 검증을 완료했다. GB200 NVL72에서 V4-Pro가 사용자당 초당 150토큰 이상을 달성했다.
문샷AI, 코딩 특화 Kimi K2.7 Code 공개… GPT-5.5 대비 최대 12배 저렴
중국 문샷AI가 코딩 에이전트 특화 오픈 모델 Kimi K2.7 Code를 출시했다. 출력 토큰 기준 GPT-5.5보다 7배 이상 저렴하다.
NVIDIA, 멀티모달 에이전트용 통합 오픈 모델 ‘네모트론 3 나노 옴니’ 공개
NVIDIA가 텍스트·이미지·영상·음성을 단일 루프에서 처리하는 멀티모달 오픈 모델 네모트론 3 나노 옴니를 출시했다.
코히어, 오픈소스 코딩 에이전트 모델 ‘노스 미니 코드’ 공개
코히어가 아파치 2.0 라이선스로 30B 파라미터 규모의 MoE 구조 코딩 특화 모델 노스 미니 코드를 공개했다.
엔비디아 네모트론 3 울트라 공개…장기 에이전트용 550B MoE 모델
엔비디아가 550B 파라미터 MoE 구조의 네모트론 3 울트라를 공개했다. 장기 멀티에이전트 워크플로우에서 비용을 최대 30% 절감한다.
젯브레인스, 소프트웨어 엔지니어링 특화 AI 모델 Mellum2 오픈소스 공개
젯브레인스가 MoE 아키텍처 기반 12B 파라미터 코딩 특화 모델 Mellum2를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.
젯브레인스, 소프트웨어 개발 최적화 MoE 모델 멜룸2 오픈소스 공개
젯브레인스가 총 파라미터 120억 개의 혼합 전문가(MoE) 모델 멜룸2를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 토큰당 25억 파라미터만 활성화해 유사 규모 대비 ...
스텝펀, 198B MoE 비전언어 모델 ‘스텝 3.7 플래시’ 공개
스텝펀이 토큰당 약 110억 파라미터만 활성화하는 198B MoE 비전언어 모델 스텝 3.7 플래시를 아파치 2.0으로 공개했다.
스텝펀, 198B MoE 오픈웨이트 모델 ‘Step 3.7 Flash’ 공개… SWE-bench 74.4%·입력 $0.20
중국 AI 스타트업 스텝펀이 198B MoE 구조의 오픈웨이트 비전-언어 모델을 공개했다. SWE-bench Verified 74.4%를 기록하며 입력 토큰 100만 개당 $0.20의 ...
씽킹머신랩, 풀덱플렉스 AI ‘TML-Interaction-Small’ 공개
전 OpenAI CTO 미라 무라티가 창업한 씽킹머신랩이 276B 파라미터 풀덱플렉스 멀티모달 모델을 공개했다. 응답 레이턴시 0.40초로 GPT 리얼타임 계열을 압도한다.
딥시크 V4 프리뷰 공개…SWE-bench 80.6%, 비용은 클로드의 34분의 1
딥시크가 1.6조 파라미터 규모의 V4-Pro와 소형 V4-Flash를 프리뷰로 공개했다. SWE-bench 80.6%를 기록하면서도 클로드 대비 비용이 34분의 1에 불과하다.
