브라질 대형 오픈소스 모델이 딥시크 V4 급 성능 달성
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브라질 시 정부의 지원으로 만들어진, Qwen 3.5 397B 기반 파인튜닝 모델이
코딩 벤치에서 딥시크 V4를 이길 정도
파인튜닝해서 만든거라지만 그 성능 개선 폭이 미친 수준
보면 원본 모델 대비 개선량이 상당함
딥시크 v4 프로의 1/3 사이즈 베이스 모델을 동일 수준으로 개선한 것
그리고 SwiReasoning 아키텍처로 추론 성능과 효율을 크게 높였는데,
이 아키텍처는 모델이 복잡한 추론과 간단한 추론이 필요한 곳을 알아서 판단해서
탐색적으로 생각해야 한다면 latent space 상에서의 CoT 없는 추론을,
검증하고 논리를 써야 하면 명시적인 CoT를 사용하도록 구성되어 있음.
그 덕분에 토큰 효율적이면서도 추론 시간을 조정해 성능을 크게 올리는게 가능함.
암묵적 추론 하는 대형 오픈소스 모델 중에서는 최초로 높은 성능을 달성한 기념비적인 모델
다만 뻥벤치나 구라는 아닌지 더 지켜볼 필요는 있음
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