AI 엔지니어링 주간 보고: ERNIE 4.5, GLM-4.1V, Hunyuan-A13B 등 최신 모델 및 기술 동향

핵심 기술: 이번 주 AI 엔지니어링 동향은 중국 기업들의 인상적인 AI 모델 출시와 혁신적인 기술 적용에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 Baidu의 ERNIE 4.5, Zhipu AI의 GLM-4.1V-9B-Thinking, Tencent의 Hunyuan-A13B 등은 멀티모달 기능, 효율적인 MoE 아키텍처, 긴 컨텍스트 처리 능력 등에서 주목할 만한 발전을 보여줍니다.

기술적 세부사항:
* Baidu ERNIE 4.5:
* 최대 4240억 개 파라미터를 가진 개방형 가중치 멀티모달 MoE 모델 (47B 및 3B 활성 경로).
* 이종 MoE 구조 및 PaddlePaddle 최적화 인프라로 학습.
* 언어, 비전, 교차 모달 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능.
* 주요 기술: Modality-Isolated Routing, Router Orthogonal & Token-Balanced Loss, FP8 Mixed-Precision, 2-bit/4-bit Lossless Quantization, Unified Preference Optimization (UPO), Modality-Specific Tuning, High MFU Efficiency (47%).
* 다양한 모델 변형(ERNIE-4.5-300B-A47B, ERNIE-4.5-21B-A3B, ERNIE-4.5-VL-424B-A47B, ERNIE-4.5-VL-28B-A3B)이 경쟁 모델 대비 우수한 성능을 보임.
* Apache 2.0 라이선스로 상업적/학술적 사용 가능하며, 튜닝/양자화/배포 지원 툴킷 포함.
* Zhipu AI GLM-4.1V-9B-Thinking:
* 차세대 오픈 가중치 비전-언어 모델 (VLM).
* "Thinking Paradigm" 도입 (강화학습 및 커리큘럼 샘플링 기반).
* 10B 클래스 VLM 중 SOTA 성능, Qwen-2.5-VL-72B와 유사한 성능을 1/8 파라미터로 달성.
* 주요 기술: RLCS Fine-Tuning, 64k 컨텍스트 길이, 4K 이미지 입력 지원, 중영 이중 언어 지원.
* 벤치마크에서 CogVLM2, GLM-4V 대비 우수하며, Qwen-2.5-VL-72B와 동등하거나 우수한 성능을 18개 비전-언어 벤치마크에서 달성.
* Hugging Face에 오픈 소스 공개.
* 추론 속도는 vLLM 프레임워크 사용 시 크게 향상됨 (A100 GPU, BF16, 22GB VRAM 기준 60-70 tokens/sec).
* Tencent Hunyuan-A13B:
* 추론, 지시 따르기, 장문 컨텍스트에 최적화된 MoE 모델.
* 80B 총 파라미터 중 13B 활성 파라미터로 효율적인 성능 제공.
* 주요 기술: Efficient MoE Architecture, Dual Thinking Modes, 256K Context Length, Agent-Ready, Fast Inference (GQA, multi-quantization).
* 수학, 과학, 에이전트 벤치마크에서 최상위 성능을 보이며, Qwen2.5-72B, Qwen3-A22B 등 대비 경쟁력 우위.
* TNG-Tech R1T2-Chimera:
* DeepSeek R1T의 후속 모델로, 3개의 부모 모델(DeepSeek R1-0528, R1, V3-0324)을 "Assembly of Experts" 기법으로 결합.
* 추론 정확도, 지연 시간, 일관성 향상.
* 주요 특징: Tri-Mind Assembly, Think Token Fixed, Speed Sweet Spot (R1 대비 20% 빠름, R1-0528 대비 2배 속도), Personality Retained.
* R1T 및 이전 R1T 버전 대비 전반적인 추론 능력 향상.

개발 임팩트: 이번 발표된 모델들은 AI의 접근성을 높이고, 더 적은 자원으로도 높은 성능을 달성할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 특히 멀티모달 능력 향상과 효율적인 MoE 아키텍처는 다양한 산업 분야에서 AI 적용 범위를 확장할 것으로 기대됩니다. 오픈 소스 공개는 연구 개발 커뮤니티의 혁신을 가속화할 것입니다.

커뮤니티 반응: (본문 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 오픈소스 공개 및 성능 비교는 커뮤니티의 높은 관심을 끌 것으로 예상됩니다.)