MoE 기반 26B 파라미터로 구현한 Local AI의 최적 효율 지점 달성

Context

기존 Local AI 모델의 낮은 추론 정확도 또는 과도한 리소스 소모로 인한 성능 병목 발생. 특히 이미지 분석 시 외부 어댑터 의존도로 인한 공간 인식 정확도 저하 문제 상존.

Technical Solution

• 26B Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처 적용을 통한 전체 파라미터 대비 태스크당 4B 수준의 활성 파라미터 최적화
• 텍스트와 픽셀을 동시에 학습한 Native Multimodality 설계를 통한 시각 정보 처리의 공간적 정확도 향상
• 128K Context Window 확장을 통한 대규모 코드베이스 및 문서 전체의 맥락 유지 능력 확보
• Dense 모델과 MoE 모델의 하이브리드 제공을 통한 하드웨어 제약 사항별 맞춤형 추론 환경 구축
• Native Vision 처리를 통한 CSS 레이아웃 등 복잡한 UI 구조 분석의 정확한 추론 구현