오픈소스 AI 모델들이 빠르게 더욱 강력해지고 있으며 @과 같은 GPU 네트워크들이 이를 대규모로 접근 가능하게 만듭니다. IO 인텔리전스를 만나보세요. 벡터 데이터베이스를 서비스로 제공하고, 25개의 오픈소스 AI 모델과 특화된 에이전트를 제공하는 플랫폼입니다. 제 인터랙티브 대시보드를 확인해보세요. 👇

1/ @ionet은 시장에서 가장 큰 분산형 GPU 네트워크이며, 기관 수준의 품질과 안정성을 갖춘 컴퓨팅 리소스의 지리적으로 분산된 클러스터링을 가능하게 하는 유일한 솔루션입니다.

2/ $IO은 탄력적 확장을 포함한 고유한 이점을 제공하는 시장 선도적 솔루션입니다.

3/ 가장 혁신적인 제품은 의심할 여지 없이 AI 개발자를 위한 풀스택 솔루션인 IO 인텔리전스입니다.

4/ 유연한 실행, 서비스형 VectorDB, 주요 AI 모델 및 템플릿화된 AI 에이전트에 대한 액세스. IO Intelligence는 이 모든 것을 제공합니다.

5/ 25개의 오픈소스 모델에 대한 액세스를 제공함으로써 빌더는 필요에 맞는 모델을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 그렇다면 이 모든 모델을 어떻게 비교할 수 있을까요? 모델 성능을 자세히 살펴보겠습니다.

6/ 라마-4-매버릭-17B 128명의 전문가를 보유한 170억 개의 활성 매개변수 모델인 Llama 4 Maverick은 해당 분야에서 가장 뛰어난 멀티모달 모델로, 다양한 널리 알려진 벤치마크에서 GPT-4o와 제미니(Gemini) 2.0 Flash를 앞지르고 있습니다. 또한 새로운 것과 비슷한 결과를 얻습니다.

7/ DeepSeek-R1 DeepSeek AI는 대규모 강화 학습(RL)을 통해 학습된 1세대 추론 모델을 선보였으며, 추론에서 탁월한 성능을 보여주었습니다. DeepSeek-R1은 수학, 코드 및 추론 작업 전반에서 OpenAI-o1과 유사한 성능을 달성합니다.

8/ QwQ-32B 기존의 명령어 조정 모델과 비교하여, 사고와 추론이 가능한 QwQ-32B는 하위 작업, 특히 어려운 문제에서 상당히 향상된 성능을 달성할 수 있습니다. QwQ-32B는 중간 크기의 추론 모델로,

9/ Llama-3.3-70B-Instruct Llama 3.3은 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 자기 회귀 언어 모델입니다. 조정된 버전은 지도 미세 조정(SFT)과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용하여 인간의 도움 선호도에 맞춰 조정합니다.

10/ Mistral-Large-Instruct-2411 Mistral-Large-Instruct-2411은 최첨단 추론, 지식 및 코딩 기능을 갖춘 123B 매개변수의 고급 고밀도 대규모 언어 모델(LLM)입니다. Mistral-Large-Instruct-2407을 확장하여 향상된 Long Context 및 함수 호출 기능을 제공합니다.

11/ DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B DeepSeek-R1-Distill 모델은 DeepSeek-R1에서 생성된 샘플을 사용하여 오픈 소스 모델을 기반으로 미세 조정되었습니다. 이 모델은 Llama 3.3 70B를 기반으로 미세 조정되었으며, 구성과 토크나이저가 약간 변경되었습니다.

12/ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill 모델은 DeepSeek-R1에서 생성된 샘플을 사용하여 오픈 소스 모델을 기반으로 미세 조정되었습니다. 이 모델은 Qwen-32를 미세 조정한 것이며, 구성과 토크나이저가 약간 변경되었습니다.

13/ dbrx-instruct DBRX Instruct는 Databricks에서 처음부터 학습한 전문가 혼합(MoE) 방식의 대규모 언어 모델입니다. DBRX Instruct는 몇 차례의 상호작용에 특화되어 있습니다.

14/ Ministral-8B-Instruct-2410 Ministral-8B-Instruct-2410 언어 모델은 Mistral Research License에 따라 공개된, 유사한 크기의 기존 모델보다 성능이 훨씬 뛰어난 instruct 미세 조정 모델입니다.

15/ 공자-o1-14B 공자-o1-14B는 넷이즈 유다오 팀에서 개발한 o1 유사 추론 모델로, 양자화 없이 단일 GPU에 쉽게 배포할 수 있습니다. 이 모델은 Qwen2.5-14B-Instruct 모델을 기반으로 하며 2단계 학습 전략을 채택하여

16/ 성과 평가 및 벤치마크에 대한 자세한 정보.

17/ IO 인텔리전스는 선도적인 오픈소스 모델 외에도 특정 작업에 특화된 사전 구축된 AI 에이전트에 대한 API 액세스를 제공합니다.

18/ AI 기반 자동화를 통해 워크플로에 원활하게 통합되어 효율성이 향상됩니다.

19/ 또한, 더 복잡한 워크플로를 위해 결합될 수도 있습니다.

20/ @ionet 문서를 확인하여 에이전트를 직접 실험해 보세요. 곧 데모도 공개할 예정이니 기대해 주세요.

21/ 제 친구 클로드가 호스팅하는 대시보드 베타 버전을 확인하려면 아래 링크(Chainlink) 확인하세요. claude.site/artifacts/80a9ea94...

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