NVIDIA가 Hugging Face에 Qwen3.6-27B-NVFP4 모델을 출시했습니다.
체크포인트는 이제 다운로드할 수 있습니다.
NVIDIA가 Hugging Face에 Qwen3.6-27B-NVFP4 모델을 출시했습니다.
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저자들은 Quantization-Aware Healing (QAH)을 소개했습니다. 이는 구조적 압축 및 양자화 동안 손실된 성능을 회복하기 위해 비압축 모델에서 직접 4비트 학생 모델을 증류하는 파이프라인입니다. GPT-OSS 120B에 적용하면 이 방법은 Hypernova-60B를 생성하며, 9개 벤치마크 중 7개에서 bfloat16 소스와 동등하거나 더 나은 성능을 보이며 가중치 메모리를 약 4배 적게 사용합니다.
저자들은 구조적으로 압축된 4비트 대규모 언어 모델의 추론 및 코딩 능력을 복원하는 방법인 양화 인식 치유(Quantization-Aware Healing, QAH)를 소개합니다. 표준 양화 인식 훈련이 압축된 모델을 다시 적합시키는 것과 달리, QAH는 원래 비압축 모델에서 4비트 학생 모델을 직접 증류합니다.
NVIDIA는 구성 가능한 추론 기능을 갖춘 Qwen 3.8 2.4T 파라미터 모델을 자체 GB300 NVL72 하드웨어 플랫폼에서 서빙하는 것을 시연했습니다.
Qwen이 자체 Qwen 3.8 27B 모델의 오픈 가중치를 출시했습니다. 체크포인트는 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다.
알리바바는 오픈 생태계에 최전선 수준의 능력을 제공하도록 설계된 가장 큰 오픈 가중치 모델인 Qwen3.8-2.4T-A95B(Qwen3.8-Max로도 알려짐)의 오픈 가중치를 출시했습니다.
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