안녕하세요, DeepCode 입니다. 오늘은 Xiaomi가 새롭게 선보인 옴니모달 모델 MiMo-V2.5를 정리해보겠습니다. 거대 파라미터 규모를 유지하면서도 실질적인 추론 효율성을 극대화한 이 모델의 설계 방식은 오픈소스 진영에 시사하는 바가 큽니다.출처: 공식 1. Xiaomi MiMo-V2.5, 무엇이 새로워졌나Xiaomi는 최근 311B(3,110억 개)의 전체 파라미터를 보유한 대규모 옴니모달 모델인 MiMo-V2.5를 오픈소스로 전격 공개했습니다. 이 모델은 단순히 크기만 키운 것이 아니라, Mixture-of-Experts(MoE) 구조를 채택하여 실제 연산에 참여하는 활성 파라미터(Active Parameters)를 15B(150억 개) 수준으로 최적화했습니다.가장 눈에 띄는 지표는 1M(..

안녕하세요, DeepCode 입니다. 오늘은 DeepSeek V4 모델을 정리해보겠습니다. 기존 빅테크 기업들이 주도하던 고비용 AI 시장에 새로운 균열을 일으킬 강력한 변수의 등장을 확인해야 합니다.출처: 공식 1. DeepSeek V4 모델, 무엇이 새로워졌나DeepSeek가 새롭게 공개한 V4 모델은 단순한 파라미터 숫자의 증가를 넘어선 아키텍처의 진화를 보여줍니다. 이번 모델은 이전 버전 대비 추론 능력과 효율성 측면에서 비약적인 발전을 이루었으며, 특히 학습 및 추론 과정에서 발생하는 비용을 획기적으로 낮추는 데 집중했습니다.출시된 V4 모델은 기존의 거대 언어 모델(LLM)들이 가진 막대한 연산 비용 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이는 단순히 성능이 좋은 모델을 만드는 것을 넘어, 누구..

안녕하세요, DeepCode 입니다. 오늘은 Xiaomi MiMo-v2.5-Pro를 정리해보겠습니다. 1조 개라는 압도적인 파라미터 규모를 가진 모델이 오픈 소스로 풀리면서 대형 언어 모델의 민주화가 가속화될 것으로 보입니다.출처: 공식 1. Xiaomi MiMo-v2.5-Pro, 무엇이 새로워졌나Xiaomi가 최근 Hugging Face를 통해 MiMo-v2.5-Pro 모델을 전격 공개했습니다. 이번 모델의 가장 큰 특징은 파라미터 수가 무려 1T(1조 개)에 달한다는 점입니다. 기존의 오픈 소스 모델들이 수천억 개 단위의 파라미터에 머물렀던 것과 비교하면 체급 자체가 다릅니다.이번 버전은 단순한 규모 확장을 넘어, 고도화된 추론 능력을 구현하는 데 초점을 맞추었습니다. 모델의 공개 시점은 AI 시장이..