벤치마크
-
로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
Written by
-
OpenAI o3-pro 출시: AI 모델의 새로운 전환점과 업계 트렌드 분석
OpenAI의 최신 AI 모델 o3-pro 출시 소식과 함께 87% 가격 인하, 성능 향상, 4/4 신뢰성 벤치마크 통과 등 주요 특징을 분석하고, AI 업계의 새로운 트렌드와 미래 전망을 종합적으로 다룬 글입니다.
Written by
-
DeepSeek R1-0528: 성능 향상 뒤에 숨겨진 검열 강화의 딜레마
중국 DeepSeek의 새로운 R1-0528 모델이 OpenAI o3와 Gemini 2.5 Pro에 도전하며 오픈소스 AI의 새로운 가능성을 제시한 기술 분석과 업계 트렌드 전망
Written by
-
OpenAI의 o3·o4-mini: 뛰어난 능력과 새로운 도전 사이의 균형
OpenAI의 새로운 o3와 o4-mini 모델은 코딩, 수학, 다중모달 추론에서 뛰어난 성능을 보이지만, 환각 현상이 증가하고 벤치마크 성능에 논란이 있습니다. 이 글은 이러한 모델의 강점과 한계, 그리고 AI 발전의 새로운 방향성에 대해 분석합니다.
Written by
-
HELMET: 장문맥 AI 모델의 능력을 정확하게 측정하는 새로운 벤치마크
프린스턴 대학 연구팀이 개발한 HELMET 벤치마크를 통해 장문맥 언어 모델(LCLMs)의 능력을 정확하게 평가하는 방법과 최신 모델들의 장단점에 대해 알아봅니다.
Written by
