MiniMax는 어제 M3.1 Flash (428B, 252.4 GB)를 양자화(quantizing)한 모든 사람들에게 감사를 표했습니다. 제가 언급된 빌더들의 결과들을 살펴보았습니다. 수치는 각 빌더의 것이며, 별도의 평가 세트(eval sets)이므로 비교할 수는 없습니다.
- 128 GB PC: PeasantSmith의 Maya-XS, 93 GB. top-1 일치율은 88.8% (도구 호출(tool calls), 에이전트(agents)).
- 하나의 DGX Spark: ViC305의 SAGE-EXL3, 108.64 GiB. top-1 일치율은 96.89% (보류된 시퀀스(held-out sequences) 기준). 컨텍스트가 48K일 때 디코드 속도는 24.37~29.72 tok/s입니다.
- 160 GB 이상: Unsloth의 UD-Q2_K_XL, 143.9 GB. 7가지 카테고리에서 가중 평균 top-1 일치율은 91.5%입니다.
- 4x 3090: superalesha, 자체 엔진(own engine), Unsloth 2-bit. 16K 컨텍스트일 때 디코드 속도는 23~31 tok/s, 프리필(prefill) 속도는 1120 tok/s입니다.
또한, oMLX by jundotkim/mlx-community (Apple Silicon, oQ3e 196.2 GB), AMD Quark MXFP4 for MI350/MI355, Mia-AiLab EXL3-EAQ 3.55 bpw, Atomic Chat GGUFs 등의 결과도 있습니다.
이 모델은 양자화(quantization)가 내장된 상태로 훈련되었고, 모든 레이어에 희소 어텐션(sparse attention)을 사용하며, 토큰당 428B 중 23B만 활성화됩니다. 이 모델은 이미지 및 비디오 입력을 처리하는 코딩 및 에이전트(agent) 모델이며, 메모리가 충분하다면 최대 1M 컨텍스트까지 지원합니다.
사람들은 계속 실행하지 않을 보정(calibration) 작업을 가중치에 넣지 않기 때문에, superalesha는 128 GB에서 RAM이 부족해져서 계속 진행하기 위해 512 GB로 늘려야 했습니다. 저는 이 모델을 직접 호스팅하여 사용했고, 오늘 아침 에이전트 작업들을 처리했기 때문에 그 이유를 이해합니다.
혹시 이들 중 어떤 것을 실제로 코딩이나 도구 호출(tool-call) 작업에 사용하고 있는 사람이 있나요?
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