AI BriefingFigma, Qwen 3.8 27B 기반 후학습 모델로 Sol 6.1 추월
·2026.10.30 06:00
핵심 내용
Figma의 Qwen 3.8 27B 기반 후학습 모델이 내부 평가에서 Sol 6.1을 추월했다
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- Qwen 3.8 27B 기반 후학습(post-training)을 거친 Figma의 미출시 편집 모델이 내부 디자인 편집 평가에서 77.8%를 기록하며, 최고 서드파티 모델인 Sol 6.1(76.9%)을 추월함
- 반복적이고 검증이 어려운 간격 및 색상 변경 등 디자인 편집 작업을 처리하기 위해 감독 기반 미세 조정(SFT)과 강화 학습(RL)을 적용함
- Figma 에이전트의 일반 가용화(GA) 이후 일반 작업 처리 속도가 20% 빨라졌으며, 전문가 디자이너 테스트에서 이전 프로덕션 버전보다 62%의 비율로 우세하거나 동등한 성과를 보임
- 이전 버전 대비 사용자 만족도 지표가 33% 상승하고, 에이전트 작업 취소(undo) 빈도가 60% 감소함
- 자체 후학습 모델이 처리하는 작업 비중이 2배 이상 증가하면서 메시지당 평균 비용이 감소함
- 합성 편집 요청, 결정적 검증기, 시각 모델 심사를 활용해 유효한 출력과 요청 충족을 보장하고, 전문가 디자이너가 평가 기준을 보정하는 학습 파이프라인을 사용함
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