AI BriefingAscend NPU 학습 효율 96% 향상, Xing4.0-29B-A4B 출시
bartowski/XingChen-AGI_Xing4.0-29B-A4B-GGUF · Hugging Face
·2026.11.07 04:19
핵심 내용
Xing4.0-29B-A4B가 SWE-bench Verified 75.00, AIME2026 90.00을 달성했다
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- 중국텔레콤 인공지능기술 유한공사가 토큰당 활성 파라미터 4B의 29B 파라미터 MoE 모델 Xing4.0-29B-A4B를 공개함
- 해당 모델은 MindSpore 프레임워크를 활용해 Ascend NPU 플랫폼에서 전적으로 훈련된 최초의 동급 규모 모델로, 기본 성능 대비 학습 처리량 약 96% 향상 달성함
- 256K 컨텍스트 길이를 네이티브로 지원하며 512K까지 확장 가능하고, 멀티스텝 계획 및 도구 호출 등 에이전트 작업에 최적화된 mHC + MLA + MTP 아키텍처 적용함
- 벤치마크 결과 SWE-bench Verified 75.00, AIME2026 90.00, IFBench 69.67을 기록했으며, 코딩 및 추론 지표 일부에서 Gemma4-26B-A4B와 Qwen3.6-35B-A3B를 상회함
- LLaMA-Factory와 MindFormers를 통한 파인튜닝, SGLang, vLLM, KTransformers를 통한 추론을 지원하는 완전한 오픈소스 생태계 호환성 제공함
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